ほぼテク9月9日資格取得の秋？ChatGPTで過去問題を生成してスキルアップできるか実験してみました！G検定編！
ほぼテク読者の皆様、いつも大変ありがとうございます！
我妻裕太です。
GPTに関する連続投稿約138日目です！
本日のテーマはこちらです！
資格取得の秋？ChatGPTで過去問題を生成してスキルアップできるか？
っということで本日も資格取得の秋、秋の資格取得のラッシュ？に少しでもお役に立てる日がくればということでChatGPTでG検定に出てきそうな問題を生成してみました！
秋の夜長の勉強シーズンのアイディアの参考になれば幸いです！
一応・・・念のためG検定とは？このような試験です。
G検定とは？
日本ディープラーニング協会（JDLA）のG検定とは、ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材を認定する検定試験です。
G検定の概要は以下のとおりです。
試験形式：CBT、多肢選択式、50問、90分
合格ライン：60％以上
受験資格：なし
受験料：13,200円（税込）
有効期限：3年間
G検定の試験範囲は、以下のとおりです。
人工知能とは
人工知能をめぐる動向
機械学習の具体的手法
ディープラーニングの概要
ディープラーニングの手法
ディープラーニングの社会実装に向けて
数理・統計
法律・倫理・社会問題
G検定を取得することで、以下のメリットがあります。
ディープラーニングの基礎知識を身につけることができる
ディープラーニングの求人において有利になる
キャリアアップにつながる
G検定は、ディープラーニングを学び始めたばかりの方や、ディープラーニングのスキルを向上させたい方におすすめの資格です。
G検定の取得方法は、以下のとおりです。
JDLAのWebサイトから受験申し込みを行う
受験料を支払う
試験会場で試験を受ける
JDLAのWebサイトでは、試験対策に役立つ学習教材や問題集が提供されています。
G検定の難易度は、初心者から中級者向けです。試験に合格するためには、ディープラーニングの基礎的な知識を身につける必要があります。
G検定の勉強法としては、以下の方法が有効です。
JDLAのWebサイトから提供されている学習教材や問題集を活用する
ディープラーニングの入門書や動画を活用する
ディープラーニングの専門家からアドバイスを受ける
G検定は、ディープラーニングのスキルを向上させ、キャリアアップを目指す方にとって、おすすめの資格です。
日本のAIをリードする日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定している検定でこれからの時代に必須の検定だと思います！
ぜひ、興味のある方受験されてみてはいかがでしょうか。
それではさっそく試してみよう！
今回のプロンプトは以下の内容です。
【プロンプト】
あなたは優秀な家庭教師です。
日本ディープラーニング協会（JDLA）のG検定にでてきそうな問題を20問生成してください。
問題は正解と解説を含めてください。
【生成されたテキスト】
もちろん、日本ディープラーニング協会（JDLA）のG検定に出てきそうな問題を20問生成します。問題は選択肢形式とし、正解と解説も提供いたします。
問題1: ニューロンの活性化関数に関して
ニューロンの活性化関数として適切なものを一つ選びなさい。
ReLU
平方根
対数
加算
正解: 1. ReLU
解説: ReLU (Rectified Linear Unit) はディープラーニングでよく用いられる活性化関数です。
問題2: 勾配消失問題について
勾配消失問題が特に問題になるのはどのようなネットワークか？
Shallow Network
Deep Network
CNN
RNN
正解: 2. Deep Network
解説: 深いネットワークでは、勾配が逆伝播する際に消失する可能性が高くなる。
問題3: バッチ正規化について
バッチ正規化の目的は何か？
過学習を防ぐ
学習速度を上げる
特徴量を抽出する
正則化を行う
正解: 2. 学習速度を上げる
解説: バッチ正規化は、内部共変量シフトを緩和し、学習速度を上げるために使用される。
問題4: CNNの利点について
CNNは何の略か？
Convolutional Neural Networks
Conjugate Neural Networks
Conditional Neural Networks
Continuous Neural Networks
正解: 1. Convolutional Neural Networks
解説: CNNはConvolutional Neural Networksの略です。
問題5: オートエンコーダについて
オートエンコーダの主な用途は何か？
分類
特徴量抽出
生成
次元削減
正解: 4. 次元削減
解説: オートエンコーダは主に次元削減や特徴量の学習に使用される。
問題6: RNNについて
RNNはどのようなデータに有効か？
時系列データ
画像データ
テキストデータ
グラフデータ
正解: 1. 時系列データ
解説: RNN（Recurrent Neural Networks）は時系列データに特に有効です。
問題7: 学習率について
学習率が高すぎると何が起きる可能性があるか？
オーバーフィット
勾配爆発
勾配消失
局所最適解
正解: 2. 勾配爆発
解説: 学習率が高すぎると、勾配が爆発し、モデルが不安定になる可能性があります。
問題8: データ拡張について
データ拡張の目的は何か？
特徴量抽出
次元削減
過学習を防ぐ
学習速度を上げる
正解: 3. 過学習を防ぐ
解説: データ拡張は過学習を防ぐために使用される。
問題9: L1正則化とL2正則化
L1正則化は何に有効か？
特徴量選択
ノイズ削減
過学習防止
局所最適解選択
正解: 1. 特徴量選択
解説: L1正則化は特徴量選択に有効で、不要な特徴量の重みをゼロにする。
問題10: エポックとは？
エポックとは何か？
モデルが一度全データを見る
バッチサイズ
学習率
損失関数
正解: 1. モデルが一度全データを見る
解説: エポックはモデルが訓練データ全体を一回通過することを指す。
問題11: ドロップアウトについて
ドロップアウトが主に用いられる理由は？
学習を高速化
過学習を防ぐ
次元を削減
勾配爆発を防ぐ
正解: 2. 過学習を防ぐ
解説: ドロップアウトはモデルが過学習するのを防ぐために使用される。
問題12: アンサンブル学習について
アンサンブル学習の目的は何か？
学習を高速化
特徴量選択
汎化性能を向上
次元削減
正解: 3. 汎化性能を向上
解説: アンサンブル学習は複数のモデルを組み合わせて汎化性能を向上させる目的で用いられる。
問題13: GANについて
GANのGは何の略か？
Gradient
Generative
General
Graph
正解: 2. Generative
解説: GANはGenerative Adversarial Networksの略である。
問題14: グリッドサーチについて
グリッドサーチの主な用途は？
特徴量抽出
ハイパーパラメータ調整
データ拡張
次元削減
正解: 2. ハイパーパラメータ調整
解説: グリッドサーチはハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけるために使用される。
問題15: データ不均衡について
データ不均衡を解消するための一般的な手法は？
アンダーサンプリング
データ拡張
正則化
バッチ正規化
正解: 1. アンダーサンプリング
解説: アンダーサンプリングは少ないクラスに合わせて多いクラスのデータを減らす方法で、データ不均衡を解消する手法の一つである。
問題16: 過学習について
過学習を防ぐための手法は？
データ拡張
学習率を上げる
ドロップアウトを除去
モデルを複雑にする
正解: 1. データ拡張
解説: データ拡張は過学習を防ぐための一般的な手法である。
問題17: 分類問題における評価指標
分類問題においてよく用いられる評価指標は？
MAE
RMSE
F1スコア
R^2
正解: 3. F1スコア
解説: F1スコアは精度と再現率の調和平均であり、分類問題でよく用いられる。
問題18: モデルの評価に使われるデータ
モデルの評価に使われるデータは？
訓練データ
テストデータ
バリデーションデータ
オープンデータ
正解: 2. テストデータ
解説: テストデータはモデルの評価に使用され、訓練には使用されない。
問題19: オーバーフィットについて
オーバーフィットが起きた場合、何が低下する？
学習速度
汎化性能
バッチサイズ
正則化係数
正解: 2. 汎化性能
解説: オーバーフィットは訓練データに過度に適合する現象であり、汎化性能が低下する。
問題20: ゼロパディングについて
ゼロパディングが主に用いられるのは？
RNN
CNN
GAN
LSTM
正解: 2. CNN
解説: ゼロパディングは主にCNN（Convolutional Neural Networks）で用いられ、入力データ周りにゼロを追加することで、空間的な次元を維持します。
以上がJDLA G検定に出てきそうな問題とその正解、解説です。何か他に質問があれば、どうぞお知らせください。
-----------------------------------------------------------------
おぉ、おぉーーーー、いいですね。基本情報技術者試験の時もびっくりでしたけど今回のG検定も底が知れんですね。ChatGPT！
ちゃんとディープラーニングに関する問題を出してくれています。
久しぶりに試験問題形式で色々と出題されると忘れてしまっているものも多く、良い復習の機会にもなりますね。
受験時以外でもこれはいいな！
まとめ
っということでいかがでしたでしょうか。
今回はG検定にでてきそうな試験問題を生成してもらいました。G検定問わず実用で活用できそうな問題が多かったので、試験受験の有無に関わらずスキルアップに使えそうなChatGPTの活用方法ですね。テキストで全体を学ぶことができれば、広くを知り、個別単体をさらに掘り下げて学ぶことができそうです。
AIをいかに人間のスキルをあげるために活用できるか、何かの参考になれば幸いです。
今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
また次回お会いしましょう。
原稿執筆
株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES 我妻裕太
バックナンバー
ほぼテク9月6日資格取得の秋？ChatGPTで過去問題を生成してスキルアップできるか実験してみました！基本情報技術者試験編。
ほぼテク9月3日Webデザインの新時代！？ChatGPTとWebページデザイン！？クレイモーフィズム（Claymorphism）編！
ほぼテク9月2日Webデザインの新時代！？ChatGPTとWebページデザイン！？ ニューモーフィズム（Soft UI）編！
ほぼテク8月30日ChatGPT最新情報！ついに登場エンタープライズ版ChatGPT！
ほぼテク8月26日ChatGPTで医師への診察前に体調を整理しよう！
ほぼテク8月19日Webデザインの新時代！？天気アプリのモックアップをChatGPTと考えてみました！
ほぼテク8月17日最近また戻ってきた？ChatGPT新機能を試してみた！
ほぼテク8月16日GPTのライバルになるか？満を持して登場のLINEの「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」で日本語が得意か実験してみました！
ほぼテク8月15日CodeInterpreterを使い始める前に!?CodeInterpreterの実行環境における制限について!
ほぼテク8月14日ITセキュリティの新時代？ChatGPTによるシステムログのレポート作成！？ワードクラウド編②！
ほぼテク8月13日ITセキュリティの新時代？ChatGPTによるシステムログのレポート作成！？ワードクラウド編①！
ほぼテク8月12日ITセキュリティの新時代？ChatGPTによるシステムログのレポート作成！
ほぼテク8月11日ITセキュリティの新時代？ChatGPTによるシステム異常の自動検出！？改！
ほぼテク8月9日ついに我が家にもGPT-4がやってきた？API利用開始まで1ヵ月かかりました(笑)
ほぼテク8月6日GPTの力で未来を予測！？GPT-4が時系列分析モデルARIMAを構築！
ほぼテク8月5日最新情報アップデート！Metaの生成AI「AudioCraft」とGPTのコラボレーション？
ほぼテク8月2日GPTのライバルになるか？満を持して登場のIBMのwatsonxで日本語が得意か実験してみました！
ほぼテク7月30日GPT-4のCode Interpreterで気象分析にチャレンジしてみた！？
ほぼテク7月29日GPT-4のCode Interpreterで身体を引き締める？ChatGPTをパーソナルトレーナーにする方法！？
ほぼテク7月26日ソフトウェア開発におけるSQL作成の課題をChatGPTが解決！？人間とAIで開発する次世代のソフトウェア開発！？
ほぼテク7月23日ChatGPTが変える業務効率化！ChatGPTを使った次世代のタスク管理！？
ほぼテク7月22日ChatGPTをあなた専用のAIにカスタマイズ！新機能「Custom Instructions」の紹介です！
ほぼテク7月19日GPTのライバルになるか？満を持して登場のMetaのLlama2が先ほど公開されました！
ほぼテク7月17日海の日にちなんで？多様化するDBの波を乗り越えられるかをChatGPTで試してみました。
ほぼテク7月16日GPT-3.5、GoogleBardでシフト管理を考えてみました！
ほぼテク7月15日GPT-4 Code InterpreterでG20の人口成長率を分析してみたら新しい気づきをくれました！
ほぼテク7月12日最新情報アップデート！GPT-4一般公開されたけど、APIで支払い履歴がないと使えないことが分かりましたの件(涙)
ほぼテク7月9日最新機能ChatGPTの「Code Interpreter（コードインタープリター）」を使ってみました！
ほぼテク7月7日SaaSサービスの利用規約のひな型をGPT、Bardで作ってみました！
ほぼテク7月5日BingのGPTの画像認識を解剖？ChatGPTとの違いと画像解析の可能性を探る！
ほぼテク7月2日ChatGPT・GoogleBardを活用したコンテンツモデレーション（投稿監視）！コミュニティの健全性と品質をChatGPT、GoogleBardで保てるか？
ほぼテク7月1日ChatGPTを活用してオンラインショッピングサイトのカスタマーサポートを効率化しよう？
ほぼテク6月28日AIと一緒にダイエット？ChatGPT、GoogleBardに体重データを分析してもらった！なかなか面白いよ(笑)
ほぼテク6月25日GPTの最新機能！「Azure OpenAI Service on your data」を試してみました！
ほぼテク6月24日GPTの活用事例！チャットボット用のQAデータをGPTで作成してみた！
ほぼテク6月21日GPT4の活用事例！生成AI達でAIの教師データを生成してみよう。
ほぼテク6月17日ChatGPTの活用ガイド！AIをあなたのプロジェクトに取り入れる方法徹底解説？
ほぼテク6月14日！ChatGPTを活用するために重要な留意事項１３選！ AIとのスムーズな対話を実現！
ほぼテク6月11日！ChatGPTでSNSマーケティングを攻略しよう！
ほぼテク6月10日！ChatGPTで情報の抽出をマスターしよう！
ほぼテク6月7日！ChatGPTを使って業務効率化！ - データ解析とレポート作成の新たな方法？
ほぼテク6月4日！ChatGPTでマスタ情報を活用した間違い探し！
ほぼテク5月31日！ChatGPTでファンタジーは創造できるか？
ほぼテク5月28日！ChatGPTで地元仙台市を分析してみました！
ほぼテク5月27日！ChatGPTでWebサイトから重要な情報を取得できるか試してみました！
ほぼテク5月24日！ChatGPTプラグイン実践編！画像生成のためのプロンプト生成プラグイン！
ほぼテク5月21日！ChatGPTプラグイン実践編！食べログプラグイン！
ほぼテク5月20日！とても面白いChatGPTのプラグイン使ってみました！
ほぼテク5月17日！GPTとの冒険！ファインチューニングで試行錯誤、そして成功へ！
ほぼテク5月14日！ChatGPT Webブラウジング機能がリリースされました！
ほぼテク5月13日！ChatGPTを活用した創作活動の一例！物語のプロットを創ってみた。
ほぼテク5月12日！Bard – Googleの新しい会話型AIが世界デビュー！
ほぼテク5月10日！今、私たちは新たなフロンティア、つまり宇宙へと視野を広げています！
ほぼテク5月7日！Chat GPTの正しい使い方基本プロンプトで会話してみました④
ほぼテク5月6日！Chat GPTの正しい使い方基本プロンプトで会話してみました③
ほぼテク5月5日！Chat GPTの正しい使い方基本プロンプトで会話してみました②
ほぼテク5月4日！Chat GPTの正しい使い方基本プロンプトで会話してみました①
ほぼテク5月3日ImageCreatorで生成した画像で展示会？
今更聞ける！ほぼ毎日テック日報(おとなの週末) 4月30日(マイクロソフト画像生成AI「Bing Image Crator」とは？) – テクノロジーが日常にもたらすイノベーション？
今更聞ける！ほぼ毎日テック日報(おとなの週末) 4月29日(完全自動実行AI AutoGPTとは？) – テクノロジーが日常にもたらすイノベーション？
