統計検定・G検定 問題演習

AIの基本概念、ニューラルネットワークの基礎、パラメータ数の計算など

AIブーム、探索、知識表現、エージェント、強いAI・弱いAIなど

勾配降下法、バックプロパゲーション、最適化アルゴリズムなど

線形代数、確率統計、情報理論、微分積分など数理系の基礎知識

CNN、RNN、Transformer、注意機構、活性化関数、損失関数、過学習対策など

Transformer、事前学習、プロンプト、RAG、ファインチューニング、生成AIリスクなど

教師あり学習、教師なし学習、強化学習、回帰、クラスタリング、評価指標、モデル選択など

統計的仮説検定や確率分布など、統計検定３級〜２級レベルの問題

個人情報、著作権、説明責任、公平性、安全性、AIガバナンスなど

条件付き確率、ベイズの定理、確率密度関数、モーメント母関数、中心極限定理など

点推定、区間推定、最尤推定法、ベイズ推定、十分統計量など

仮説検定の理論、検定統計量、p値、尤度比検定、多重比較など

マルコフ連鎖、ポアソン過程、ブラウン運動、定常過程など

重回帰分析、ロジスティック回帰、一般化線形モデル、回帰診断など

ARIMA、状態空間モデル、スペクトル解析、単位根検定など

主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析、正準相関分析など

ベイズの定理、事前分布、事後分布、MCMC法、階層ベイズモデルなど

AIC、BIC、交差検証、ROC曲線、混合行列など、

有限母集団修正、ネイマン配分、層化抽出、系統抽出、標本設計など

中心極限定理、大数の法則、漸近分布、一致性、漸近正規性など

分散分析、要因計画、乱塊法、ラテン方格、交互作用、多重比較など