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(深層学習教科書) [単行本]

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(深層学習教科書) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  これからの時代に必須の新資格「Ｇ検定」の対策書！試験を知り尽くした著者陣による執筆！「ＪＤＬＡ　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｆｏｒ　ＧＥＮＥＲＡＬ　２０１８」に完全準拠！練習問題つきなので、試験勉強に最適！

• 目次

  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
  
  

• 出版社からのコメント

  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！

• 内容紹介

  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
  
  

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(深層学習教科書) の商品スペック