G検定(ジェネラリスト検定)講座
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- 日時
受講期間:2026年4月1日~2027年3月31日まで
※お申込み後、受講料お支払いが確認でき次第、受講用IDを発行し受講可能となります。
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- 会場
オンライン講座
※PC/スマホだけで受講できる講座です
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- 申込方法
申込受付期間:2026年3月2日~2027年12月31日まで
申込方法:ページ下部よりお申込みください。
メールで受講料のお支払い方法をご案内します。
受講料:13,400円(税・テキスト代込)
G検定(ジェネラリスト検定)とは
生成AIの活用にも役立つ!AI・ディープラーニング技術の基礎とビジネス活用を学べる資格試験
G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する、AI・ディープラーニングの活用リテラシー習得のための検定試験です。ディープラーニングをはじめとする、 AIに関する様々な技術的な?法やビジネス活用のための基礎知識を有しているかどうかを知識を問う試験であり、ビジネスパーソンや学生など、幅広い層を対象としています。G検定に合格すると、AIやディープラーニングの基本的な概念、活用事例、倫理的問題などについての理解がある人材としての客観的な証明ができます。また、最新技術を学びAIを活用できる市場価値の高い人材として高い人材として勤務先などからも高い評価を受けることができ、DX人材としての自信とキャリアの可能性が大きく広がります。AI時代におけるリスキリングの第一歩としても最適な資格試験です。
G検定(ジェネラリスト検定)はこんな方におすすめ
- ITパスポート試験合格レベルの方
- AIリテラシーを身につけたい、すべての社会人・学生の方
- リスキリングを通して、キャリアアップやスキルアップを目指したい方
- AIを活用した業務効率化や問題解決、経営企画を行いたい方
- 組織のデジタルトランスフォーメーションを推進したい方
- AIを使う側として、その活用方法やリスク・法的課題・倫理観などを学びたい方
- 社員・部下のAI活用を支援したい、企業の経営者・人事研修担当者の方
LECの「G検定対策講座(AIリテラシー基礎)」
AI・ディープラーニングの基礎知識を身に着けながら、効率的に試験対策学習
LECの「G検定対策講座(AIリテラシー基礎)」は、実務に役立つAI・ディープラーニングの基礎知識を習得するとともに、試験合格に向けて問題解決力・得点力を確実に身につけるための動画Eラーニング講座です。
ベテラン講師が初学者でもわかりやすく要点を解説。インプット講義で着実に理解を促し、演習講義を通して得点力を向上させるカリキュラム。正答を選択するための考え方(=問題の解法)についても丁寧に教え、効率的に合格を目指します。
AIリテラシーを学んで、AI時代を生き抜く力を身につけよう!
急速に進化を遂げるAI技術。AIは、私たちの未来を大きく変えようとしています。ビジネスや社会のあり方も、今、根本から変わりつつあります。このAI革命の時代に適応し、人間らしい創造性と倫理観を持って新しい時代を切り開く人財になるためには、確かなAIリテラシーが不可欠です。
「G検定対策講座(AIリテラシー基礎)」では、単なる資格取得にとどまらず、AIの仕組みやその歴史的背景、最新技術の動向やその社会活用、法的課題や倫理感等、AIに負けない人財になるための総合的な知識も学習。真の意味でのAIリテラシーを身につけるための講座です。
G検定対策講座(AIリテラシー基礎)の特長
- 特長1「資格と実務のプロ」がわかりやすく教えます
- 講師は、DXコンサルとして活躍しながら500以上の資格試験に合格した「資格ソムリエ」林先生。
- 試験で求められることは何か?を効率的に伝えるので、最短合格を狙えます。
- ビジネス現場での活用についてもわかりやすく解説、資格対策と実務知識の両方を学べる講座です。
- 特長2PC・スマホで気軽に学べる!1コマ20分の動画講座
- スマホやPC、タブレットで受講可能、動画や音声のダウンロードもOK。
- テキストだけで独学は不安、講師から要点を教えてもらいたい、という方に最適。
- 配信期間は申込み日から180日間!いつ勉強を開始しても試験までにしっかり学習できます。
- 特長3重要論点について、効果的に記憶定着を図ります
- インプット学習(基本概念や用語の理解)と、アウトプット学習(演習講義で知識の確実定着を図る)を、バランスよく組み合わせた動画講義。
- 資格試験受験指導暦40年以上のLECの講義力で、最短で合格レベルへ導きます!
- 特長4AIの基本がわかる!リスキリングにも最適な講座です。
- 生成AIのビジネス活用が進む今、AI・ディープラーニングの活?リテラシーはすべてのビジネスパーソン必携の知識。
- DX推進人材として活躍するためのスキルアップや企業研修にも役立ちます。
| 回 | 講義 | 学習項目例 | 講義時間(分) | |
| ユニット数 | ||||
| オリエンテーション | 第1回 | 1 | G検定の概要(資格の魅力・取得のメリット、試験制度、出題範囲)、最短合格のための学習法 | 約20分 |
| 人工知能(AI)とは | 第1回 | 3 | 人工知能の定義/ | 約1時間 |
| 人工知能分野で議論される問題/ | ||||
| 人工知能をめぐる動向 | 第1回 | 5 | 探索・推論/知識表現/機械学習・深層学習 | 約1時間40分 |
| 機械学習の具体的手法 | 第1回 | 3 | 教師あり学習/教師なし学習 | 約1時間 |
| 第2回 | 3 | 強化学習/モデルの選択・評価 | 約1時間 | |
| ディープラーニングの概要 | 第1回 | 3 | ニューラルネットワークとディープラーニング/ | 約1時間 |
| 誤差関数、正則化 | ||||
| 第2回 | 3 | 最適化手法/誤差逆伝播法/活性化関数 | 約1時間 | |
| ディープラーニングの要素技術 | 第1回 | 3 | ネットワークの構成要素/ | 約1時間 |
| リカレントニューラルネットワーク | ||||
| 第2回 | 3 | リカレントニューラルネットワーク/ | 約1時間 | |
| トランスフォーマー/オートエンコーダ | ||||
| ディープラーニングの応用例 | 第1回 | 5 | 画像認識 | 約1時間40分 |
| 第2回 | 1 | 音声処理 | 約20分 | |
| 第3回 | 3 | 自然言語処理 | 約1時間 | |
| 第4回 | 5 | 深層強化学習、データ生成 | 約1時間40分 | |
| 第5回 | 5 | データ生成/転移学習・ファインチューニング/ | 約1時間40分 | |
| マルチモーダル、モデルの解釈性/ | ||||
| モデルの軽量化 | ||||
| AIの社会実装に向けて | 第1回 | 3 | AI のビジネス利活用/AIプロジェクトの進め方 | 約1時間 |
| 第2回 | 4 | AIプロジェクトの進め方/ | 約1時間20分 | |
| データの収集・加工・分析・学習 | ||||
| AIの法律と倫理 | 第1回 | 5 | AI の法律と倫理、AIの法律 | 約1時間40分 |
| 第2回 | 4 | AIの法律、AIの倫理 | 約1時間20分 | |
| 産業への応用 | 第1回 | 2 | 産業への応用の事例 | 約40分 |
カリキュラムは変更の場合があります。
講座カリキュラム
全19回(約20分x64ユニット)
総講義時間:約21時間