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 第2版（一般社団法人日本ディープラーニング協会 猪狩 宇司 今井 翔太 江間 有沙 岡田 陽介 工藤 郁子 巣籠 悠輔 瀬谷 啓介 徳田 有美子 中澤 敏明 藤本 敬介 松井 孝之 松尾 豊 松嶋 達也 山下 隆義）｜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 第2版

監修
著
著
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著

形式：
書籍
発売日：
ISBN：
9784798165943
定価：
3,080円（本体2,800円＋税10%）
仕様：
A5・404ページ
分類：
ベンダー資格
レーベル：
EXAMPRESS
シリーズ：
深層学習教科書

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大好評！デジタル時代の必携リテラシー、G検定の「公式テキスト」の改訂版！

【本書の特徴】
・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。
・改訂された新シラバスに完全準拠。
・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。
・章末問題を大増量。分かりやすい解説付き。
・ディープラーニングに関する入門書としても最適。

【対象読者】
・ G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概要を学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人 ・DX推進を検討している人

【G検定とは】
・内容：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
・試験方式：知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験）
・日程：年3回（詳細は公式サイトにて公表）

【目次】
試験の概要
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社会実装に向けて
Appendix　事例集 産業への応用


改訂版が登場！
基礎から重要事項まで詳しく解説

基礎から重要事項まで詳しく解説

人工知能（AI）の基礎、「ディープラーニングとは何か」から、その手法、社会実装に向けての応用まで。

最新の活用事例も紹介

最新の活用事例も紹介

ディープラーニングの具体的な活用事例も併せて学習することができます。

豊富な章末問題

豊富な章末問題

章末についている豊富な問題を解き、詳しい解説を読むことで、検定試験対策ができます。

受験者の声

AIについての知識を学ぶ上で、よいきっかけとなる。AI作成に重要なのはプログラムスキルではなく、理論を理解していることなので、まず最初にこの資格勉強をするのは理にかなっていると思う。

G検定は会社の中でAI導入を検討する際に、どんなAIを検討するべきかとか、協力会社のAIデザインとの齟齬がないか、何かリスクが発生しないかを、何となく感じ取れる試験だと思う。

今後利用する機会が増えていくAIについて幅広く知識が習得できる。作る側、利用する側どちらの立場でもAIのメカニズムが理解する事が重要と感じた。

試験の方法や出題内容、合否の発表に至るまで細部に渡り計算されている素晴らしい試験だと思いました。これからもAIだけでなく他の分野においても主体的に学び続ける姿勢を持ち続けたいと思わせていただけるきっかけになりました。

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

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

第3章　人工知能分野の問題
3-1.人工知能分野の問題

第4章　機械学習の具体的手法
4-1.代表的な手法
4-2.モデルの評価

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
5-4.活性化関数

第6章　ディープラーニングの手法
6-1.畳み込みニューラルネットワーク
6-2.深層生成モデル
6-3.画像認識分野での応用
6-4.音声処理と自然言語処理分野
6-5.深層強化学習
6-6.モデルの解釈性の問題とその対応

第7章　ディープラーニングの社会実装に向けて
7-1.AIと社会
7-2.AIプロジェクトを計画する
7-3.データを集める
7-4.データを加工・分析・学習させる
7-5.実装・運用・評価する
7-6.クライシス・マネジメントをする

Appendix　事例集 産業への応用
A-1.製造業領域における応用事例
A-2.モビリティ領域における応用事例
A-3.医療領域における応用事例
A-4.介護領域における応用事例
A-5.インフラ領域における応用事例
A-6.サービス・小売・物流領域における応用事例
A-7.農林水産業領域における応用事例
A-8.その他領域における応用事例

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最終更新日:2021年09月10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 048
ページ全体		 未 未
誤 p48_修正前
正 p48_修正後
備
考		 P48の内容に訂正があります。PDFをご参照ください。
2021.08.05
1刷 068
3行目		 未 未
誤 データ量少なくても学習できる機械学習が主流でした。
正 データ量が少なくても学習できる機械学習が主流でした。
2021.08.04
1刷 078
問題5の解説1行目～4行目		 未 未
誤 探索木の枝を切り落とすことで探索効率を上げる方法をMini-Max法と呼びます。Mini-Max法では、スコアが大きいものが現れた時に行う枝刈りをαカットと呼び、スコアが小さいものが現れた時に行う枝刈りをβカットと呼びます。
正 Mini-Max法の探索木の枝を切り落とすことで探索効率をあげる方法をαβ法と呼びます。αβ法では、スコアが小さいものが現れた時に行う枝刈りをαカットと呼び、スコアがお大きいものが現れた時に行う枝刈りをβカットと呼びます。
2021.08.04
1刷 117
問題９　解説　3行目		 未 未
誤 2049年だと予想しています
正 2045年だと予想しています
2021.05.07
1刷 131
下から2行目		 未 未
誤 vector augoregressive mode
正 vector autoregressive model
2021.05.07
1刷 158
リード文		 未 未
誤 そしてなぜ今になってディープラーニングを実現するうえでの難しさは
正 そしてディープラーニングを実現するうえでの難しさは
2021.05.07
1刷 214
1行目		 未 未
誤 Residual Blockような塊にする工夫を導入したNASNetや、
正 Residual Blockのような塊にする工夫を導入したNASNetや、
2021.08.04
1刷 219
1行目		 未 未
誤 そこの畳み込みニューラルネットワークを採用したものを
正 そこに畳み込みニューラルネットワークを採用したものを
2021.08.04
1刷 264
「■シミュレータの利用」1行目		 未 未
誤 強化学習を用いたロボットの制御方策を学習では、
正 強化学習を用いたロボットの制御方策の学習では、
2021.08.04
1刷 282
問題21　選択肢4 		未 未
誤 CBOW（Continuous Bag-og-Word)
正 CBOW（Continuous Bag-of-Word)
2021.09.10
1刷 296
「図7.7　縦軸の目盛り」上から2つ目　		 未 未
誤 20,000
正 200,000
2021.08.04
1刷 376
4.1 全自動お片付けロボットシステム		 未 未
誤 トヨタ自動車株式会社/株式会社Preferred Networks 取り組み事例 ・一般的な生活環境の中でロボットが自ら学習し、様々なタスクを遂行できるレベルのサービスロボット開発を目指す取り組み。
正 株式会社Preferred Networks 取り組み事例 ・一般的な生活環境の中でロボットが自ら学習し、様々なタスクを遂行できるレベルのサービスロボット開発を目指す取り組み。
2021.04.28
1刷 397
索引「こ」の項目　11行目		 未 未
誤 誤差逆伝播学習法‥‥‥‥‥‥‥71,130,160 誤差逆伝播法‥‥‥‥‥‥‥･･･・‥‥‥205
正 誤差逆伝播法‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥71,130,160,205
備
考		 「誤差逆伝播学習法」の項目は削除し、この項目に掲載しているページ数は全て「誤差逆伝播法」にまとめます。
2021.05.24

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