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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 第2版

インプレス

最新シラバスに完全対応して増補改訂!

新シラバスに完全対応!G検定受験者必携の問題集が増補改訂して再登場!

2021年春に公開された最新シラバスに沿って収録問題を増補。新たに「人工知能と法律・契約および動向」の章を追加して、個人情報保護法に関する設問、道路交通法に関する設問(自動運転など)、知財・発明・AI創作物の著作権に関する設問、AI開発契約に関する設問(契約ガイドラインなど)、国や自治体のAI活用方針に関する設問などにバッチリ対応しました。
また、最新技術動向として、XAI、DX、自然言語処理、音声認識、強化学習最新技術などの設問なども追加し、近々の出題傾向もしっかり学習できます。
巻末には、実際の試験と同等の出題数による模擬試験「総仕上げ問題」を収録。試験直前の実力診断までしっかりサポート!!

▼目次▼
第1章 人工知能をめぐる歴史と動向
第2章 機械学習の基本
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 人工知能と法律・契約と動向
第9章 総仕上げ問題

発売日:2021-06-22

ページ数:288ページ

目次

表紙
注意書き
はじめに
第2版の刊行にあたって
JDLA試験の概要/G検定(ジェネラリスト検定)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問)
第1章の解答
第2章 機械学習の基礎
問題(全9問)
第2章の解答
第3章 機械学習の具体的手法
問題(全10問)
第3章の解答
第4章 基礎数学
問題(全11問)
第4章の解答
第5章 ディープラーニングの概要
問題(全10問)
第5章の解答
第6章 ディープラーニングの手法
問題(全10問)
第6章の解答
第7章 ディープラーニングの研究分野と応用
問題(全19問)
第7章の解答
第8章 人工知能と法律・契約および動向
問題(全13問)
第8章の解答
第9章 総仕上げ問題
問題(全85問)
第9章の解答
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

  • スキルアップAI株式会社 明松 真司(著者)

    ▼著者:明松 真司(あけまつ・しんじ)

    合同会社HaikaraCity代表として、宮城県委託案件や、各種企業、学校向けに数学/プログラミング言語/AIに関わる研修や入門講義、コンサルティング、著述業などを主に行う。『線形空間論入門』(プレアデス出版)を2014年に出版。仙台デザイン&テクノロジー専門学校AI&ITコース講師。高専塾「ナレッジスター」創業者(現顧問)。

  • スキルアップAI株式会社 田原 眞一(著者)

    ▼著者:田原 眞一(たはら・しんいち)

    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。趣味はトライアスロン。

  • 杉山 将(監修)

    ▼監修者:杉山 将(すぎやま・まさし)

    2001年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。博士(工学)。2014年より東京大学大学院新領域創成科学研究科教授、2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を兼任。機械学習の理論・アルゴリズム・実世界応用に関する研究に従事。2015年に機械学習に関する国際会議Neural Information Processing Systems Conferenceの共同委員長プログラム委員長、2016年に共同実行委員長を務める。『機械学習プロフェッショナルシリーズ』(講談社)編者。

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