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 [Kindle]

著者 : 浅川伸一 江間有沙 工藤郁子 巣籠悠輔 瀬谷啓介 松井孝之 松尾豊

• 翔泳社 (2018年10月22日発売)

感想・レビュー・書評

[miyayukibooksさんの感想 · 2021年6月29日]

このテキストでG検定を合格しました。

[van613さんの感想 · 2021年3月11日]

まだ試験は受けてませんが、Study-AIのG検定模擬テストをやってみた感じ、「この本に書いてある内容をバッチリ丸暗記したらG検定合格するぜ！」というスタンスで読むのは間違っている気がします。ただ、個人的には非常に分かりやすくまとまった本だと思いますし、初めて深層学習を学ぼうとする人が最初に読む本としてはもちろんのこと、それなりに詳しい人であっても、専門外の人に対して分かりやすく説明する際の参考になる良書だと思いました☆

タイトルだけ見ると試験対策用の本みたいですが、別にG検定に興味無い人が読んでも楽しめる内容じゃないかなあ？！やや画像認識に偏っている印象はありますが、特に第4章～第7章はなかなかにして秀逸！
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G検定、コロナの関係で次回の7月4日(土)は受験料が半額らしいです☆ちなみに、元々オンライン試験なので中止になることはないです。受験した事ないですが(笑)、選択問題なのでそこまで厳密に丸暗記する必要は無いですし、以下の方針でいきたいと思います☆
①
まずはこの本をサクッと読んで深層学習に関する概要を理解する。
　※それなりに深層学習の知識はあったので、特に詰まるところはなく1日で読めました
　※かなり説明があっさりしているので、分からないところがあった場合は「AISIA」のブログとかを読むと良いかもです
②
G検定の問題集やStudy-AIのG検定模擬テストを受けて出題傾向と難易度を理解する。また、回答に迷った問題については後日再度トライする。
　※問題数が多いので全てをやり直すのは非効率
③
AI白書2020に書いてある最新技術のキーワードを何となく覚えておく。
④
余裕があれば、「NeurIPS」や「ICML」「ICLR」などで評判の良かった論文の概要を何となく理解しておいてメモを電子化しておく。
　※試験中にググってる時間は無いが、自作メモの検索は有用だと思う

[rerootさんの感想 · 2020年8月9日]

G検定のためにさらっと読了。いわゆる教科書なので、特に感想はないが、ディープラーニングの歴史や技術が網羅的にまとめられていた。知らない言葉が多く、読んだだけでは頭になかなか頭に入ってこない感じだった。この後はいくつかkindle unlimitedの本を読んだ後、問題集に取り組んでいく。

[dekadannaさんの感想 · 2019年3月29日]

ディープラーニングのテスト用のテキストだが、ディープラーニングを含めたAIのことを広く知ることができる本。一般的な入門書より若干深いところまでカバーしており、超入門を読んだ後の次の入門に良さそうに思う。