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章別演習
1問ごとに正誤と解説が出ます。間違えた問題は端末に記録され、復習モードでまとめて解き直せます。
収録している問題
G検定（ジェネラリスト検定）の章別演習は、全400問を公式シラバスの10章・55節に分けて収録しています。公式の過去問は公開されておらず、例題は空欄補充型と説明選択型が中心です。本番は1問41秒なので、設問を短くし、用語の正確な理解を速く確認できる形で作っています。すべて当サイトのオリジナル問題で、主催団体の公式テキストや実際の試験問題を転載したものではありません（問題の作成方針）。
| 章 | 問題数 | 収録している節（参考書へ） |
|---|---|---|
| 第1章 人工知能とは | 22問 | 人工知能の定義、人工知能分野で議論される問題 |
| 第2章 人工知能をめぐる動向 | 32問 | 探索・推論、知識表現とエキスパートシステム、機械学習、ディープラーニング |
| 第3章 機械学習の概要 | 52問 | 教師あり学習、教師なし学習、強化学習、モデルの選択・評価 |
| 第4章 ディープラーニングの概要 | 52問 | ニューラルネットワークとディープラーニング、活性化関数、誤差関数、正則化、誤差逆伝播法、最適化手法 |
| 第5章 ディープラーニングの要素技術 | 56問 | 全結合層、畳み込み層、正規化層、プーリング層、スキップ結合、回帰結合層、Attention、オートエンコーダ、データ拡張 |
| 第6章 ディープラーニングの応用例 | 66問 | 画像認識、自然言語処理、音声処理、深層強化学習、データ生成、転移学習・ファインチューニング、マルチモーダル、モデルの解釈性、モデルの軽量化 |
| 第7章 AIの社会実装に向けて | 24問 | AIプロジェクトの進め方、データの収集・加工・分析・学習 |
| 第8章 AIに必要な数理・統計知識 | 26問 | AIに必要な数理・統計知識 |
| 第9章 AIに関する法律と契約 | 34問 | 個人情報保護法、著作権法、特許法、不正競争防止法、独占禁止法、AI開発委託契約、AIサービス提供契約 |
| 第10章 AI倫理・AIガバナンス | 36問 | 国内外のガイドライン、プライバシー、公平性、安全性とセキュリティ、悪用、透明性、民主主義、環境保護、労働政策、その他の重要な価値、AIガバナンス |
第5章（要素技術）と第6章（応用例）はモデル名と手法名が多く、第9章・第10章（法律・倫理）はケース問題で失点しやすい分野です。各問題の解説には、その節の参考書へのリンクを付けているので、間違えたらその場で読み直せます。
問題の形式
本番で出る形式に合わせて、次の3種類を混ぜています。
- 用語を選ぶ（289問）: 定義や説明文に当てはまる用語を4つの選択肢から選びます。最も多い形式で、用語を「説明から引ける」かを確かめます。
- 不適切なものを選ぶ（36問）: 4つの説明のうち誤っているものを1つ選びます。正しい説明を3つ読む必要があるため時間がかかり、本番で最も落としやすい形式です。
- 場面で判断する（75問）: 業務や日常の場面を読んで、最も適切な対応や最も不適切な対応を選びます。用語を知っているだけでは解けず、使い方の理解を問います。
難易度は基礎39問・標準322問・応用39問です。標準が本番の中心で、応用は「ここで差がつく」問題です。
使い方
- まず「全章からランダム」を10問。今の正答率と、どの章で間違えるかを見ます。
- 章ごとに「範囲の全問」を解く。解説を読み、分からない用語は参考書へ飛びます。章の正答率は上の出題範囲に表示されます。
- 「間違えた問題だけ」で復習。正解するまで残るので、解けるようになるまで繰り返します。
- 全章の正答率が8割を超えたら模擬試験。本番と同じ問題数と時間で、時間配分を確かめます。
解答と正誤はお使いの端末（ブラウザ）にだけ保存され、運営者には送信されません。別の端末には引き継がれないので、同じ端末で続けてください。記録を消したいときは上の「学習記録を消す」を押します。
よくある質問
本番と同じ問題が出ますか？ 出ません。主催団体は過去問を公開しておらず、当サイトの問題はシラバスの学習項目から作ったオリジナルです。問われる知識と出題形式を本番に寄せているので、解けるようになれば本番にも対応できます。
無料ですか？登録は必要ですか？ 全問無料で、会員登録もありません。
問題の誤りを見つけました。 お問い合わせから問題のIDか文面を送ってください。確認のうえ修正します。