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

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

2,310円(本体 2,100円+税10%)

品種名
書籍
発売日
2019/2/8
ページ数
224
サイズ
A5判
著者
スキルアップAI株式会社 明松 真司、田原 眞一 著/杉山 将 監修
ISBN
9784295005667

JDLAディープラーニングG検定に対応の問題集!

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(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)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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著者紹介

■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(https://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。
https://www.skillupai.com/

■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。

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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  • 7ページ 下から3行目
    • [誤]
      ③本試験と同レベルの模擬問題を2掲載
    • [正]
      ③本試験と同レベルの模擬問題を掲載
    • 備考:

      【 第8刷にて修正予定 】

  • 25ページ 解答4の(ア)の正答
    • [誤]
      A
    • [正]
      B
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 25ページ 解答4の解説の2行目
    • [誤]
      …台頭しました(ア=A)。
    • [正]
      …台頭しました(ア=B)。
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 25ページ 6行目
    • [誤]
      MYCIN(邁進)や、
    • [正]
      MYCIN(マイシン)や、
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 27ページ 解答6:下から10行目
    • [誤]
      ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)は、…
    • [正]
      ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)は、…
    • 【 第7刷にて修正 】
  • 32ページ 1つ目の図の下5~6行目
    • [誤]
      選択肢のinstance-ofは、「実体である」ことを表し、たとえば、「BMW is instance of a Car」(BMWは車の実体である)のように用います。
    • [正]
      選択肢のinstance-ofは、たとえば「"My car" is instance of a Car」(「わたしの車」は車の実体である)のように用い、「車」という概念うちの特定のひとつの実体を示します。
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 32ページ 2つめの図
    • [誤]
      ※下図を参照
    • [正]
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 39ページ 問9 (ア)~(ウ)の選択肢C
    • [誤]
      入力に対応する正解ラベルを予測する
    • [正]
      入力に対応する正解ラベルを予測
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 55ページ 問8 (イ)の選択肢A
    • [誤]
      ロジット変換
    • [正]
      ロジスティック関数(シグモイド関数)
    • 【 第5刷にて修正 】
  • 62ページ 【論理ゲートの線形分離の可否】の図の「NAND」を示す図
    • [誤]
      ※下図を参照
    • [正]
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 67ページ 解答8の上から4行目 ②の説明
    • [誤]
      対数オッズにロジット変換を施すことで、
    • [正]
      対象オッズをロジスティック関数(シグモイド関数)で変換することで、
    • 【 第5刷にて修正 】
  • 102ページ 「●ステップ関数」項目に記載の数式
    • [誤]
      ※下図を参照
    • [正]
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 104ページ 解答6の1行目
    • [誤]
      1つずつ選択肢を読めばたいては正解がわかります。
    • [正]
      1つずつ選択肢を読めばたいていは正解がわかります。
    • 【 第4刷にて修正 】
  • 106ページ 解答9の(カ)の正答
    • [誤]
      C(確率的勾配降下法)
    • [正]
      A(ミニバッチ勾配降下法)
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 107ページ 解答9「●重みの更新タイミング2:ミニバッチ学習」の解説の最終行
    • [誤]
      ※下記参照
    • [正]
      「これを、ミニバッチ勾配降下法といいます(カ=A)。」を追記
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 108ページ 解答9 図の下
    • [誤]
      ミニバッチ学習ではランダム(確率的)にデータをいくつかピックアップし、それらに対して重みの更新を行うので、その際の勾配降下法を確率的勾配降下法(SGD:Stochastic Gradient Descent)と呼びます(カ=C)。
    • [正]
      当該箇所を削除
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 123ページ 図の下の12行目
    • [誤]
      一列に並べたをフラットな
    • [正]
      一列に並べたフラットな
    • 【 第4刷にて修正 】
  • 134ページ 問10の選択肢Cの2行目
    • [誤]
      AIが他人に存在を与えてしまった場合、
    • [正]
      AIが他人に損害を与えてしまった場合、
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 134ページ 問11の選択肢C
    • [誤]
      C. Coursela
    • [正]
      C. Coursera
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 139ページ 【試験対策】の1行目
    • [誤]
      行動価値観数
    • [正]
      行動価値関数
    • 【 第4刷にて修正 】
  • 143ページ 解答9の解説記載内(10箇所)
    • [誤]
      SEA
    • [正]
      SAE
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 145ページ 解答11の解説文内の箇条書き3番目
    • [誤]
      ・ Coursela(コーセラ)………
    • [正]
      ・ Coursera(コーセラ)………
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 168ページ 問27の問題文の3行目
    • [誤]
      下図のような( ア )関数によって
    • [正]
      下図のような( ア )によって
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 192ページ 問57の「(イ)~(エ)の選択肢」
    • [誤]
      A. プーリング層
      B. 畳み込み層
      C. 全結合層
      D. 隠れ層
    • [正]
      A. プーリング
      B. 畳み込み
      C. 全結合
      D. 隠れ
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 194ページ 問61の問題の選択肢C
    • [誤]
      勾配消失問題が起こりやすい
    • [正]
      時系列データの時間軸の逆方向を考慮できる
    • 備考:

       【 第8刷にて修正予定 】

  • 194ページ 問61の問題文
    • [誤]
      …選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。
    • [正]
      …選択肢を1つ選べ。
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 214ページ 最終行
    • [誤]
      押さえる
    • [正]
      抑える
    • 【 第4刷にて修正 】
  • 223ページ 解答61の解説文5行目
    • [誤]
      ※下記を追記
    • [正]
      また、LSTMを用いると従来のRNNの勾配消失問題が解消できることも知られています。
    • 備考:

       【 第8刷にて修正予定 】

  • 226ページ 索引【C】項目の3番目
    • [誤]
      Coursela………………145
    • [正]
      Coursera………………145
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 227ページ 索引【S】項目の4番目
    • [誤]
      SEA J3016………………143
    • [正]
      SAE J3016………………143
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 228ページ 索引【カ行】の2段目の1〜2行目
    • [誤]
      形態素解析・・・・・・・135
      形態素解析・・・・・・・137
    • [正]
      形態素解析・・・・・・・135, 137
      (2行目は削除)
    • 【 第7刷にて修正 】

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