〈本書の特長〉
●受講生の高い試験合格率を誇る講師陣の合格メソッドに基づいた、精選問題集。
●E2024#2以降の試験に対応した、唯一の問題集!
●良質な重要問題282問と解説を収録。
⇒出題範囲が広いE資格の中で優先して押さえるべき重要な論点をマスターできる。
●出題範囲を幅広くカバーした「総合問題」1回分をダウンロード提供。
⇒学習を終えた後に、復習や力だめしができる。
●読者特典として、本書の内容に完全対応した「AI読者アシスタント」付き!
⇒難解な用語や問題・解説に関する質問に、瞬時に回答してくれる!
〈監修〉
●岩澤有祐(いわさわ・ゆうすけ)
東京大学大学院工学系研究科准教授。2017年東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻博士後期課程修了。博士(工学)、修士(情報理工学)。『深層学習』(KADOKAWA)共訳。
〈著者〉
●小林範久(こばやし・のりひさ)
株式会社Present Square 最高技術責任者(CTO)。早稲田大学大学院修了。AI技術を活用したシステムサービスの展開やAI導入のコンサルティングに従事。東京大学松尾・岩澤研究室輪読会会員。
●小林寛幸(こばやし・ひろゆき)
株式会社Present Square 創業者・最高経営責任者(CEO)。慶應義塾大学大学院修了。経営、事業企画及びAIを含む教育・コンサルティングに従事。社外取締役、非常勤講師等を歴任。経済産業省関東経済産業局長賞(2018)等を受賞。東京大学AI経営寄付講座修了(2022)。
〈編者〉
●株式会社Present Square
日本ディープラーニング協会(JDLA)より認定を受けたエンジニア育成講座『DeepSquare』(認定No.00016)、AI動画像解析『Smart Counter-スマカチ-』等のサービスを提供。E資格、G検定、Generative AI Test等の専門資格を保有するコンサルタント及びエンジニアが、初学者から実務者向けの講義、PoC、サービス開発を支援。
<目次>
第1章:数学的基礎
第2章:機械学習
第3章:深層学習の基礎
第4章:深層学習の応用
第5章:開発・運用環境
Web提供:総合問題
第1章:数学的基礎
・確率・統計
・情報理論
第2章:機械学習
・機械学習の基礎
第3章:深層学習の基礎
・順伝播型ネットワーク
・深層モデルのための最適化
・深層モデルのための正則化
・畳み込みニューラルネットワーク
・リカレントニューラルネットワーク
・Transformer
・汎化性能向上のためのテクニック
第4章:深層学習の応用
・画像認識
・物体検出
・セマンティックセグメンテーション
・自然言語処理
・生成モデル
・深層強化学習
・様々な学習方法
・深層学習の説明性
第5章:開発・運用環境
・エッジコンピューティング
・分散処理
・アクセラレータ
・環境構築
Web提供:第6章 総合問題