徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集
インプレス
- スキルアップAI株式会社 明松真司(著者)、 スキルアップAI株式会社 田原眞一(著者)
JDLAディープラーニングG検定に対応の問題集!
【2019/06/01追記】書籍の内容をアップデートし、紙版書籍第3刷同等までの正誤表の内容を反映いたしました。
いま話題の資格【ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)】にいち早く対応した問題集!!
★ 多数のG検定合格者を輩出するスキルアップAI株式会社の明松 真司氏・田原 眞一氏による執筆!
☆ 業界の第一人者 杉山 将氏(東京大学 教授/理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長)監修!
★ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力アップ!
☆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速!
ディープラーニングG検定の合格を狙うなら必携の1冊!!
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【目次】
第 1 章 人工知能をめぐる歴史と動向
第 2 章 機械学習の基礎
第 3 章 機械学習の具体的手法
第 4 章 基礎数学
第 5 章 ディープラーニングの概要
第 6 章 ディープラーニングの手法
第 7 章 ディープラーニングの研究分野と応用
第 8 章 総仕上げ問題
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発売日:2019-02-08
ページ数:232ページ
目次
表紙
注意事項
はじめに
JDLA試験の概要/G検定ジェネラリスト試験について
受験申し込みおよび受験方法
本書の活用方法
本書の構成
目次
第1章 人工知能をめぐる歴史と動向
問題(全10題:小問25問)
第1章の解答と解説
第2章 機械学習の基礎
問題(全9題:小問32問)
第2章の解答と解説
第3章 機械学習の具体的手法
問題(全10題:小問24問)
第3章の解答と解説
第4章 基礎数学
問題(全11題:小問22問)
第4章の解答と解説
第5章 ディープラーニングの概要
問題(全10題:小問30問)
第5章の解答と解説
第6章 ディープラーニングの手法
問題(全10題:小問32問)
第6章の解答と解説
第7章 ディープラーニングの研究分野と応用
問題(全11題:小問17問)
第7章の解答と解説
第8章 総仕上げ問題
問題(全70題:小問195問)
第8章の解答と解説
索引
著者プロフィール/スタッフリスト
奥付
著者プロフィール
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■明松 真司(あけまつ・しんじ)
東北大学理学部数学科卒。個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行っている。現在は、画像解析システムの研究開発企業に対して、機械学習、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数学指導なども行う。主な著書に『線形空間論入門』(プレアデス出版)がある。現在、ThinkITにてWeb記事「機械学習・ディープラーニングのための数学入門」を連載中(thinkit.co.jp/series/7902・2回目より執筆)。
■田原 眞一(たはら・しんいち)
東京大学大学院新領域創成科学研究科修了。新卒でスキルアップジャパン株式会社に入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経験。その後、株式会社リクルートコミュニケーションズにて複数のAI案件に携わる。現在は、機械学習を体系的に学べ、日本初のJDLA認定プログラムのディープラーニング講座を展開するAIスクール『スキルアップAI』の運営、AIに関するコンサルティング、システム開発や運用なども行う。
■スキルアップAI株式会社
東京大学系のベンチャー企業。2018年5月設立。代表取締役は田原眞一氏。2016年に同氏が設立した法人にて展開していた機械学習関連のシステム開発事業・教育事業のうち、教育事業のみを切り離して設立した法人。実務で使えることを重要視したカリキュラムをアクティブラーニングによって学べ、数学・Pythonプログラミング・機械学習・ディープラーニングなど体系化された幅広いテーマを扱っているといった特徴がある。JDLAが実施するE資格(エンジニア向け)では、受験資格を得るための「JDLA認定プログラム」を日本で最初に取得している。
■杉山 将(すぎやま・まさし)
人工知能・機械学習技術の第一人者。理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長。東京大学教授(新領域創成科学研究科)。日本学士院学術奨励賞、日本学術振興会賞受賞。
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