深層学習教科書 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 (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2018/10/22
巣籠 悠輔
(著)
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瀬谷 啓介
(著)
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本の長さ344ページ
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言語日本語
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出版社翔泳社
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発売日2018/10/22
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ISBN-104798157554
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ISBN-13978-4798157559
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商品の説明
内容(「BOOK」データベースより)
出版社より

JDLA初の“公式”テキストで、ぜひG検定合格を目指してください!
試験を知り尽くした著者陣がディープラーニングの基本から解説。練習問題付きなので、試験勉強に最適です。
この1冊で試験対策ができる!
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基本から解説「人工知能(AI)とは何か?」ということから丁寧に解説します。 |
最新事情も紹介ディープラーニングの最新の事情も踏まえて学ぶことができます。 |
各章末には解説付きの練習問題問題を解くことで、各章で学んだ知識がしっかりと身につきます。 |

システムコンサルタント
会社の事業モデルをAI志向へ切り替えるにあたり、自らもシステムエンジニア/コンサルタントからAIコンサルタントへシフトすべく、人工知能関連技術に関してはゼロベースの状態から勉強を始めました。 Deep Learningの発想、アイデアはどれも興味深く楽しく学べました。またG検定対策のおかげで基礎から網羅的に学ぶことができました。弊社では現在G検定合格者3名、全社的な取り組みとして推進しており、その効果として社内の一部ではAI用語も通じるようになりつつあります。

アプリケーションエンジニア
マネージャーからエンジニア、データサイエンティストまで、G検定は非常に役立つと感じています。 まず勉強する範囲が幅広く、全体網羅的に身につける必要があります。 たとえ試験を受けなくても、勉強するだけで、今後の業務に非常に役立ちます。 次に、合格後は、G検定合格者として、その技術力、および、知見をアピールすることができます。JDLA、および、G検定の知名度は徐々に広がってきており、第三者からの認定の意味は非常に大きいものがあります。 最後に、合格者どうしのコミュニケーションの場があり、交流ができるとともに、更に技術力を高め、切磋琢磨するモチベーションを保つことができます。 Deep Learningは、今後のシステム開発において基盤となる技術であることを含め、是非ともG検定をおすすめしたいと思います。

製品企画 AISIA-AD開発責任者
現在、自社にてDeeplearningを活用した製品、「画像を利用した異常検知システム」の製品開発責任者をしております。 自身の知識レベルの判定とメンバー育成に活用できるのか判断したい考えから試験を活用しました。 結果として、試験勉強の段階から試験範囲が非常に幅広い内容となっていることもあり、試験勉強をすることで知識が深まったり 改めて再認識することが多く、非常に大きな気づきが得られました。 まだまだ発展途上な分野な為、定期的に試験を受けてみることで常に新たな気づきが得られると考えております。

AIエンジニア
当時はAIエンジニアを夢見て転職活動中で、G検定を受講したのも転職のアピール目的でした。 AIエンジニアの求人は経験者募集が多く、未経験の私にとって非常に厳しいものでしたが、G検定を受験した際に学んだ知識があったおかげで面接時にAI関連のトークを面接官とでき、なんとか内定を頂くことができました! とっても嬉しいです!
※紙の書籍と電子書籍でレイアウトが異なります。
登録情報
- 出版社 : 翔泳社 (2018/10/22)
- 発売日 : 2018/10/22
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 344ページ
- ISBN-10 : 4798157554
- ISBN-13 : 978-4798157559
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Amazon 売れ筋ランキング:
- 1,260位本 (の売れ筋ランキングを見る本)
- - 8位人工知能
- - 12位コンピュータ・情報処理関連の資格・検定
- カスタマーレビュー:
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カスタマーレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。
そのため、次のG検定合格に向けて本書の購入を検討している方は 「購入しないこと」 をオススメします。
TwitterなどのSNSで評判を検索すればすぐに分かりますが、2018/11/24にG検定を受験された方々のほとんどが
「この本は全く役に立たなかった」とつぶやかれています。 もちろん、わたしも同感です。
なぜそのような評判になってしまったのか、どのように残念なのか・役に立たないのか、具体的に記載します。
① 本書を理解しても、本番の問題は解けない
→いきなり致命的です。本書の内容が薄すぎるため、本番の問題を解くための力をつけることができません。
たとえ、この本を何度読み込んでもG検定は合格できないでしょう。
それぐらい本番の問題で問われているものと本書の内容に、大きな乖離があります。
② 本書の練習問題が、本番の試験では全くと言っていいほど出題されない
→まず、本番の問題数と比べて、雀の涙程度しか練習問題が用意されていません。
そして、これまた残念ながら、この練習問題は「本番では出題されない」と言っても過言ではありません。
よって「G検定に合格するため」の練習問題としては全く使えません。期待してはいけません。
③ 本番の試験では、本書で取り扱っている範囲「外」の問題が大多数である
→本書のタイトルおよび出版社からの宣伝の内容では、
あたかも「本書を理解すれば、試験範囲が網羅的に理解でき、G検定が合格できる」ように
見えてしまうかもしれませんが、残念ながら、本書で教える内容は「試験範囲のごく一部」に過ぎません。
本書を勉強して受験された方は、本番試験で、見たことも聞いたこともない問題が多数出題され、
大変驚かれたことでしょう。
また、①にも関連しますが、たとえ本書で見たことがある単語が、ごくまれに試験で出題されても、
本書の説明がとても薄いため、やはり本番の問題を「解く」ことはできません。
なお、本書が出版されてからG検定試験日の「前」に書かれている(具体的には2018/11/24よりも前)カスタマーレビューは、
G検定を合格したい方にとって、参考にならないレビューと捉えていたほうが基本的によろしいかと思います。
なぜなら、G検定を受験する「前」にレビューを書かれてしまっているからです。
また、「2018/11/24のG検定では全く役に立たなかったけど、次回のG検定では、本書から出題されまくるのでは」と考える方もいらっしゃるかと思いますが、①の理由で、その願いが叶うのは不可能に近いでしょう。
本書の練習問題が多数出題される、という可能性は残されていますが、
肝心の練習問題の数が少ないので、効果は大変薄いでしょう。
今後、G検定合格を真剣に目指している方々にとって、有益な情報になることを願い、
G検定受験後の当日にこのレビューを書かせていただきました。
皆さんの参考になれば幸いです。
しかしこの本が試験1ヶ月前、「彗星のごとく」登場!
謳い文句が△D◎A「公式テキスト」!
実際に手に取り「これなら何とかなるかも」と思い、試験を申し込みました。
何度も繰り返し学習し、そして試験当日。
試験開始前に神経を集中、息を整え、いざ開始!「うぉりゃ~」
………
ところが、試験時間120分の頭10分を経過した時点で、全てを悟りました。
「こりゃ、あかんわ」
この本に書かれている内容が、ほとんど試験問題に登場しないのです。
「J■L☆に一杯食わされたわい」
元々専門外の僕にとっては、もうどうにもなりません。
僕の夢も、「彗星のごとく」消え失せてしまいました。
そういうわけで、この本では合格できません。
おそらく他の推薦図書4冊が必要なのでしょう。
もしくは20万前後する高額セミナー※を受講するかです。
※合格率は80%以上ですが、東京オンリー。
それでダメなら、お手上げです。
①「公式テキスト」「対策書」という名称に『これ1冊で合格できる』かのような幻想を抱いてしまうとG検定の本番で泣きを見ます。
②本書を足掛かりにして他の推薦図書や各種講座で学習を深めましょう。
③練習問題は役に立たないです。
本書はG検定の膨大な試験範囲のうち重要なトピックを限られたページ数に詰め込んだものです。
これだけの紙幅によくぞこれだけの情報量をわかりやすくまとめたなと、読み返して思います。そう、あとから読み返せば。
つまり、大胆に情報を圧縮してしまったために「元々知識のある人が読んだら感心けど知識のない人が読んでも頭に残りにくい」テキストになってしまっています。(特に4章から8章の技術的なトピックを扱った章に顕著です)
したがって、本書の内容をもとに
・推薦図書の読む範囲を絞る(特にAI白書なんぞ全部読んでいたら心が折れます)
・キーワードを検索
・専門書や講座で補完する
など次の学習ステップに進むというのが効率的な学習法かと思います。
練習問題に関しては、出題形式の参考にはなりますが、難易度は本番と比べてかなり易しいので、これが解けたからって本番も大丈夫だということにはまったくなりません。このレビューの投稿時点では某社による無料の模擬テスト(非公式)が公開されているので、不安であればそちらも活用しましょう。
なお、私は本書と推薦図書3冊(当時)をつまみ食いし、機械学習のみ某社の講座を受講ましたが、2018/11/24のG検定には合格できました。
試験本番中に本書を何度か見返したりもしたので、「全く役に立たない」という評価は当たっていないと思います。
G検定試験に必要な知識がコンパクトにまとめられた公式テキストです。内容は大まかに、人工知能(AI)の歴史、技術の動向、ディープラーニング以外の機械学習、未解決の問題、ディープラーニングの概要・手法・研究分野、産業応用、法律・倫理の問題について、と幅広いです。数式や難解な専門用語はなく、AIやディープラーニングに関する重要なキーワードについて要点が解説されています。単なる用語解説に留まらず、分かり易い図を用いた噛み砕いた説明や、これまでの技術の進歩の流れも考慮して説明がなされています。興味のある方であれば、試験と関係なく読んでも有用だと思います。
・こんな方におすすめ
効率的にG検定合格を目指される方がまず最初に読む本としておすすめできると思います。ただし、予備知識がない方がこの本だけで合格できるかと言われると、それは少し微妙な感じです。この本をきっかけに用語をネットで調べたり(日本語の分かり易い解説記事がたくさんあります)、AI白書を読んだりするとよいと思われます。自分はAI白書には手が届かなかったのですが、実際に受験してみるといくつか分からない問題があり、AI白書に書いてありそうだったなぁという、あくまでも推測です。(なんとか合格はできました)
・マイナスポイントはないのかい?
強いて言うなら7章の研究分野の説明が他の章と比較してやや簡素でしたが、それは自分で調べて理解してねというメッセージと受け取りました。詳細な引用文献も付いていますし、そもそもこの本で合格を保証しているわけでもないです。
・この本を読む前に読んでいた関連本など
岡谷貴之(2015) 深層学習
小高知宏(2016) 機械学習と深層学習―C言語によるシミュレーション―
松尾 豊(2015) 人工知能は人間を超えるか
NHK教育 「人間ってナンだ?超AI入門」 再放送してます。面白いです。
まったくの無学からg検定受験を思い立ち発売前から予約して購入しました。
一周目読むのに4~5時間もあれば行けると思います。
通して2回、4~7章の機械学習やdeep learningの章は5回は読みました。
資格試験のテキストは読んでいて面白くないイメージがありましたが、この本は普通に面白いので熱中してしまいます。
また、数式はほとんど出てこず、私のような文系&無学が一冊目に読むのにももってこいだと思います。
この分野は本当に進歩が早いので、毎年新しいトピックを取り入れて改訂してくれるように祈ってます。
g検定に合格したいなら以下もオススメです。
はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- (Machine Learning) https://www.amazon.co.jp/dp/4797396814/ref=cm_sw_r_cp_apa_dg5-BbB13QCC0
追記
合格しました。次はe検定をがんばります。(学生なら、datashipというプログラムで無料で受けられます。)
おすすめです。
ただし、第7章だけ例外的に分かりにくいです。たとえば…
FCNは全畳み込み層なのに、アンサンプリングには下位層のプーリング層を使うと解説しています。
前章でWaveNetはRNNではなくCNNであると解説しているにもかかわらず、本章ではRNNの成果としてWaveNetを紹介しています。
私の知識が及ばないために理解できないのかもしれませんが、そういう者を啓蒙するために「教科書」があると思うので、もっと丁寧な説明をしていただけると助かります。
ちなみに、このテキストだけで合格できるか、というと、いい点は取れないかもしれないですが、きちんと読み込めば及第点は取れると思います。
自分はこのテキストのみで合格しました。
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