深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト【PDF版】

翔泳社(出版社) , 一般社団法人日本ディープラーニング協会(監修) , 浅川伸一(著) , 江間有沙(著) , 工藤郁子(著) , 巣籠悠輔(著) , 瀬谷啓介(著) , 松井孝之(著) , 松尾豊(著)

商品番号
159730
販売状態
発売中
納品形態
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発売日
2018年10月22日
ISBN
9784798159737
データサイズ
約26.9MB
制限事項
印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード
資格試験  人工知能  EXAMPRESS  電子書籍【PDF版】  機械学習  深層学習

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ディープラーニングの知識を測る検定試験(G検定)の「公式テキスト」登場!

【本書の特徴】
1)試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が執筆。
2)各章末には、練習問題つき。試験勉強に最適。
3) 最新シラバス「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に完全準拠。
4)ディープラーニングについて最新事情も踏まえ学ぶことができる。

【対象読者】
・「ディープラーニング G検定(ジェネラリスト検定)」を受験しようと思っている人
・ディープラーニングについてこれから広く学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人

【G検定とは】
・目的:ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する
・受験資格制限:なし
・試験概要:120分、知識問題(多肢選択式)、オンライン実施(自宅受験)
・出題問題:シラバスより出題
・日程:公式サイトにて公表

PDF版のご利用方法

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はじめに
試験の概要
会員特典データのご案内

第1章 人工知能(AI)とは
 1-1 人工知能(AI)とは
 1-2 人工知能研究の歴史
 章末問題

第2章 人工知能をめぐる動向
 2-1 探索・推論
 2-2 知識表現
 2-3 機械学習・深層学習
 章末問題

第3章 人工知能分野の問題
 3-1 人工知能分野の問題
 章末問題

第4章 機機械学習の具体的手法
 4-1 代表的な手法
 4-2 手法の評価
 章末問題

第5章ディープラーニングの概要
 5-1 ニューラルネットワークとディープラーニング
 5-2 ディープラーニングのアプローチ
 5-3 ディープラーニングを実現するには
 章末問題

第6章 ディープラーニングの手法
 6-1 活性化関数
 6-2 学習率の最適化
 6-3 更なるテクニック
 6-4 CNN:畳み込みニューラルネットワーク
 6-5 RNN:リカレントニューラルネットワーク
 6-6 深層強化学習
 6-7 深層生成モデル
 章末問題

第7章 ディープラーニングの研究分野
 7-1 画像認識分野
 7-2 自然言語処理分野
 7-3 音声認識
 7-4 強化学習(ロボティクス)
 章末問題

第8章 ディープラーニングの応用に向けて(1)産業への応用
 8-1 ものづくり領域における応用事例
 8-2 モビリティ領域における応用事例
 8-3 医療領域における応用事例
 8-4 介護領域における応用事例
 8-5 インフラ・防犯・監視領域における応用事例
 8-6 サービス・小売・飲食店領域における応用事例
 8-7 その他領域における応用事例
 8-8 (参考)第7章との関連マトリクス
 章末問題

第9章 ディープラーニングの応用に向けて(2)法律・倫理・現行の議論
 9-1 AIと社会
 9-2 プロダクトを考える
 9-3 データを集める
 9-4 データを加工・分析・学習させる
 9-5 実装・運用・評価する
 9-6 クライシス・マネジメントをする
 章末問題

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