日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する「G検定」合格を目指す上で、重要なポイントを前後編で解説する本講座。後編は、いよいよディープラーニングの技術を取り上げる。最後には番外編として、受験記も用意した。
関連講座：ディープラーニング「G検定」対策［前編］
連載
ディープラーニング「G検定」対策［後編］
目次
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第1回 ディープラーニング技術の概要
ディープラーニングを十分に理解するには、学ぶべきことが多くある。それぞれの詳細な解説は専門書などに任せるとして、本講座ではG検定の受験勉強を進める上で重要なキーワードやトピックを紹介していく。
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第2回 畳み込みニューラルネットワーク
AI（人工知能）の主な用途の1つが、画像処理である。今回は「G検定」合格のために必要な画像処理の技術について、「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」などディープラーニングの代表的な手法を取り上げながら解説する。
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第3回 強化学習と生成モデル
今回は、ディープラーニングの技術のうち、強化学習（深層強化学習）と生成モデルを取り上げる。例題と解説を中心に、技術の仕組みや応用例について解説する。
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第4回 ディープラーニングの活用事例と法律・倫理
今回は、ディープラーニングの活用事例と関連する法律・倫理について解説する。日々新しいニュースが生まれている領域であり、G検定でも回を追うごとに新しい問題が登場する。
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第5回 50代元リケジョの「G検定」受験記（番外編）
50代元リケジョ、開発現場から離れて久しい筆者が、「G検定」を受験することになった。だが、合格までの道のりは平たんではなかった。そんな筆者の受験記をお届けする。
