これならわかる！ ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） いちばんやさしい合格の教科書 [単行本]

これならわかる！ ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） いちばんやさしい合格の教科書 の 商品概要

• 目次

  はじめに
  G検定とは
  本書の特徴
  本書の使い方
  G検定の勉強の進め方とポイント
  試験当日の対策
  
  第1部
  第1章 人工知能とは
  Lesson 01 人工知能とは何か
  Lesson 02 AI研究の歴史
  Lesson 03 第一次AIブーム～探索・推論
  Lesson 04 第二次AIブーム～知識表現とエキスパートシステム
  Lesson 05 第三次AIブーム～機械学習とディープラーニング
  Lesson 06 AI分野で議論されるさまざまな問題
  
  第2章 AIに関する法律と倫理
  Lesson 01 個人情報保護法
  Lesson 02 プライバシー対応と国際的な個人データの保護
  Lesson 03 著作権法
  Lesson 04 特許法
  Lesson 05 不正競争防止法
  Lesson 06 独占禁止法
  Lesson 07 AI開発における契約や取り決め
  Lesson 08 AIに関する倫理①
  Lesson 09 AIに関する倫理②
  Lesson 10 AIが社会にもたらす影響
  Lesson 11 AIガバナンス
  
  第3章 AIの社会実装に向けて
  Lesson 01 AIプロジェクトの基本的な考え方
  Lesson 02 AIプロジェクトの全体像
  Lesson 03 AIを提供する方法
  Lesson 04 AIモデル開発の技術プロセス
  
  第2部
  第4章 機械学習の概要
  Lesson 01 機械学習の基礎知識
  Lesson 02 教師あり学習の概要
  Lesson 03 教師あり学習① 回帰分析
  Lesson 04 教師あり学習② 決定木
  Lesson 05 教師あり学習③ SVM
  Lesson 06 教師なし学習の概要
  Lesson 07 教師なし学習① クラスタリングと次元削減
  Lesson 08 教師なし学習② その他の手法
  Lesson 09 強化学習
  Lesson 10 モデルの選択・評価
  Lesson 11 過学習
  
  第5章 ディープラーニングの概要
  Lesson 01 ニューラルネットワークとディープラーニング
  Lesson 02 ハードウェアの進化
  Lesson 03 ディープラーニングの学習手法
  Lesson 04 誤差関数
  Lesson 05 ニューラルネットワークで発生する問題
  Lesson 06 活性化関数
  Lesson 07 勾配降下法におけるデータの読み込み手法
  Lesson 08 エポックと早期終了
  Lesson 09 勾配降下法におけるその他の問題
  Lesson 10 ハイパーパラメータの調整
  
  第6章 ディープラーニングの要素技術
  Lesson 01 畳み込みニューラルネットワーク
  Lesson 02 リカレントニューラルネットワーク
  Lesson 03 Attention と Transformer
  Lesson 04 オートエンコーダ
  Lesson 05 訓練データを増やす手法
  
  第7章 ディープラーニングの応用例
  Lesson 01 画像認識
  Lesson 02 自然言語処理①
  Lesson 03 自然言語処理②
  Lesson 04 音声処理
  Lesson 05 深層強化学習
  Lesson 06 画像データの生成
  Lesson 07 転移学習とファインチューニング
  Lesson 08 マルチモーダル
  Lesson 09 モデルの解釈性
  Lesson 10 モデルの軽量化
  
  第8章 AIに必要な数理・統計知識
  Lesson 01 データの特徴を表す指標
  Lesson 02 分布と確率の基礎
  Lesson 03 データの関係性と統計的な判断
  
  付録（AIモデル一覧）
  索引

これならわかる！ ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） いちばんやさしい合格の教科書 の商品スペック