ＥＸＡＭＰＲＥＳＳ 深層学習教科書 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

日本ディープラーニング協会【監修】

翔泳社（2018/10発売）

• サイズ A5判／ページ数 343p／高さ 22cm
• 商品コード 9784798157559
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

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！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



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



一般社団法人日本ディープラーニング協会［ニホンディープラーニングキョウカイ］
監修

浅川 伸一［アサカワ シンイチ］
著・文・その他

江間 有沙［エマ アリサ］
著・文・その他

工藤 郁子［クドウ フミコ］
著・文・その他

巣籠 悠輔［スゴモリ ユウスケ］
著・文・その他

瀬谷 啓介［セヤ ケイスケ］
著・文・その他

松井 孝之［マツイ タカユキ］
著・文・その他

松尾 豊［マツオ ユタカ］
著・文・その他

内容説明

これからの時代に必須の新資格「Ｇ検定」の対策書！試験を知り尽くした著者陣による執筆！「ＪＤＬＡ　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｆｏｒ　ＧＥＮＥＲＡＬ　２０１８」に完全準拠！練習問題つきなので、試験勉強に最適！

目次

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研究分野
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
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

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Kentaro]

ターゲットがこれから人工知能に関わるプロジェクトを顧客に提案しようとする営業であったり、ディープラーニングで開発するプロジェクトのリーダーに向けたジェネラルな知識をつけることを前提としているので、具体的なディープラーニングを用いたビジネス活用事例も紹介してくれています。 本書にあるのが、ほぼ常識的にこんな取り組みが行われているといった理解の最低限の知識レベルなのだろうと感じる。近年AIに関する書籍も多いため、フレーム問題や中国語の部屋の話など他でも紹介されている内容も多いが読んでおくべき一冊だと感じます。

2019/05/09

[vinlandmbit]

本日の試験終了と共に一旦読了。当該試験にあたっては体系的に学ぶ上で、試験以外の面でもとても分かりやすく全般知識を習得することが出来ました。感謝。あとは合格していることを祈るのみ。。

2019/07/06

[しき]

AIの概要に関する試験。AIの定義や歴史から始まって、技法や仕組み、研究動向へと話が続く。うまくまとまっていて、すらすらと頭に入ってくるのがいい。仕組みの説明は「なんでこれで正しい結果が出るのか」わかりづらい点が多いが、詳しく説明するとなると微分方程式や行列式が出てくるので、本書はまぁまぁの妥協点を取ってると思う。「この本だけでは合格は無理」と息巻くレビューが多いが、対策書なのに対策になってないのが問題なだけで、教科書としては及第点かな。

2020/06/17

[Yuichiro Komiya]

ディープラーニングG検定を受ける人には必須と言えそうな問題集。簡潔に人工知能の発展の経緯や現状がまとめられており、人工知能の概要を掴むためにも役に立つ。脳細胞を模した単純パーセプトロンが、活性化関数の発展により視神経の役割のCNN、系時記憶ができるRNNに発展していく様は、人工知能の歴史の重みや先人達の努力の結晶が感じられて感慨深い。

2018/11/25

[nbhd]

レジュメをつくりながら、丹念に読んでみたら、これがめちゃくちゃおもしろい。ディープラーニングの基本技術とその進化をたどると「お前、天才かよ‼」と叫びたくなるようなアイデアの連発で、あちこちで「知的刺激閾値超えっぱなし」状態になった。ちなみに、ぼく自身はじめての試みとして、理解の難しい箇所についてはChatGPTのお世話になった。たとえば「ニューラルチューリングマシンについて、高校生にも理解できるように教えてください」のように。ChatGPTは、ディープラーニング分野に詳しいようで、めっちゃ助かったわ。

2023/12/22