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スキルアップAI株式会社 明松 真司
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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 単行本（ソフトカバー） – 2019/2/8

3.7 5つ星のうち3.7 427個の評価
すべての形式と版を表示
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！！

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【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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  1. 本の長さ
    230ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    インプレス
  4. 発売日
    2019/2/8
  5. 寸法
    14.9 x 1.6 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4295005665
  7. ISBN-13
    978-4295005667
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商品の説明

著者について

■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（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。
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。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ インプレス (2019/2/8)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2019/2/8
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 230ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4295005665
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4295005667
  • 寸法 ‏ : ‎ 14.9 x 1.6 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    3.7 5つ星のうち3.7 427個の評価

著者について

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「G検定は興味ないけどディープラーニングとかの基礎を勉強したい！」という人にもめちゃめちゃおすすめ！
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「G検定は興味ないけどディープラーニングとかの基礎を勉強したい！」という人にもめちゃめちゃおすすめ！
ディープラーニングに関して全くの無知な私が、G検定を取得できるレベルになれば「AIのことならば会話に困ることがなくなる」ということを聞きつけ購入しました！※たくさんの人からこの本を激推しされました。問題集ということで、「ひたすら問題解いてガリガリ勉強して暗記！」みたいなのをイメージしていたのですが、一問一答めちゃめちゃ丁寧な解説付きで基礎から体系的に学習できる構成になってたので、「ディープラーニングとは」みたいな基礎学習の本を読みながら問題も同時に解いてるような感覚で効率的に勉強ができました（嬉個人的には、一旦解説から読んで問題を解いてみる読み方がおすすめです！めっちゃ読みやすいので早い人なら1日でザザーッと一周読み終えちゃうと思います笑一冊で両取りできたのは棚からぼた餅でした(^^)試験までこの本と一緒に頑張ります！
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上位レビュー、対象国： 日本

yonkou
5つ星のうち5.0 2019年3月の試験でお世話になりました
2019年4月28日に日本でレビュー済み
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私は一応理系ですが、AIについてはワードを知っているくらいの知見でした。
松尾さんの『人工知能は人間を超えるか』を二回くらい読みなんとなく概念を理解し、
試験対策のための問題集を探したところ、この本ともう一つ白いやつ？くらいしか見つかりませんでした。
当時は白いヤツは評価がさんざんで、本書は出たばかりなのか評価がほとんど無かったのですが
ダメもとで本書を購入。テストに準じた問題が多く、解説が丁寧で理解しやすかったです。
1周目は全問題通して30%程度の正答率でしたが、4周まわして85%程度の正答率までもっていきました。
それでも本番では60%～70%程度の出来でした。なんとか合格はしましたがギリギリでした。
本書を90%くらいの正答率までやりこみ、他のJDLA推薦図書で知見を増やしておけば
余裕で合格できるのではないでしょうか。お世話になりました。
44人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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jun
5つ星のうち3.0 頑張ります
2021年6月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
頑張って勉強します
役に立った
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XR
5つ星のうち4.0 いわゆる黒本
2022年2月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
白、赤、黒本と言われる3冊を勉強すると広くG検定の出題範囲を学べます。黒は問題集ですが他の参考書中の問題は本番には役に立たないので黒は必ずやっておいた方がいいです。但し私が受験した2022#2でも黒本からの出題はほとんど無いです、シラバスも変更された直後なのでネットも含め広く学んだ方が良いです。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Bspec
5つ星のうち5.0 必須の一冊
2020年7月29日に日本でレビュー済み
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2020年7月のディープラーニングG検定に合格出来ました。
この本を含む３冊に集中し、これらをローテーションしながら何回も読み込み、問題を解く方法を採りました。
この問題集の問題を全問即答正解できるようにして臨みましたが、実際の試験では（おそらくは『AI白書』には掲載されていたのであろう）法律、制度に関わる部分の最新情報についてはWWWで調べながら受験することが必要となったので、本番は時間不足に怯えることになりました。
この問題集レベルの知識は調べることなく猛速で解答し、それ以外の問題を調べながら解答する時間を残しておく、という戦略が有効だと思います。
（実はこの試験では試験中に文献資料を調べる行為が禁止されていません！）
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち1.0 新品を購入したはずなのですが。。
2023年5月5日に日本でレビュー済み
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新品を購入したのですが、届いたものには書き込みがあり、残念でした。
役に立った
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ねむ
5つ星のうち3.0 Google検索力が必要
2021年2月23日に日本でレビュー済み
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この本は前提、そのレベルの問題がたくさん出ます。
あくまで本の内容は常識として知っている必要があり、試験はこれを知っているだけでは解けない法律関連の問題が死ぬほど出ます。なので、足りない知識はGoogle検索力で補うことが試されます。

レビューをみているとわかりますが、2019年は評価が多いのが目立ち2020年にはいると若干下がっています。つまりもう試験内容が変わってきていて、情報も古くなってきています。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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後木 駿
5つ星のうち4.0 これ一冊で十分
2021年11月7日に日本でレビュー済み
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これ一冊でg検定受かっちゃいます
役に立った
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Mitsu_K
5つ星のうち5.0 わかりやすいです。
2021年2月1日に日本でレビュー済み
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非常に勉強になります。この本をワンスルーした後に、改めてpythonによる機械学習コーディングに取り組もうと思っています。
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