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3版(一般社団法人日本ディープラーニング協会 山下 隆義 猪狩 宇司 今井 翔太 巣籠 悠輔 瀬谷 啓介 徳田 有美子 中澤 敏明 藤本 敬介 古川 直裕 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3版

監修
監修











形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798184814
定価:
3,080(本体2,800円+税10%)
仕様:
A5・448ページ
カテゴリ:
ベンダー資格
キーワード:
#開発環境,#情報処理技術者試験,#IT関連資格,#ビジネスIT
レーベル:
EXAMPRESS
シリーズ:
深層学習教科書
紙の書籍

AI時代の必携試験、G検定の「公式テキスト」第3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。
・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。
・章末問題を一新!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
・ChatGPT等生成AIの理解・活用のための知識習得したい人

【G検定とは】
・内容:ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験。
・試験方式:知識問題(多肢選択式)、オンライン実施(自宅受験)
・試験時間:120分、出題数:200問程度
・日程:年6回(2024年の場合。詳細は公式サイトにて公表)

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 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要素技術
第6章 ディープラーニングの応用例
第7章 AIの社会実装に向けて
第8章 AIの法律と倫理
Appendix 事例集 産業への応用

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試験を運営している日本ディープラーニング協会(JDLA)による公式テキスト。各分野の専門家が執筆しています。

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G検定を受検したい人はもちろん、ディープラーニングやAIについて学び、それらをビジネスに活用したい人向けの書籍です。

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基盤モデルや大規模言語モデルといった生成AIに必要となる技術や、AI実装に不可欠な法律や倫理についての解説を大幅に追加。新しいシラバスにも対応しています。

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ディープラーニングの基礎から応用、社会実装、法律・倫理まで、今必要とされる知識を幅広く学ぶことができます。

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「製造業」「モビリティ領域」「医療領域」「農林水産業領域」などの分野で具体的にディープラーニング技術が導入されている事例を紹介。

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試験対策用に、各章末に練習問題を多数収録。それぞれに詳しい解説も付いているので、試験対策はバッチリです。

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 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要素技術
第6章 ディープラーニングの応用例
第7章 AIの社会実装に向けて
第8章 AIの法律と倫理
Appendix 事例集 産業への応用

本書は付属データの提供はございません。

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最終更新日:2024年07月23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 005
目次
4-3. 正規化
4-3. 正則化
2024.06.21
1刷 107
下から9行目
としたLMMの性能は、
としたLLMの性能は、
2024.07.23
1刷 142
「図3.7」見出し
ウォード法によるクラスタリングのイメージ
最短距離法によるクラスタリングのイメージ
2024.06.28
1刷 165
第3章 章末問題 問題11 問題文と解説
問題文:学習について述べたものとして、 解説:A学習は
問題文:Q学習について述べたものとして、 解説:Q学習は
2024.06.03
1刷 226
「1. 回帰結合層」7行目
(Reccurent Neural Network, RNN)
(Recurrent Neural Network, RNN)

以下も同様に修正します。
・436ページ 索引「R」の項目 上から4つ目
2024.06.24
1刷 236
見出し「5-3. トランスフォーマー」の下の文 2行目
しかし、NNには
しかし、RNNには
2024.06.28
1刷 303
「3.Diffusion Model」下から4行目
学習時は拡散課程を行い、データ生成時は逆拡散課程のみ行います。
学習時は拡散過程を行い、データ生成時は逆拡散過程のみ行います。
2024.06.28
1刷 352
第7章 章末問題 問題4の回答
2 、4
2 、3
2024.06.12
1刷 356
第7章 章末問題 問題10の回答
2 、3
3 、4
2024.06.12
1刷 437
索引「ア」の項目 1行目
赤池情報量基準
赤池情報量規準
2024.06.28