文系学生です。
まったくの無学からg検定受験を思い立ち発売前から予約して購入しました。
一周目読むのに4～5時間もあれば行けると思います。
通して2回、4～7章の機械学習やdeep learningの章は5回は読みました。
資格試験のテキストは読んでいて面白くないイメージがありましたが、この本は普通に面白いので熱中してしまいます。
また、数式はほとんど出てこず、私のような文系&無学が一冊目に読むのにももってこいだと思います。
この分野は本当に進歩が早いので、毎年新しいトピックを取り入れて改訂してくれるように祈ってます。
g検定に合格したいなら以下もオススメです。
はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- (Machine Learning) https://www.amazon.co.jp/dp/4797396814/ref=cm_sw_r_cp_apa_dg5-BbB13QCC0
追記
合格しました。次はe検定をがんばります。（学生なら、datashipというプログラムで無料で受けられます。）
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出版社より
JDLA初の“公式”テキストで、ぜひG検定合格を目指してください！
試験を知り尽くした著者陣がディープラーニングの基本から解説。練習問題付きなので、試験勉強に最適です。
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基本から解説「人工知能(AI）とは何か？」ということから丁寧に解説します。 |
最新事情も紹介ディープラーニングの最新の事情も踏まえて学ぶことができます。 |
各章末には解説付きの練習問題問題を解くことで、各章で学んだ知識がしっかりと身につきます。 |
システムコンサルタント
会社の事業モデルをAI志向へ切り替えるにあたり、自らもシステムエンジニア／コンサルタントからAIコンサルタントへシフトすべく、人工知能関連技術に関してはゼロベースの状態から勉強を始めました。 Deep Learningの発想、アイデアはどれも興味深く楽しく学べました。またG検定対策のおかげで基礎から網羅的に学ぶことができました。弊社では現在G検定合格者3名、全社的な取り組みとして推進しており、その効果として社内の一部ではAI用語も通じるようになりつつあります。
アプリケーションエンジニア
マネージャーからエンジニア、データサイエンティストまで、G検定は非常に役立つと感じています。 まず勉強する範囲が幅広く、全体網羅的に身につける必要があります。 たとえ試験を受けなくても、勉強するだけで、今後の業務に非常に役立ちます。 次に、合格後は、G検定合格者として、その技術力、および、知見をアピールすることができます。JDLA、および、G検定の知名度は徐々に広がってきており、第三者からの認定の意味は非常に大きいものがあります。 最後に、合格者どうしのコミュニケーションの場があり、交流ができるとともに、更に技術力を高め、切磋琢磨するモチベーションを保つことができます。 Deep Learningは、今後のシステム開発において基盤となる技術であることを含め、是非ともG検定をおすすめしたいと思います。
製品企画 AISIA-AD開発責任者
現在、自社にてDeeplearningを活用した製品、「画像を利用した異常検知システム」の製品開発責任者をしております。 自身の知識レベルの判定とメンバー育成に活用できるのか判断したい考えから試験を活用しました。 結果として、試験勉強の段階から試験範囲が非常に幅広い内容となっていることもあり、試験勉強をすることで知識が深まったり 改めて再認識することが多く、非常に大きな気づきが得られました。 まだまだ発展途上な分野な為、定期的に試験を受けてみることで常に新たな気づきが得られると考えております。
AIエンジニア
当時はAIエンジニアを夢見て転職活動中で、G検定を受講したのも転職のアピール目的でした。 AIエンジニアの求人は経験者募集が多く、未経験の私にとって非常に厳しいものでしたが、G検定を受験した際に学んだ知識があったおかげで面接時にAI関連のトークを面接官とでき、なんとか内定を頂くことができました！ とっても嬉しいです！
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