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 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3版

監修
監修











形式:
電子書籍
発売日:
ISBN:
9784798187273
価格:
3,080(本体2,800円+税10%)
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
電子書籍

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

※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)

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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。

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最終更新日:2024年06月28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 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