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
  　　章末練習問題
  　　解答・解説
  　　本章の用語まとめ
  
  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
  　　章末練習問題
  　　解答・解説
  　　本章の用語まとめ
  
  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
  　　章末練習問題
  　　解答・解説
  　　本章の用語まとめ
  
  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
  　　章末練習問題
  　　解答・解説
  　　本章の用語まとめ
  
  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
  　　章末練習問題
  　　解答・解説
  　　本章の用語まとめ
  
  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
  　　章末練習問題
  　　解答・解説
  　　本章の用語まとめ
  
  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
  　　章末練習問題
  　　解答・解説
  　　本章の用語まとめ
  
  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
  　　章末練習問題
  　　解答・解説
  　　本章の用語まとめ
  
  付録（AIモデル一覧）
  索引

• 内容紹介

  「用語が多すぎて混乱しそう」
  「技術の話についていけるか不安」
  「そもそもITは苦手……」
  
  そんなG検定受験者のための、いちばんやさしいテキストが登場です！
  
  本書は、AIの活用や社会とのかかわりを学ぶ第1部と、AIの技術的なしくみを学ぶ第2部の2部構成。
  どちらから始めてもOKなので、取り組みやすい分野から無理なく学習できます。
  
  各章の冒頭で概要をおさえ、まずは「キーワードの地図」で全体像を確認。
  図解と例え話が充実しているので、難しい用語もスラスラ理解できます。
  本書のナビゲーター「しばきち先輩」も、つまずきやすいポイントをフォローします。
  
  さらに、章末と各Lessonの最後には要点がまとめられているので、忙しい方でも短時間で効率よく勉強を進められます。
  
  もちろん、本書はやさしいだけではありません！
  
  ・頻出内容を整理した「試験対策のポイント」
  ・知識の定着に役立つ章末問題
  ・本番を想定して力試しができる模擬問題
  ・直前対策に便利な用語一覧
  
  など、一発で合格を目指すための対策コンテンツも充実しています。
  
  最新シラバスの用語もしっかり収録！
  無理なく効率よく合格を目指せる、受験者必携の1冊です。

• 著者について

  株式会社ジェネラティブエージェンツ 西見公宏 (カブシキガイシャジェネラティブエージェンツ ニシミ マサヒロ)
  株式会社ジェネラティブエージェンツ代表取締役CEO。2024年3月、AIエージェントの開発・利活用を専門に扱う同社を創業。法人を中心にAIエージェントの活用支援・開発支援を行っている。LangChain公式アンバサダー。著書に『その仕事、AIエージェントがやっておきました。――ChatGPTの次に来る自律型AI 革命』（技術評論社）、『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』（共著、技術評論社）『実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法』（共著、技術評論社）『現場で活用するためのAIエージェント実践入門』（共著、講談社）がある。『Software Design』（技術評論社）にて「実践LLMアプリケーション開発」連載中。
  
  リブロワークス
  「ニッポンのITを本で支える！」をコンセプトに、IT書籍の企画、編集、デザインを手がける集団。デジタルを活用して人と企業が飛躍的に成長するための「学び」を提供する（株）ディジタルグロースアカデミアの1ユニット。SE出身のスタッフが多い。最近の著書に、『はじめてでも合格！シスコ技術者認定CCSTネットワーキング テキスト＆模擬問題』（インプレス）、『図解即戦力　Git&GitHubのしくみと操作がこれ1冊でしっかりわかる教科書』（技術評論社）、『2026年度版 みんなが欲しかった！基本情報技術者の教科書&問題集』（TAC出版）など。https://libroworks.co.jp/

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