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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 第2版

一般社団法人日本ディープラーニング協会(監修) , 猪狩 宇司(著) , 今井 翔太(著) , 江間 有沙(著) , 岡田 陽介(著) , 工藤 郁子(著) , 巣籠 悠輔(著) , 瀬谷 啓介(著) , 徳田 有美子(著) , 中澤 敏明(著) , 藤本 敬介(著) , 松井 孝之(著) , 松尾 豊(著) , 松嶋 達也(著) , 山下 隆義(著)

商品番号
165940
販売状態
販売終了
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2021年04月27日
出荷開始日
2021年04月26日
ISBN
9784798165943
判型
A5
ページ数
404
キーワード
人工知能  機械学習  深層学習

3,080円(税込)(本体2,800円+税10%)
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本書について

大ベストセラーとなったG検定公式テキストの改訂版!
ディープラーニングを事業に活かすための知識を測る検定(G検定)の試験の実施団体による書きおろしで、最新シラバスに完全に準拠。
検定対策のほか、最新の注目技術が学べるディープラーニングの入門書としても最適の1冊です。

大好評!デジタル時代の必携リテラシー、G検定の「公式テキスト」の改訂版!

【本書の特徴】
・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。
・改訂された新シラバスに完全準拠。
・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。
・章末問題を大増量。分かりやすい解説付き。
・ディープラーニングに関する入門書としても最適。

【対象読者】
・ G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概要を学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人 ・DX推進を検討している人

【G検定とは】
・内容: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
・試験方式:知識問題(多肢選択式)、オンライン実施(自宅受験)
・日程:年3回(詳細は公式サイトにて公表)

【目次】
試験の概要
第1章 人工知能(AI)とは
第2章 人工知能をめぐる動向
第3章 人工知能分野の問題
第4章 機械学習の具体的手法
第5章 ディープラーニングの概要
第6章 ディープラーニングの手法
第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて
Appendix 事例集 産業への応用

改訂版が登場!
基礎から重要事項まで詳しく解説

基礎から重要事項まで詳しく解説

人工知能(AI)の基礎、「ディープラーニングとは何か」から、その手法、社会実装に向けての応用まで。

最新の活用事例も紹介

最新の活用事例も紹介

ディープラーニングの具体的な活用事例も併せて学習することができます。

豊富な章末問題

豊富な章末問題

章末についている豊富な問題を解き、詳しい解説を読むことで、検定試験対策ができます。

受験者の声

AIについての知識を学ぶ上で、よいきっかけとなる。AI作成に重要なのはプログラムスキルではなく、理論を理解していることなので、まず最初にこの資格勉強をするのは理にかなっていると思う。

G検定は会社の中でAI導入を検討する際に、どんなAIを検討するべきかとか、協力会社のAIデザインとの齟齬がないか、何かリスクが発生しないかを、何となく感じ取れる試験だと思う。

今後利用する機会が増えていくAIについて幅広く知識が習得できる。作る側、利用する側どちらの立場でもAIのメカニズムが理解する事が重要と感じた。

試験の方法や出題内容、合否の発表に至るまで細部に渡り計算されている素晴らしい試験だと思いました。これからもAIだけでなく他の分野においても主体的に学び続ける姿勢を持ち続けたいと思わせていただけるきっかけになりました。

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

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

第3章 人工知能分野の問題
3-1.人工知能分野の問題

第4章 機械学習の具体的手法
4-1.代表的な手法
4-2.モデルの評価

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
5-4.活性化関数

第6章 ディープラーニングの手法
6-1.畳み込みニューラルネットワーク
6-2.深層生成モデル
6-3.画像認識分野での応用
6-4.音声処理と自然言語処理分野
6-5.深層強化学習
6-6.モデルの解釈性の問題とその対応

第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて
7-1.AIと社会
7-2.AIプロジェクトを計画する
7-3.データを集める
7-4.データを加工・分析・学習させる
7-5.実装・運用・評価する
7-6.クライシス・マネジメントをする

Appendix 事例集 産業への応用
A-1.製造業領域における応用事例
A-2.モビリティ領域における応用事例
A-3.医療領域における応用事例
A-4.介護領域における応用事例
A-5.インフラ領域における応用事例
A-6.サービス・小売・物流領域における応用事例
A-7.農林水産業領域における応用事例
A-8.その他領域における応用事例

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

感想・レビュー

ほしの さん

2021-11-02

人工知能に関しては、機械学習や深層学習よりもオントロジーの方に興味を惹かれる。知識を体系化すること、共有し活用すること。これをシステムとして作るのはすごく難しい。オントロジー研究はいまどうなっているんだろう?

カン さん

2021-07-17

4

miura さん

2021-11-06

受ける前に再読できた。

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