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 電子書籍|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














形式:
電子書籍
発売日:
ISBN:
9784798168869
価格:
3,080(本体2,800円+税10%)

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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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

(翔泳社)

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。

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最終更新日:2022年06月30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 007
CONTENTS(目次) 6-3の最初の項目
2刷
1. 物体識別タスク
1. 画像認識タスク

※目次の該当箇所である、220ページの小見出しも同様に修正します。
2021.10.07
1刷 008
CONTENTS(目次)6-4のサブ項目、3か所修正
3刷
2.4 Encoder-Decoder 3.Transformer 3.1 Transformerの基本形
2.4 エンコーダ-ディコーダ 3. トランスフォーマー 3.1 トランスフォーマーの基本形

本文に合わせてカタカナ表記にします。
2022.04.19
1刷 024
下から3行目
3刷
第1次ブームで主役だった推論や索も、
第1次ブームで主役だった推論や索も、

※リフローEPUBの場合、図1.6のすぐ上の段落が該当箇所になります。
2021.12.02
1刷 030
第1章「章末問題」 問題6の選択肢1
2刷
アレン・ニーウェルトハーバード・サイモンは、
アレン・ニーウェルとハーバード・サイモンは、
2021.04.28
1刷 042
「図2.9 ハノイの塔の解法」の下から2段目、右から2列目
(R,P,Q)
(R,P,R)
2022.06.16
1刷 048
ページ全体
2刷
p48_修正前
p48_修正後

P48の内容に訂正があります。PDFをご参照ください。

※リフローEPUBの場合、第2章の図2.13、および「■Mini-Max法」の1つ目、2つ目の段落が該当箇所になります。
2021.08.05
1刷 068
3行目
3刷
データ量少なくても学習できる機械学習が主流でした。
データ量少なくても学習できる機械学習が主流でした。

※リフローEPUBの場合、図2.24のすぐ下の段落が該当箇所になります。
2021.08.04
1刷 077
第2章「章末問題」問題5の選択肢3
2刷
Mini-Max法はαカット、βカットという枝刈りを行うことで探索効率を上げる方法である。
Mini-Max法はαカット、βカットという枝刈りを行うことで探索効率を上げることができる。
2021.10.15
1刷 078
第2章「章末問題」問題5の解説1~4行目
2刷
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。
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。

※リフローEPUBの場合、当該「解説」の1つ目の段落の中ほどからが該当箇所になります。
2021.08.04
1刷 112
第3章「章末問題」問題3の選択肢4
2刷
50年以内に質問者が5質問した後
50年以内に質問者が5分間質問した後
2021.05.07
1刷 117
第3章「章末問題」問題9「解説」3行目
2刷
2049年だと予想しています。
2045年だと予想しています。
2021.05.07
1刷 131
下から2行目
2刷
vector augoregressive mode
vector autoregressive model

※リフローEPUBの場合、第4章「2.7 自己回帰モデル」の最後の段落が該当箇所になります。
2021.05.07
1刷 158
第5章「5-1. ニューラルネットワークとディープラーニング」の下にあるリード文
2刷
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
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 193~194
第5章「章末問題」問題5の「解説」内2か所、および問題6の問題文2行目
2刷
※問題5「解説」 自符号化器は 変分自符号化器では ※問題6 問題文 自符号化器によって
※問題5「解説」 自符号化器は 変分自符号化器では ※問題6 問題文 自符号化器によって
2021.10.07
1刷 208
「6.データ拡張」5行目
2刷
(車、飛行機、机、椅子、ユリ、キノコ、イヌ、ネコなどなど
(車、飛行機、机、椅子、ユリ、キノコ、イヌ、ネコなど)

※リフローEPUBの場合、図6.7の下にある小見出し「6.データ拡張」の最初の段落が該当箇所になります。
2021.10.08
1刷 214
1行目
3刷
Residual Blockような塊にする工夫を導入したNASNet[13]や、
Residual Blockような塊にする工夫を導入したNASNet[13]や、

※リフローEPUBの場合、図6.11の下、2つ目の段落が該当箇所になります。
2021.08.04
1刷 219
1行目
3刷
そこ畳み込みニューラルネットワークを採用したものを
そこ畳み込みニューラルネットワークを採用したものを

※リフローEPUBの場合、図6.13のすぐ下の段落が該当箇所になります。
2021.08.04
1刷 220
1行目 5行目
2刷
1行目:画像識別タスクは、 5行目:識別タスクとして
1行目:画像認識タスクは、 5行目:画像認識として

以下の箇所にある「画像識別」は「画像認識」。および「画像識別タスク」「識別タスク」は「画像認識タスク」に修正します。

221ページ
下から2行目:人間が画像識別した場合、

222ページ
下から5.6行目
ディープラーニングが画像識別タスク
画像識別タスクのように

225ページ
下から3行目:識別タスクを行ないますが、

※リフローEPUBの場合、第6章「6-3. 画像認識分野での応用」の「1.画像認識タスク」の1つ目、2つ目、7つ目の段落、および「2.物体検出タスク」の2つ目の段落、「3.セグメンテーションタスク」の図6.17のすぐ下の段落が該当箇所になります。
2021.10.08
1刷 221
下から2行目
2刷
エラー率はおおよそ0.05です。
エラー率はおおよそ5%です。

※リフローEPUBの場合、第6章「6-3. 画像認識分野での応用」の「1.画像認識タスク」の7つ目の段落が該当箇所になります。
2021.10.08
1刷 225
図6.17のキャプション
2刷
YOLO(セグメンテーションの種類)
セグメンテーションの種類
2021.10.08
1刷 228
図6.21の図とキャプション
2刷

(画像クリックで拡大)

(画像クリックで拡大)

2刷で上記の修正をいたしましたが、正に掲載している図が誤っておりました。
申し訳ございません。
正しくは以下の図のように横のマス目が7マスです。
(2022.6.30)


(画像クリックで拡大)
2021.10.08
1刷 235
上から6行目
TF-IDFは1文書内での出現回数の多く
TF-IDFは1文書内での出現回数が多く
2022.06.30
1刷 264
「■シミュレータの利用」1行目
3刷
強化学習を用いたロボットの制御方策学習では、
強化学習を用いたロボットの制御方策学習では、

※リフローEPUBの場合、図6.39の下にある小見出し「■シミュレータの利用」の最初の段落が該当箇所になります。
2021.08.04
1刷 281
第6章「章末問題」の問題番号のズレ
3刷
問題19、問題21
問題19、問題20 次ページの問題番号も以下のように修正します。 282ページ:問題21、問題22 283ページ:問題23 284ページ:問題24、問題25 285ページ:問題26
2021.10.13
1刷 282
問題21(正しくは問題22) 選択肢4
3刷
CBOW(Continuous Bag-og-Word)
CBOW(Continuous Bag-of-Word)

第6章「章末問題」では、281ページから問題番号のズレが生じていたため、別項の正誤情報のとおりに修正が入ります。そのため、正しい問題番号は問題22となります。

(2022.06.30)
上記修正内容に誤りがございました。申し訳ございません。
以下の通り修正いたします。

誤:CBOW(Continuous Bag-of-Word)
正:CBOW(Continuous Bag-of-Words)
2021.09.10
1刷 296
図7.7 縦軸の目盛り 上から2つ目 
3刷
20,000
200,000
2021.08.04
1刷 346
第7章「章末問題」問題13 解答
3刷
3
2
2022.03.14
1刷 376
事例集「A-6 サービス・小売・物流領域における応用事例」の「4.1 全自動お片付けロボットシステム」事例の名称
2刷
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。
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 396
索引「か」の項目 2列目 上から5.6行目
2刷
画像データ‥‥‥‥‥202 活性化関数・‥‥‥‥129
画像データ‥‥‥‥‥202 画像認識タスク‥‥‥220 活性化関数・‥‥‥‥129

※リフローEPUBの場合、ページ数の記載はありません。
2021.10.08
1刷 397
索引「こ」の項目 11行目
2刷
誤差逆伝播学習法‥‥‥‥‥‥‥71,130,160 誤差逆伝播法‥‥‥‥‥‥‥・・・・‥‥‥205
誤差逆伝播法‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥71,130,160,205

「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。

※リフローEPUBの場合、ページ数の記載はありません。
2021.05.24
1刷 399
索引「ふ」の項目 13行目
2刷
物体識別タスク‥‥‥‥‥220
上記を削除します。
2021.10.08
1刷 399
索引 「ブルートフォース 」「プレイアウト」のページ数
2刷
ブルートフォース‥‥‥‥50 プレイアウト‥‥‥‥‥‥50
ブルートフォース‥‥‥‥51 プレイアウト‥‥‥‥‥‥50

※リフローEPUBの場合、ページ数の記載はありません。
2021.10.15
2刷 228
図6.21

(画像クリックで拡大)

(画像クリックで拡大)
2022.06.30
2刷 282
問題22 選択肢4
CBOW(Continuous Bag-of-Word)
CBOW(Continuous Bag-of-Words)
2022.06.30

感想・レビュー

ほしの さん

2021-11-02

人工知能に関しては、機械学習や深層学習よりもオントロジーの方に興味を惹かれる。知識を体系化すること、共有し活用すること。これをシステムとして作るのはすごく難しい。オントロジー研究はいまどうなっているんだろう?

カン さん

2021-07-17

4

miura さん

2021-11-06

受ける前に再読できた。