G検定の出題範囲

「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」の３分野で構成されています。

全部で８パートあります。

人工知能分野からは３パート

機械学習分野からは１パート

ディープラーニング分野からは４パートです。

１．人工知能（AI）とは（人工知能の定義）

２．人工知能をめぐる動向

探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習

３．人工知能分野の問題

トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ

４．機械学習の具体的手法

代表的な手法、データの扱い、応用

５．ディープラーニングの概要

ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU

ディープラーニングにおけるデータ量

６．ディープラーニングの手法

活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN

深層強化学習、深層生成モデル

７．ディープラーニングの研究分野

画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス（強化学習）、マルチモーダル

８．ディープラーニングの応用に向けて

産業への応用、法律、倫理、現行の議論

※出典：一般社団法人日本ディープラーニング協会のwebサイト

G検定の問題構成

人工知能全般の基礎知識が「20%」

機械学習、ディープラーニングの技術面も踏まえた知識が「60%」

人工知能の現行の議論が「20%」

の問題構成でした。（個人的考察）