ディープラーニングの応用例の対策
01 ディープラーニングの応用例で問われること
この分野では、ディープラーニングが実際にどのような課題に応用され、どのような代表的なモデルが生まれてきたかを学びます。出題数が多く、生成AIに関わる最新の内容も含まれる、G検定の中心的な分野です。
物体検出（YOLO、Faster R-CNN）とセグメンテーション（U-Net、Mask R-CNN）、word2vec・BERT・GPT、大規模言語モデルとRLHF・RAG・ハルシネーション、音声のA-D変換とWaveNet、DQNとAlphaGo、GAN・CycleGAN・拡散モデル、転移学習・ファインチューニング・LoRA・CLIP、Grad-CAM・LIME・SHAP、蒸留・量子化・枝刈りを扱います。あわせて、AlexNet・VGG・SENetなどの代表的なモデル、FCN・SegNet・PSPNet・DeepLabとパノプティックセグメンテーション、固有表現抽出やBLEU・ROUGE・パープレキシティ、プロンプトエンジニアリング・AIエージェント・ReActなど、生成AIの活用技術とリスクも扱います。
02 よく出るポイント
モデル名は「何をするモデルか」で覚える
YOLOは1段階の物体検出、U-Netはセグメンテーション、BERTはエンコーダで文脈理解、GPTはデコーダで文章生成、というように、モデル名と課題・構造の組み合わせで問われます。
生成モデルは仕組みで区別する
GANは生成器と識別器を競わせ、VAEは潜在変数を確率分布で表し、拡散モデルはノイズを取り除く過程を学びます。Pix2Pix（対の画像が必要）とCycleGAN（不要）の違いも頻出です。
生成AIの課題と対策
ハルシネーション（もっともらしい誤り）への対策としてのRAG、人間の評価で出力を調整するRLHF、少数の例で課題を解かせるfew-shot学習など、生成AIに関わる用語は必ず押さえておきましょう。
03 実際に問題を解いて確かめる
モデル名と年代・開発元・特徴の組み合わせが多く問われます。一度に覚えようとせず、解説を読みながら少しずつ整理していきましょう。
最も問題数の多い分野です。間違えた問題の復習機能を使って、苦手なテーマを繰り返し解くのが効果的です。
本サイトでは「ディープラーニングの応用例」の110問すべてに、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 ディープラーニングの応用例の一問一答（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。
