ケンテイラボ

⑤ DL理論基礎

G検定389

問題

GPUを本来の画像処理以外の目的(ディープラーニングなど汎用的な計算)に利用する技術を何と呼ぶか。

A仮想化技術
Bエッジコンピューティング
CGPGPU✓ 正解
Dクラウドコンピューティング

正解

CGPGPU

解説

General-Purpose computing on GPUの略で、汎用的な計算にGPUを用いる技術です。

分野解説:⑤ DL理論基礎

ディープラーニングを支える理論的な基礎を学ぶ分野です。ニューラルネットワークの構造、活性化関数、誤差逆伝播法、勾配降下法と各種最適化手法、勾配消失問題やその対策が中心テーマになります。なぜ深い層の学習が難しいのか、それをどう克服してきたのかという流れの理解が問われます。数式そのものより、各手法が「何を解決するためのものか」を押さえることが効率的な学習につながります。

この分野の問題をすべて見る →

本番形式で問題を解いてみよう

クイズモードで挑戦 →
← 第388390問 →

同じ分野の関連問題

388ディープラーニングの膨大な計算において、CPU以上に適しているとされる演算処理装置はどれか。390ディープラーニング向けのGPU開発を牽引し、AIブームで大きく成長した代表的な半導体メーカーはどこか...387「半導体の集積率は18ヶ月ごとに2倍になる」という、ハードウェアの進化を表現した経験則は何か。391Googleが独自に開発した、テンソル計算処理に最適化されたAI専用チップの名称は何か。

G検定について

AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明

主催一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)
出題形式オンライン実施・多肢選択式・約200問
試験時間120分程度(実施回により変動するため公式サイトで要確認)
受験料13,200円(税込)程度(割引制度あり。年度により変動するため公式サイトで要確認)
合格基準合格ラインは非公表(おおむね正答率6〜7割が目安と言われる)
難易度★★★☆☆(標準)
試験詳細を見る →

G検定の関連記事

G検定の勉強法・合格のコツ【完全ガイド】シラバス全範囲を効率攻略

G検定(JDLA ジェネラリスト検定)に合格するための勉強法を徹底解説。AIの歴史・機械学習・ディープラーニング・生成AI・法律倫理までシラバス全範囲の学習ポイント、約200問・120分の時間配分対策、3パターンの勉強スケジュールまで、文系の方でも合格を目指せる情報をまとめました。

G検定の難易度・合格率は?合格ライン非公表の試験を徹底分析

G検定(JDLA ジェネラリスト検定)の難易度・合格率・勉強時間の目安を徹底解説。合格ライン非公表の意味、約200問・120分というスピード勝負の特性、受験者層の傾向、合格率を上げる5つのコツ、他のAI資格との比較まで、文系の方も判断材料にできる情報をまとめました。

G検定 ディープラーニング重要用語チートシート【CNN・Transformer・生成AIを一気に整理】

G検定で頻出のディープラーニング重要用語を、CNN・RNN・LSTM・Transformer・GAN・拡散モデル・生成AIまで一気に整理したチートシートです。似た略語を混同しないよう、用途と特徴をセットで一覧化。試験直前の最終確認に使えます。

← 問題一覧へ戻る