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

著者 :
  • 翔泳社
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感想 : 34
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  • Amazon.co.jp ・本 (344ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784798157559

作品紹介・あらすじ

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

感想・レビュー・書評

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  • 基本的なところから始めて、かつ初学者にも分かりやすい言葉を選んでエッセンスをうまく抽出してまとめてある。読みやすく、テキストではあるが新書的に読めてしまう。二色刷りでポイントが分かりやすいのも捗る。

  • [鹿大図書館・冊子体所蔵はコチラ]
    https://catalog.lib.kagoshima-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BB27150322

  • AWSの機械学習スペシャリティの参考になればと買った。まだ受けてないのでなんとも言えないがそこまで範囲は被ってないんではないかという気がしてきた。

    ディープラーニングという分野にほとんど興味が出ないことがわかったのは収穫だった。


    https://qiita.com/Batchi/items/ae070248b4f6ece60fbd

  • 超初心者である自分にとって、入門書という位置付けなのは良いが、「これをやれば合格できる」と言う試験では全くない! G検定合格に向けて、私のような初心者には、本書を読み、理解するのは必要条件であっても、十分条件では全くないことを、声を大にして言いたい。 G検定はそんな甘い試験ではなかったです、私にとっては…泣

  •  参考書なのでそういうものだとは思うが読んでいてあまり内容が頭に入ってこなかった。この分野の本はもっと面白く書けるのではと思いながら斜め読みした。


  • 機械学習、深層学習について少しでも知識を有してたら読みやすいし身に付きやすい。
    また、機会学習や深層学習が何故出来たか時系列とともに理解することができるのでタメになる本だと思う。

  • G検定のために一通り読んだ。その後、黒本の問題集を解いたが、この本だけでは足りないようだ。
    最初に読むテキストとしてはよいが、この本だけで試験に合格するのは難しそうだ。

  • 機械学習やディープラーニングを扱う人が知識を得る本としては非常に良いと思う。
    機械学習をコードで学んだけどよくわかってなかった部分がこれで理解できなというのも結構あった。
    評価はこれとしての採点。

    ディープラーニングG検定という点だと、微分・行列計算など数学の基礎の基礎とはいえそもそも試験に出るのに載ってないこともあるし、公式テキストという名前としては残念である。
    試験自体は試験中に調べられる、合格点は低く合格率が高いものなので、この本をやり込む必要はないと思う。

  • ■この本の評価
    3.2/5(面白いかつおすすめできる)

    ■この本の感想
    D検定(人工知能の体系的な知識、ビジネス観点での技術動向の理解)の公式教本。
    人工知能について広く浅く取り扱っており、
    D検定を受験する人は合格のためには一度は読んだほうが良いですし、そうでなくても、人工知能の超入門編としては最適な一冊。

    ただしD検定合格をするには、この本だけでは不十分だと感じます。
    試験全般対策として予想問題集(通称、黒本)や過去問、
    重箱の隅をつつくような専門な問題対策として本書に出てくる技術を深堀した技術的知識、
    さらに時事問題対策として日々の人工知能に関する技術動向や法律への理解など、本書以外から学ぶべき点は山ほどあります。

    最初にも述べましたが、あくまでD検定の超基本で「この本から派生していろんな文献に当たっていく」という入門的な本です。
    (あと2018年出版ということで、内容も若干古い感はありますので)

  • エンジニア的には物足りなさはあるが、全体を俯瞰的に学ぶには良い資料だと感じた。

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