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
一般社団法人日本ディープラーニング協会 監修
浅川 伸一 著
江間 有沙 著
工藤 郁子 著
巣籠 悠輔 著
瀬谷 啓介 著
松井 孝之 著
松尾 豊 著
- 形式：
- 電子書籍
- 発売日：
- 2018年10月22日
- ISBN：
- 9784798159737
- 価格：
- 3,080円（本体2,800円＋税10%）
- カテゴリ：
- ベンダー資格
- キーワード：
- #IT関連資格,#情報処理技術者試験,#開発環境,#システム運用
- レーベル：
- EXAMPRESS
- シリーズ：
- 深層学習教科書
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ディープラーニングの知識を測る検定試験（G検定）の「公式テキスト」登場！
【本書の特徴】
1）試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が執筆。
2）各章末には、練習問題つき。試験勉強に最適。
3）最新シラバス「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に完全準拠。
4）ディープラーニングについて最新事情も踏まえ学ぶことができる。
【対象読者】
・「ディープラーニング G検定（ジェネラリスト検定）」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これから広く学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人
【G検定とは】
・目的：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
・受験資格制限：なし
・試験概要：120分、知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験）
・出題問題：シラバスより出題
・日程：公式サイトにて公表
はじめに
試験の概要
会員特典データのご案内
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
章末問題
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
章末問題
第3章 人工知能分野の問題
3-1 人工知能分野の問題
章末問題
第4章 機機械学習の具体的手法
4-1 代表的な手法
4-2 手法の評価
章末問題
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
章末問題
第6章 ディープラーニングの手法
6-1 活性化関数
6-2 学習率の最適化
6-3 更なるテクニック
6-4 CNN：畳み込みニューラルネットワーク
6-5 RNN：リカレントニューラルネットワーク
6-6 深層強化学習
6-7 深層生成モデル
章末問題
第7章 ディープラーニングの研究分野
7-1 画像認識分野
7-2 自然言語処理分野
7-3 音声認識
7-4 強化学習（ロボティクス）
章末問題
第8章 ディープラーニングの応用に向けて（1）産業への応用
8-1 ものづくり領域における応用事例
8-2 モビリティ領域における応用事例
8-3 医療領域における応用事例
8-4 介護領域における応用事例
8-5 インフラ・防犯・監視領域における応用事例
8-6 サービス・小売・飲食店領域における応用事例
8-7 その他領域における応用事例
8-8 （参考）第7章との関連マトリクス
章末問題
第9章 ディープラーニングの応用に向けて（2）法律・倫理・現行の議論
9-1 AIと社会
9-2 プロダクトを考える
9-3 データを集める
9-4 データを加工・分析・学習させる
9-5 実装・運用・評価する
9-6 クライシス・マネジメントをする
章末問題
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| 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 | 019 図2.2 キャプション |
2刷 | 済 |
|
2018.10.23 | ||||||
| 1刷 | 020 10行目 |
2刷 | 済 |
|
2018.10.23 | ||||||
| 1刷 | 021 図2.5 矢印横の番号 |
2刷 | 済 |
|
2018.10.22 | ||||||
| 1刷 | 021 下から3行目 |
3刷 | 済 |
|
2018.11.14 | ||||||
| 1刷 | 022 図2.6 |
3刷 | 済 |
|
2018.11.14 | ||||||
| 1刷 | 025 一番下の行 |
3刷 | 済 |
|
2018.11.01 | ||||||
| 1刷 | 030 「Mini-Max法」の3行め |
4刷 | 済 |
|
2018.11.20 | ||||||
| 1刷 | 031 上から2行目 |
2刷 | 済 |
|
2018.10.23 | ||||||
| 1刷 | 041 下から２行目 |
4刷 | 済 |
|
2018.12.05 | ||||||
| 1刷 | 058 問題3の問題文 下から2行目 |
7刷 | 済 |
|
2020.02.20 | ||||||
| 1刷 | 085 2行目 |
2刷 | 済 |
|
2018.10.22 | ||||||
| 1刷 | 090 問題6の問題文 |
未 | 済 |
|
2020.11.20 | ||||||
| 1刷 | 145 勾配降下法の式の下の段落、3行目 |
5刷 | 済 |
|
2019.04.12 | ||||||
| 1刷 | 158 「3.畳み込み」の下から1行目 |
未 | 済 |
|
2020.11.20 | ||||||
| 1刷 | 191 中央付近の（注） |
7刷 | 済 |
|
2019.10.16 | ||||||
| 1刷 | 191 10行目 |
9刷 | 済 |
|
2020.05.26 | ||||||
| 1刷 | 195 図7.7 |
2刷 | 済 |
|
2018.11.09 | ||||||
| 1刷 | 196 図7.10の下の段落1行目 |
5刷 | 済 |
|
2019.03.08 | ||||||
| 1刷 | 198 下から3行目 |
2刷 | 済 |
|
2020.05.26 | ||||||
| 1刷 | 204 最終行 |
5刷 | 済 |
|
2019.03.12 | ||||||
| 1刷 | 205 書き出し |
7刷 | 済 |
|
2019.10.07 | ||||||
| 1刷 | 208 図7.20のキャプション |
2刷 | 済 |
|
2018.11.13 | ||||||
| 1刷 | 224 取り組み事例の（注） |
4刷 | 済 |
|
2018.11.14 | ||||||
| 1刷 | 228 1.1 自動運転 ２行目 |
3刷 | 済 |
|
2018.11.06 | ||||||
| 1刷 | 287 下から9行目 |
5刷 | 済 |
|
2019.03.12 | ||||||
| 1刷 | 294 COLUMN、見出しの次の行 |
2刷 | 済 |
|
2018.10.22 | ||||||
| 1刷 | 310 11行目 |
4刷 | 済 |
|
2019.01.09 | ||||||
| 1刷 | 310 図9.9の4行上 |
4刷 | 済 |
|
2019.01.09 | ||||||
| 1刷 | 310 図9.9 キャプション |
4刷 | 済 |
|
2019.01.09 | ||||||
| 1刷 | 326 索引「は」 |
10刷 | 済 |
|
2020.07.21 |
感想・レビュー 
Kentaro さん
2019-05-09
ターゲットがこれから人工知能に関わるプロジェクトを顧客に提案しようとする営業であったり、ディープラーニングで開発するプロジェクトのリーダーに向けたジェネラルな知識をつけることを前提としているので、具体的なディープラーニングを用いたビジネス活用事例も紹介してくれています。 本書にあるのが、ほぼ常識的にこんな取り組みが行われているといった理解の最低限の知識レベルなのだろうと感じる。近年AIに関する書籍も多いため、フレーム問題や中国語の部屋の話など他でも紹介されている内容も多いが読んでおくべき一冊だと感じます。
MATSUDA, Shougo さん
2019-07-06
本日の試験終了と共に一旦読了。当該試験にあたっては体系的に学ぶ上で、試験以外の面でもとても分かりやすく全般知識を習得することが出来ました。感謝。あとは合格していることを祈るのみ。。
しき さん
2020-06-17
AIの概要に関する試験。AIの定義や歴史から始まって、技法や仕組み、研究動向へと話が続く。うまくまとまっていて、すらすらと頭に入ってくるのがいい。仕組みの説明は「なんでこれで正しい結果が出るのか」わかりづらい点が多いが、詳しく説明するとなると微分方程式や行列式が出てくるので、本書はまぁまぁの妥協点を取ってると思う。「この本だけでは合格は無理」と息巻くレビューが多いが、対策書なのに対策になってないのが問題なだけで、教科書としては及第点かな。
