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

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

2,310円(本体 2,100円+税10%)

品種名
書籍
発売日
2021/6/22
ページ数
288
サイズ
A5判
著者
明松 真司 著/田原 眞一 著/杉山 将 監訳
ISBN
9784295011637

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!

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著者紹介

▼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)。



▼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。



▼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。

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

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お詫びと訂正

誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

  • 17ページ 問5問題文および選択肢
    • [誤]
      <問題文>
      (ア)を多層に組み合わせた予測器を指す。

      <アの選択肢>
      A. パーセプトロン
    • [正]
      <問題文>
      (ア)をたくさんつなげてできる予測器である。

      <アの選択肢>
      A. エキスパートシステム
    • 【 第4刷にて修正 】
  • 37ページ 問6の問題文1行目
    • [誤]
      ~選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。
    • [正]
      ~選択肢を、(ア)(ウ)は1つずつ、(イ)は2つ選べ。
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 37ページ 問6の問題文7行目
    • [誤]
      カテゴリカル変数を( イ )の形に変換したり、文字列で表される日付データを扱いやすい形に変換するなどがある。
    • [正]
      カテゴリカル変数を( イ )の形に変換したり、文字列で表される日付データを扱いやすい形に変換するなどがある。( イ )では、1つのデータを1つのベクトルで表現する。
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 45ページ 解答6の正解(イ)
    • [誤]
      (イ)B
    • [正]
      (イ)B、C
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 45ページ 解答6の13行目
    • [誤]
      encodingと呼びます(イ=B)。
    • [正]
      encodingと呼びます(イ=B)。なお、選択肢Cは label encoding のことを指しています。label encoding もカテゴリカル変数を変換する処理ですが、変換後のデータは、1データ1ベクトルではなく、自然数となります。
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 148ページ 問8 解説文の下から3行目
    • [誤]
      「2025年をめどに、レベル4、5の~
    • [正]
      「2025年をめどに、レベル4の~
    • 【 第4刷にて修正 】
  • 160ページ 問1の選択肢Aの2行目
    • [誤]
      美術また又は音楽の範囲に属するもの
    • [正]
      美術又は音楽の範囲に属するもの
    • 【 第4刷にて修正 】

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