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最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 Kindle版

4.2 5つ星のうち4.2 300個の評価

こちらの書籍は 2020/10/28 紙版の2刷に対応するため更新をおこないました。
(概要)

※この商品は固定レイアウトで作成されており,タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また,文字列のハイライトや検索,辞書の参照,引用などの機能が使用できません。
※PDF版をご希望の方は Gihyo Disital Publishing ( https://gihyo.jp/mk/dp/ebook/2020/978-4-297-11610-1 )も合わせてご覧ください。


機械学習・ディープラーニングの手法や仕組みがしっかり学習できる!

傾向が変わった最新 の「ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)」を分析し、重要な箇所を網羅した問題集。AI技術の開発・導入を通じて多数の企業課題の解決を実現し、E資格で圧倒的な合格率(94.4%)を誇る、株式会社AVILENによる執筆!

本書の特徴

・「EfficientNet」など最新の有名なモデルを取り上げたほか、既存の本に少ない「深層強化学習」の問題・解説も充実

・解説だけで170ページ以上のボリューム。解説が丁寧でわかりやすいので、機械学習や深層学習の仕組みをしっかり理解できる

・重要なキーワードを押さえた「用語解説」を各章に記載。試験前の見直しに最適


G検定では、単純にキーワードを覚えておくだけでは解けない問題も多く出題されます。技術に対する付け焼き刃の知識ではなく、理解が必要です。本書は問題から解説まで、AIジェネラリストに必要な技術や手法が理解できるよう徹底して作成しました。G検定を合格を目指すあなたに最適の一冊です。


(こんな方におすすめ)

・日本ディープラーニング協会のG検定(ジェネラリスト)の試験を受ける方。

・AIジェネラリスト、AIに絡む仕事をしている方。


(目次)

G検定とは

G検定のシラバス(試験範囲)

G検定合格へ向けて

本書の使い方

第1章 人工知能(AI)とは

  1.1 人工知能の定義

  1.2 人工知能の歴史

第2章 人工知能の変遷と問題

  2.1 探索・推論

  2.2 知識表現

  2.3 人工知能における問題

第3章 機械学習の具体的手法

  3.1 代表的な手法

  3.2 教師あり学習の代表的な手法

  3.3 教師なし学習の代表的な手法

  3.4 手法の評価

  3.5 評価指標

  3.6 特徴量設計

第4章 ディープラーニングの概要

  4.1 ニューラルネットワークとディープラーニング

  4.2 事前学習によるアプローチ

  4.3 ハードウェア

第5章 ディープラーニングの手法

  5.1 活性化関数

  5.2 学習の最適化

  5.3 さらなるテクニック

  5.4 CNN:畳み込みニューラルネットワーク

  5.5 RNN:リカレントニューラルネットワーク

  5.6 強化学習の特徴

  5.7 深層強化学習

  5.8 深層生成モデル

第6章 AI技術の応用に向けて

  6.1 画像認識

  6.2 自然言語処理

  6.3 音声認識

  6.4 強化学習

  6.5 生成モデル

  6.6 自動運転

第7章 AI技術の応用に向けて(2)‐法律・倫理・現行の議論‐

  7.1 AIと社会

  7.2 プロダクトの設計

  7.3 データの収集

  7.4 データの加工・分析・学習

  7.5 プロダクトの実装・運用・評価

  7.6 AIと法律・制度
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商品の説明

出版社からのコメント

AI・機械学習の技術開発、人材育成を行っている執筆陣が、技術や手法が理解できるようにしっかり解説しています。

著者について

■株式会社AVILEN(アヴィレン)
●高橋 光太郎(たかはし こうたろう)
株式会社AVILEN 取締役
一般社団法人 日本ディープラーニング協会 産業促進委員
東京大学大学院にてガウス過程回帰を用いた地震発生時の即時津波高予測の研究で修士号を取得。自然言語・画像データの分析やモデル開発経験が豊富で、金融・製造などの業界を中心に、人工知能のビジネス適応を推進し、さまざまなプロジェクトでコンサルティング・開発を行う。

●落合 達也(おちあい たつや)
株式会社AVILEN データサイエンティスト
日本ディープラーニング協会 人材育成委員
AI 人材を教育するため、統計学/ 機械学習/ 時系列解析などAVILEN のさまざまなセミナー内容を監修。金融系のAI の開発案件にも携わり数多くのモデル開発を行う。東京理科大学大学院にて数理統計学の修士(理学)を取得。2020 年#1 のE 資格取得者。ソフトバンク株式会社を経て現職。

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B08JSLKQ27
  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2020/9/26)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2020/9/26
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 84767 KB
  • Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能) ‏ : ‎ 有効になっていません。
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効にされていません
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ 有効になっていません
  • 本の長さ ‏ : ‎ 361ページ
  • カスタマーレビュー:
    4.2 5つ星のうち4.2 300個の評価

著者について

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高橋 光太郎
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参考書はこれに決めました。
5 星
参考書はこれに決めました。
前回のG検定を受験しましたが、結果は不合格でした。・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・徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集・これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト&問題集これらの参考書を何度も復習して臨みましたが、本番の試験では全く歯が立たなかったです。なぜなら、これらの参考書では出題範囲を網羅できていないからです。(また、参考書で内容を紹介していたとしても、さらに細かいことまで聞かれます)今回は合格するため、全てのG検定参考書に目を通してから購入しました。その結果、この問題集が一番クオリティが高かったです。問題は実際の試験問題に近く、出題範囲もしっかり網羅されていると感じました。解説もどの書籍よりも丁寧です。各章の終わりに用語集として重要語句がまとまっているので、知識の確認も出来ます。ただ、充実している分、勉強に時間が掛かりそうです。試験に間に合うように頑張ります。
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上位レビュー、対象国: 日本

2023年10月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
まとまりが良い
2023年11月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
単語も沢山載ってるし、説明も細かくて良い本だと思います。でも試験中にこの本で探そうとしても無理でした。G検定はカンペオッケーという試験ですが、120分で約200問 よっぽど覚え込まないと無理だと思いました。この本の他に後2冊購入しましたが、大変でした。190問だったので、ギリギリ書ききりましたが、結果はどうかな〜
2023年1月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
悪くはなかった印象ですが、実際の試験問題に即していたかは疑問
2022年11月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
買って一度も開いていないですがG検定には合格しました。
G検定はカンペのクオリティで殴る試験です。
2022年10月26日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
基本この問題集だけで合格できました。何度も繰り返し、定着させるのがコツ。他のテキストを見てないので比較はできませんが、私には良かったです。もちろん当日のテストでは、本に載っていない問題も出ますが、合格ラインも低いので、基本的な事項をしっかり押さえておけば大丈夫でしょう。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2022年3月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
G検定対策に公式テキストとこの本で勉強しました。
問題集としては十分な内容と感じました。解答の説明も比較的平易でしっかり書かれており、イラストも理解を助けてくれました。まず1周やれば試験内容の概要が把握できます。この問題集で得た知識を統合して全体像を理解するためには、やはり公式テキストも必要と感じました。巻末の索引はしっかり作られており、狙って検索するためには公式テキストより信頼できました。
単元ごとに問題と解答が別々にまとめられているのですが、個人的にはやり込む上で見にくく、これについては賛否が分かれるところかと思います。あるいは別冊になっていても良かったかも。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2022年5月9日に日本でレビュー済み
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読み易くて深い理解できるように工夫して作られた感じします。いい参考書だと思います。
2022年10月30日に日本でレビュー済み
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当方事務職で今年の7月のG検定の試験に合格しました。
最初にヤン先生の最強の合格テキストで基礎を学んだ後、試験対策の問題集として2冊目に購入しました。
結論としてはここまで難しく計算が必要な内容は実際の試験では出なかったかなという印象です。
個人的に数学的な思考能力に劣る人間のため、最初にこの問題集に手をつけたときは 少し自信をなくしてしまいましたが、諦めず最後までやりきりました。解説が丁寧で仕組みがよく理解できたという意味ではやってよかったです。この後に公式テキストも購入しています。
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