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(一般社団法人日本ディープラーニング協会 浅川伸一 江間有沙 工藤郁子 巣籠悠輔 瀬谷啓介 松井孝之 松尾豊)|翔泳社の本
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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

監修







形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798157559
価格:
本体2,800円+税
仕様:
A5・344ページ
分類:
ベンダー資格

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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


深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト の特長

導入企業インタビュー(富士ソフト株式会社 執行役員 イノベーション統括部長 八木聡之)

富士ソフト株式会社 執行役員 イノベーション統括部長 八木聡之

G検定を導入した理由

富士ソフトは1970年の創業以来、IT技術を中心としたシステムインテグレータとして活動しておりますが、AI技術については10年前にやっと研究開発を開始したばかりです。またAI技術と言っても、コミュニケーションロボットを開発している一部の技術者のみが携わるだけで、多くの技術者はあまり触れられていないのが現状でした。AI技術はIT業界でも非常に重要な技術のひとつですので、当社のIT技術者全員に興味を持ってもらうためのきっかけとして、昨年から会社主導でG検定取得を推進しています。

学習の様子

G検定を学習する効果

当初の目的である「AI技術についての基礎技術を習得する」を達成できました。さらに、 社内における「AI技術に対する技術者の期待」や「勉強したいという想い」を確認できたことが最大の利点だったと考えています。当社では資格取得推進の一環としてG検定前に社員向けの勉強会を実施しているのですが、多い時には全国から300人以上が参加するほど盛況でした。その中で、「もっとこんなところでAIを活用したらどうか」といった多くの意見が出るなど、当社社員のAI技術のリテラシーはこんなにも高かったのかと感じたほどです。現在、当社にはグルーブ会社も含めて1万人以上の技術者がおりますが、社内のAI技術者の状況を把握できたことは今後の当社のAI事業に大きな加勢になると考えています。

書籍について

『深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト』について

IT業界も目まぐるしいスピードで技術革新が起こっていますが、私は、その中の最も重要な基礎技術はコンピュータが生まれてから未だに変わっていないと思っています。AI技術は今後も発展すると思いますが、本書籍に記載されている基礎技術はこれからAIを勉強される方々の礎を築くために役立ちます。多くの方に本書籍に触れていただくことは日本のAI産業の発展に繋がることと願っております。

合格者の声

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。 (50代/システムコンサルタント)

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。 (50代/アプリケーションエンジニア)

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。 (40代/製品企画 AISIA-AD開発責任者)

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! (30代/AIエンジニア)

著名な数学者 ジョン・E・リトルウッドは、下記の内容を述べています。『試験はほんとうの数学ではなく、次の段階に進むために勝たなければならない技巧的なゲームに過ぎない』と、今回のG検定はまさしく上記の内容に合致して、真のAIエンジニアの素養および本質を問うテストとは言い難いと思いましたが、深層学習へのかなり入門的な試験だと思うので、初めのステップとしてはいいかもしれません。大学卒業以上の多変数の微分積分、微分方程式、線形代数が理解できていれば、余裕です。(10代/高校生)

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

会員特典はこちら

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  • 次回試験のお知らせ

    次回のG検定は、
    2019年 3月9日 (土) 13:00 〜 15:00
    です。

    申込期間は、
     2019年 2月4日 (月) 13:00 〜 3月1日 (金) 24:00

    詳細は公式ホームページをご確認ください。
    https://www.jdla.org/business/certificate/?id=certificate_No01



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最終更新日:2019年04月19日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 019
図2.2 キャプション
2刷
行き止まりと分岐に企業を付与
行き止まりと分岐に記号を付与
2018.10.23
1刷 020
10行目
2刷
幅優先検索
幅優先探索

p21の下から3行目にも同じ誤りあり。
2018.10.23
1刷 021
図2.5 矢印横の番号
2刷

E→J、E→Kの矢印の番号が誤っていました。
2018.10.22
1刷 021
下から3行目
3刷
この迷路の場合、幅優先検索ではゴールにたどり着くのに13ステップかかっていますが、深さ優先探索では11ステップでゴールにたどり着いていることが分かります。
この迷路の場合、幅優先探索ではゴールにたどり着くのに13ステップかかっています。また、深さ優先探索でも13ステップでゴールにたどり着いていることが分かります。
2018.11.14
1刷 022
図2.6
3刷

矢印線を追加し、数字を修正します
2018.11.14
1刷 025
一番下の行
3刷
Stanford Research Institute Program Solver
Stanford Research Institute Problem Solver

Program → Problem
2018.11.01
1刷 030
「Mini-Max法」の3行め
4刷
相手が指す時にはスコアが最小(つまり相手が不利)になるものとして戦略を立てる
相手が指す時にはスコアが最小(つまり自分が不利)になるものとして戦略を立てる
2018.11.20
1刷 031
上から2行目
2刷
第2回電脳戦
第2回電王戦
2018.10.23
1刷 041
下から2行目
4刷
利用する(共有する)ことがきません。
利用する(共有する)ことがきません。
2018.12.05
1刷 085
2行目
2刷
ディープテクノロジーズ社を買収する際に、
ディープマインド・テクノロジーズ社を買収する際に、
2018.10.22
1刷 145
勾配降下法の式の下の段落、3行目
式中のkは、これまでに何回繰り返し計算を行ったかを示したもので、エポックと呼ばれます。
式中のkは、これまでに何回繰り返し計算を行ったかを示したもので、イテレーションと呼ばれます。
2019.04.12
1刷 195
図7.7
2刷

正方形のパターンを修正。また、正方形の上の文字をpool1~pool5に修正。
2018.11.09
1刷 196
図7.10の下の説明文
「図7.11」では、バウンディングボックスに~
「図7.10」では、バウンディングボックスに~
2019.03.08
1刷 208
図7.20のキャプション
2刷
点線はリ・セドルと大戦時のアルファ碁のレベル。
点線は・セドルと戦時のアルファ碁のレベル。
2018.11.13
1刷 228
1.1 自動運転 2行目
3刷
アクセス
アクセル
2018.11.06
1刷 287
下から9行目
著作権法第47条の4
著作権法第47条の7
2019.03.12
1刷 287
下から9行目
(著作権法第47条の4および
(著作権法第47条の7および
2019.04.19
1刷 294
COLUMN、見出しの次の行
2刷
米国では一部のや地域で
米国では一部のや地域で
2018.10.22