- 販売開始日: 2022/08/24
- 出版社: 技術評論社
- ISBN:978-4-297-12926-2
最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版
著者 著者:株式会社AVILEN高橋 光太郎 , 著者:落合 達也 , 著者:渡邉 雅也 , 著者:志村 悟 , 著者:長谷川 慶
(概要)本書は、一般社団法人日本ディープラーニング協会主催のG検定(ジェネラリスト)の試験対策問題集です。AI・機械学習に関連するビジネスの人材育成から技術開発の支援を行...
最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版
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商品説明
(概要)
本書は、一般社団法人日本ディープラーニング協会主催のG検定(ジェネラリスト)の試験対策問題集です。AI・機械学習に関連するビジネスの人材育成から技術開発の支援を行い、E資格やG検定の教育実績を誇る、株式会社AVILEN(アヴィレン)の執筆陣がわかりやすく解説しています。
ディープラーニング手法や社会実装、新しいAI技術についての問題を、前著の問題集より大幅に強化、問題数も増量しました。旧版で内容の重複する問題を極力削り、新たなトピックを加え、バリエーション豊かな問題構成としています。
G検定では、技術に対する付け焼き刃の知識ではなく、理解が必要です。本書は作問から解説まで、AIジェネラリストとして、技術や手法が理解できるようにしっかり作成しています。
(こんな方におすすめ)
・一般社団日本ディープラーニング協会主催のG検定(ジェネラリスト)を受験する方。AI技術者。ディープラーニングやAI技術の概要をつかみ、ビジネスで活かしたい方。
(目次)
第1章 人工知能(AI)とは
1.1 人工知能の定義
1.2 人工知能の歴史
第2章 人工知能をめぐる動向と問題
2.1 探索・推論
2.2 知識表現
2.3 機械学習
2.4 人工知能における問題
第3章 数理統計・機械学習の具体的手法
3.1 代表的な手法
3.2 教師あり学習の代表的な手法
3.3 教師なし学習の代表的な手法
3.4 手法の評価
3.5 評価指標
第4章 ディープラーニングの概要
4.1 ニューラルネットワークとディープラーニング
4.2 事前学習によるアプローチ
4.3 ハードウェア
第5章 ディープラーニングの手法(1)
5.1 活性化関数
5.2 学習の最適化
5.3 さらなるテクニック
5.4 CNN:畳み込みニューラルネットワーク
5.5 RNN:リカレントニューラルネットワーク
5.6 強化学習の特徴
5.7 深層強化学習
5.8 深層生成モデル
第6章 ディープラーニングの手法(2)
6.1 画像認識
6.2 自然言語処理
6.3 音声認識
6.4 強化学習
6.5 生成モデル
6.6 自動運転
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 プロダクトの設計
7.3 データの収集
7.4 データの加工・分析・学習
7.5 プロダクトの実装・運用・評価
7.6 AIと法律・制度
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