日本ディープラーニング協会

ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)公式テキスト (EXAMPRESS 深層学習教科書)

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【タイトル】ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)公式テキスト (EXAMPRESS 深層学習教科書)
【発売日】2018年10月
【著者/編集】日本ディープラーニング協会, 浅川伸一
【出版社】翔泳社
【サイズ】単行本
【ページ数】343p
【ISBNコード】9784798157559

【内容情報】(出版社より)
ディープラーニングの知識を測る検定試験(G検定)の「公式テキスト」登場!


【本書の特徴】
1)試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が執筆。
2)各章末には、練習問題つき。試験勉強に最適。
3)最新シラバス「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に完全準拠。
4)ディープラーニングについて最新事情も踏まえ学ぶことができる。


【対象読者】
・「ディープラーニング G検定(ジェネラリスト検定)」を受験しようと思っている人
・ディープラーニングについてこれから広く学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人


【G検定とは】
・目的:ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する
・受験資格制限:なし
・試験概要:120分、知識問題(多肢選択式)、オンライン実施(自宅受験)
・出題問題:シラバスより出題
・日程:公式サイトにて公表

はじめに
試験の概要
会員特典データのご案内


第1章 人工知能(AI)とは
 1-1 人工知能(AI)とは
 1-2 人工知能研究の歴史
 章末問題


第2章 人工知能をめぐる動向
 2-1 探索・推論
 2-2 知識表現
 2-3 機械学習・深層学習
 章末問題


第3章 人工知能分野の問題
 3-1 人工知能分野の問題
 章末問題


第4章 機機械学習の具体的手法
 4-1 代表的な手法
 4-2 手法の評価
 章末問題


第5章ディープラーニングの概要
 5-1 ニューラルネットワークとディープラーニング
 5-2 ディープラーニングのアプローチ
 5-3 ディープラーニングを実現するには
 章末問題


第6章 ディープラーニングの手法
 6-1 活性化関数
 6-2 学習率の最適化
 6-3 更なるテクニック
 6-4 CNN:畳み込みニューラルネットワーク
 6-5 RNN:リカレントニューラルネットワーク
 6-6 深層強化学習
 6-7 深層生成モデル
 章末問題


第7章 ディープラーニングの研究分野
 7-1 画像認識分野
 7-2 自然言語処理分野
 7-3 音声認識
 7-4 強化学習(ロボティクス)
 章末問題


第8章 ディープラーニングの応用に向けて(1)産業への応用
 8-1 ものづくり領域における応用事例
 8-2 モビリティ領域における応用事例
 8-3 医療領域における応用事例
 8-4 介護領域における応用事例
 8-5 インフラ・防犯・監視領域における応用事例
 8-6 サービス・小売・飲食店領域における応用事例
 8-7 その他領域における応用事例
 8-8 (参考)第7章との関連マトリクス
 章末問題


第9章 ディープラーニングの応用に向けて(2)法律・倫理・現行の議論
 9-1 AIと社会
 9-2 プロダクトを考える
 9-3 データを集める
 9-4 データを加工・分析・学習させる
 9-5 実装・運用・評価する
 9-6 クライシス・マネジメントをする
 章末問題

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