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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
高橋 光太郎/落合 達也

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商品説明

内容紹介(出版社より)

本書は、一般財団法人日本ディープラーニング協会が主催しているG検定(ジェネラリスト)の試験対策問題集です。AI・機械学習に関連するビジネスの人材育成から技術開発の支援を行い、E資格やG検定の教育実績を誇る、株式会社AVILENの執筆陣がわかりやすく解説しています。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。本書は作問から解説まで、AIジェネラリストとして、技術や手法が理解できるようにしっかり作成しています。
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
用語解説

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
用語解説

第3章 機械学習の具体的手法
3.1 代表的な手法
 学習の種類
 教師あり学習
 教師なし学習
 強化学習
3.2 教師あり学習の代表的な手法
 線形回帰
 正則化
 ロジスティック回帰
 サポートベクターマシン
 k近傍法
 決定木
 ランダムフォレスト
 勾配ブースティング
 アンサンブル学習
 ベイズの定理
 最尤推定
3.3 教師なし学習の代表的な手法
 k-means法
 階層的クラスタリング
 主成分分析
3.4 手法の評価
 データの扱い
 交差検証法
3.5 評価指標
 回帰
 分類
3.6 特徴量設計
用語解説

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
用語解説

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
 学習と微分
 勾配下降法
5.3 さらなるテクニック
 過学習
 ドロップアウト
 early stopping
 データの正規化
 重みの初期値
 バッチ正規化
5.4 CNN:畳み込みニューラルネットワーク
 画像データの扱い
 畳み込み
 プーリング
 全結合層
 データ拡張
 転移学習
 CNNの初期モデル
5.5 RNN:リカレントニューラルネットワーク
 RNNの基本形
 LSTM
 RNNの発展形
 Attention
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
用語解説

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
用語解説

第7章 AI技術の応用に向けて(2)
  -法律・倫理・現行の議論ー
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
用語解説

内容紹介(「BOOK」データベースより)

充実の問題数と詳しくわかりやすい解説で機械学習・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!

目次(「BOOK」データベースより)

第1章 人工知能(AI)とは/第2章 人工知能の変遷と問題/第3章 機械学習の具体的手法/第4章 ディープラーニングの概要/第5章 ディープラーニングの手法/第6章 AI技術の応用に向けて(1)/第7章 AI技術の応用に向けて(2)法律・倫理・現行の議論

著者情報(「BOOK」データベースより)

高橋光太郎(タカハシコウタロウ)
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(オチアイタツヤ)
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(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

商品レビュー(1件)

総合評価
 

ブックスのレビュー(1件)

  • 良書
    user6286
    評価 5.00 5.00
    投稿日:2020年11月19日

    JDLA Deep Learning for GENERAL 2020#3 を受験、合格しました。
    この本を3周して、ネットで模試を受ければ十分だと思います。
    内容も前知識なしでも分かりやすかったです。

    0人が参考になったと回答

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