科目概要：この章では、生成AI（Generative AI）に関する基礎知識と主要技術を学びます。
ディープラーニングの基本から、近年の大規模言語モデル（GPTシリーズ、BERTシリーズなど）までを幅広く網羅し、各技術の応用例を深く理解します。
試験対策に向けた演習を通じて、生成AIに関する重要な概念を確実に身につけます。
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生成AIパスポート出題範囲第2章の学習目標
- 生成AIの基礎知識（ディープラーニング、生成モデル）を理解する。
- 各技術（CNN、VAE、GAN、Transformerモデルなど）の役割と構造を説明できる。
- GPTシリーズの進化（GPT-1からGPT-4oまで）の特徴とその影響を理解する。
- 試験形式に慣れ、重要語句の応用力を高める。
テーマ内容
| テーマタイトル | 主な内容 |
|---|---|
| 生成AIの基礎 | – 生成モデルの歴史と意義 – ボルツマンマシンと制約付きボルツマンマシン |
| 深層学習と応用 | – 自己回帰モデル – CNN、VAE、GANの構造と応用 |
| 時系列データ処理 | – RNNとLSTMの仕組みと課題 |
| Transformerモデルと進化 | – Transformerの基本構造と特徴 – GPT、BERT、RoBERTa、ALBERTの応用 |
| 最新技術とその応用 | – ChatGPTとその進化 – GPTsやGPT-4oの機能とインパクト |
到達目標
- 主要な生成AI技術の概要を説明し、それぞれの用途を理解する。
- GPTやBERTシリーズをはじめとする各モデルの違いと進化を説明できる。
- 試験形式の問題をスムーズに解答し、生成AIパスポート試験に合格できる。
次のページでは第2章の4択問題を用意しています。
ぜひ、試験前の確認にご活用ください。
