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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3版

インプレス

2,750円 (2,500円+税)

G検定受験者必携問題集の改訂3版が登場!最新のシラバス・出題形式・出題傾向に沿って全編を書き下ろしで総入れ替え!わかりやすい解説はそのままに、本書のみで合格できるよう、収録問題をボリュームアップしました

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内容紹介

G検定受験者必携問題集の改訂3版が登場!

最新のシラバス・出題形式・出題傾向に沿って全編を書き下ろしで総入れ替え!わかりやすい解説はそのままに、本書のみで合格できるよう、収録問題をボリュームアップしました。また巻末には、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!!

書誌情報

  • 著者: 小縣 信也, 斉藤 翔汰, 森田 大樹, 田澤 賢, 小宮 寛季, 山田 弦太朗, 安藤 遼哉(著), 杉山 将(監修), 株式会社ソキウス・ジャパン(編)
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2024-09-25)
  • 最終更新日: 2024-09-25
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 408ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: インプレス

対象読者

ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)の受験者

著者について

小縣 信也

株式会社スキルアップNeXt講師。株式会社スキルアップNeXt取締役CTO。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。

斉藤 翔汰

株式会社スキルアップNeXt講師。株式会社スキルアップNeXt取締役CRO。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在は深層学習や機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。

森田 大樹

株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京工業大学 情報理工学院 修了。修士(工学)。大学院時代は数理モデリングを用いた脳神経の研究に携わる。その後、データ基盤の開発・運用、Web サービスの受託開発やアプリケーションデータの解析業務を行う。

田澤 賢

株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻(現:メディカル情報生命専攻)修士課程卒業。

小宮 寛季

株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京電機大学大学院 未来科学研究科 情報メディア学専攻 修了。修士(情報メディア学)。修士課程では、ディープラーニングを用いた特徴抽出技術を応用し、効果音を元に類似効果音を検索するシステムを開発。スキルアップNeXtでは講師として、機械学習基礎講座およびディープラーニング基礎講座を担当。

山田 弦太朗

株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東海大学大学院 工学研究科 建築土木工学専攻 修了。修士(工学)。スキルアップNeXtでは講師としてAI・データ分析基礎、ノーコードAI、深層学習フレームワーク(PyTorch)等に関する講座を担当するほか、教材作成・執筆等の業務に従事。

安藤 遼哉

株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京理科大学大学院 理工学研究科 数学専攻(現:創域理工学研究科 数理科学専攻) 博士前期課程 修了。修士(理学)。社会人ドクターとして、深層学習・量子コンピュータなどの先端技術に関する人材育成プログラムの開発や、純粋数学・機械学習に関する研究に従事。

杉山 将

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。

目次

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 人工知能とは

  • 問題(全7問)
  • 第1章の解答

第2章 人工知能をめぐる動向

  • 問題(全16問)
  • 第2章の解答

第3章 機械学習の概要

  • 問題(全36問)
  • 第3章の解答

第4章 ディープラーニングの概要

  • 問題(全30問)
  • 第4章の解答

第5章 ディープラーニングの要素技術

  • 問題(全25問)
  • 第5章の解答

第6章 ディープラーニングの応用例

  • 問題(全52問)
  • 第6章の解答

第7章 AIの社会実装に向けて

  • 問題(全14問)
  • 第7章の解答

第8章 AIに必要な数理・統計知識

  • 問題(全12問)
  • 第8章の解答

第9章 AIに関する法律と契約

  • 問題(全13問)
  • 第9章の解答

第10章 AI倫理・AIガバナンス

  • 問題(全15問)
  • 第10章の解答

第11章 総仕上げ問題

  • 問題(全191問)
  • 第11章の解答

索引

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