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 電子書籍(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:
電子書籍
発売日:
ISBN:
9784798159737
価格:
本体2,800円+税
シリーズ:
深層学習教科書

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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

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

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  • 次回試験のお知らせ

    次回のG検定は、
    2020年 3月14日 (土) 13:00より120分
    です。

    試験申込は2020年 2月3日 (月) 〜2020年3月6日(金)24時迄。

    詳細はこちらから。
    https://www.jdla-exam.org/d/


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最終更新日:2020年07月21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 058
問題3の問題文 下から2行目
7刷
終局させてしまい、どれが一番勝率が高いかを見つけ出す方法を
終局させ、どれが一番勝率が高いかを見つけ出す方法を
2020.02.20
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
5刷
エポックと呼ばれます。
イテレーションと呼ばれます。
2019.04.12
1刷 191
中央付近の(注)
7刷
FOG
HOG
2019.10.16
1刷 191
10行目
9刷
バンディングボックス
バウンディングボックス
2020.05.26
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
5刷
「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 198
下から3行目
2刷
see - saw + eat = ate
saw - see + eat = ate
2020.05.26
1刷 205
書き出し
7刷
RNNの聴覚、音声分野の
本節では最近の音声,聴覚分野の

書き出しリードも変更

誤)音声認識、音声合成におけるRNNの応用として
正)音声、聴覚分野の成果として
2019.10.07
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 224
取り組み事例の(注)
4刷
(注)加熱溶接させた材料
(注)加熱溶融させた材料
2018.11.14
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
5刷
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
5刷
第47条の4および
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
1刷 310
11行目
4刷
KAISTがそもそも署名を率いていた研究者による最初のメールによる問い合わせに反応しなかった
そもそも公開書簡を主導した研究者が最初にメールで問い合わせた際にKAISTが反応しなかった
2019.01.09
1刷 310
図9.9の4行上
4刷
関しても受ける
関しても質問を受ける
2019.01.09
1刷 310
図9.9 キャプション
4刷
図9.9 「韓火とKAISTがAI兵器を開発」と題されたThe Korea Timesの記事
図9.9 「韓華とKAISTがAI兵器を開発」と題されたThe Korea Timesの記事
2019.01.09
1刷 326
索引「は」
バンディングボックス・・・191
バウンディングボックス・・・191
2020.07.21