最初に覚える土台知識の対策
01 最初に覚える土台知識で問われること
この分野は本試験の出題範囲そのものではなく、シラバスの各分野に入る前に全体の地図をつかむための入門編です。AI・機械学習・ディープラーニングの包含関係、特徴量・パラメータ・学習と推論といった基本用語、微分やΣなどの記号、CNNやLLMといった英略語の読み方を扱います。
G検定は、専門用語と英略語が非常に多い試験です。最初に基本の言葉と記号に慣れておくと、どの分野を学んでいても解説がすっと頭に入るようになり、知識がばらばらになりません。
02 よく出るポイント
AI ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング
3つの言葉は入れ子の関係にあります。人工知能という大きな分野の中に、データから規則を学ぶ機械学習があり、その中に、多層のニューラルネットワークを使うディープラーニングがあります。この包含関係を前提にした問題が数多く出題されます。
学習と推論を区別する
データを使ってモデルのパラメータを調整する段階が学習、完成したモデルに新しいデータを入れて答えを出す段階が推論です。学習データでの成績ではなく、未知のデータでの成績（汎化性能）が大切だという考え方も、ここで押さえておきましょう。
英略語は元の英語で覚える
CNN（Convolutional＝畳み込み）、RNN（Recurrent＝回帰）、GAN（Generative Adversarial＝敵対的生成）のように、略語は元の英語の意味から中身を思い出せるようにしておくと、取り違えを防げます。
03 実際に問題を解いて確かめる
全30問と少なめなので、最初に一気に解き切るのがおすすめです。ここで出てくる言葉は、本編のほぼ全ての分野で何度も登場します。
意味があいまいな言葉は、問題文の印をタップして用語辞典で確認しながら進めてください。
本サイトでは「最初に覚える土台知識」の30問全てに、正解の根拠と、他の選択肢がなぜ誤りなのかまで解説をつけています。登録不要・スマートフォン対応で、1分野10問ずつ進められます。
本試験は多肢選択式で、選択肢の数や語句の組合せ・穴埋めといった問い方は問題ごとに異なりますが、本サイトでは全ての問題を四肢択一に統一しています。本試験で問われる論点は4つの選択肢に組み替えて収録しているため、問い方だけが本試験と異なります。掲載内容は2026年9月28日時点の公式シラバス・法令・公表資料に基づいています。
04 最初に覚える土台知識の一問一答（解説つき）
この分野の出題範囲を、テーマごとの一問一答にまとめました。答えと解説はその場で読めます。
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※本ページの問題・解説は、生成AI（人工知能）を活用して作成しています。
