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

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G検定対策本としては中々纏まってて勉強し易い。

基本知識に自信があるなら、試験当日にさらっと目を通しておけば多分受かる。

歴史的な技術の連続性が見えたり、プロとして抑えるべき法律・倫理を浅く一通り学べる。


個人的にはいい試験だった。

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ディープラーニングというよりは、人工知能（AI）に関して広く浅く知ることができる本。資格を受けない人も入門書としておすすめです。

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本書が出版されるまで、G検定は非常に勉強しにくかった。

検定側が推薦する図書は存在するものの、問題集がなかったためである。そのため、情報量の多い推薦図書は読むときに強弱をつけられず辛かった。

本書には、推薦図書の要点と想定問題がまとめられている。まずは本書で勉強した後で、推薦図書を読むことを勧める。

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G検定対策のために読破。
画像や基礎的なところは余裕だったが、RNNや強化学習、GAN、物体検出、自然言語処理、などは新しい言葉が散見してちょっと難しい。というか覚えないと・・・

ただ、また読む必要はない感じなので、問題集を読んで復習しよう。

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一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定）」の公式テキスト。ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので、ディープラーニングの入門書としてもおすすめです。ついでに勢いで資格も取ってしまいました。AI人材への第一歩なのです 笑
続きはこちら↓
https://flying-bookjunkie.blogspot.com/2019/03/g.html
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ディープラーニングに関する正しい知識はこれからは必須だろう。プログラミングはできないが、ディープラーニングで何ができて、何ができないのか、何が得意で、何が不得意なのか、を正しく理解することは非常に重要だ。

G検定は、そういった観点で必要な知識をまとめて身に付けえるのに適当だということなので、本書を手に取ってみた。なかなか、このテキストだけだと理解しづらいところもあるが、テストも受けてみるかな、と。

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それなりに勉強になります。専門的な内容はググるなどする必要ありますが、全体を掴むのに決して無駄ではなかった。

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他で基礎を学んでから、言葉を丸暗記するための本、
つまり、試験に合格するための本と感じた。

前半はともかく、後半は、A→B→C→D→Eとロジックを順を追って説明しなければならないところをA→Eと3ステップくらい省いて説明されていて、原理を概要レベルすら理解できない。

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G検定の勉強のために購入。
かるーく1回読んだが、これだけでG検定余裕かと言われるとそうじゃないので要注意。

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AWSの機械学習スペシャリティの参考になればと買った。まだ受けてないのでなんとも言えないがそこまで範囲は被ってないんではないかという気がしてきた。

ディープラーニングという分野にほとんど興味が出ないことがわかったのは収穫だった。


https://qiita.com/Batchi/items/ae070248b4f6ece60fbd

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機械学習とディープラーニングを体系的に理解するには悪くない。
ただ、分野の発展スピードも相まってここに書かれている内容がすぐに陳腐化する恐れはあるのと、細かい法令や世界の動向などを知るには全く足りない。とりあえずの入門編。

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第５章まで。
検定の教科書なので内容が歴史から方法、課題まで網羅的。
ディープラーニングの勉強はここから始めたらいいと思う。

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日本ディープラーニング協会(JDLA)によるG検定の対策用公式テキスト。浅く広く、AI開発の歴史、応用分野等について知ることができる本でした。数式が殆ど出てこないので、教科書というより読み物として楽しむという印象です。G試験の特性上試験中に検索や本の参照が可能なため、用語検索の索引を辞書代わりに使えます。深層学習とは？強化学習とは？と単語で拾って学習していく事になるので、ディープラーニング初学者に優しめ。