最短突破ディープラーニングＧ検定〈ジェネラリスト〉問題集
発売日：2020年10月
- ページ数
- ３５５ｐ
- ISBN
- 978-4-297-11609-5
- 著者情報
- 高橋 光太郎（タカハシ コウタロウ）
株式会社ＡＶＩＬＥＮ取締役。一般社団法人日本ディープラーニング協会産業促進委員。東京大学大学院にてガウス過程回帰を用いた地震発生時の即時津波高予測の研究で修士号を取得。自然言語・画像データの分析やモデル開発経験が豊富で、金融・製造などの業界を中心に、人工知能のビジネス適応を推進し、さまざまなプロジェクトでコンサルティング・開発を行う
落合 達也（オチアイ タツヤ）
株式会社ＡＶＩＬＥＮデータサイエンティスト。日本ディープラーニング協会人材育成委員。ＡＩ人材を教育するため、統計学／機械学習／時系列解析などＡＶＩＬＥＮのさまざまなセミナー内容を監修。金融系のＡＩの開発案件にも携わり数多くのモデル開発を行う。東京理科大学大学院にて数理統計学の修士（理学）を取得。２０２０年＃１のＥ資格取得者。ソフトバンク株式会社を経て現職
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商品説明
充実の問題数と詳しくわかりやすい解説で機械学習・ディープラーニングの手法や仕組みがしっかり学習できる！
※お届け日が変更になりました
9月26日→9月28日
目次
G検定とは
G検定のシラバス（試験範囲）
G検定合格へ向けて
本書の使い方
第1章 人工知能（AI）とは
1.1 人工知能の定義
1.2 人工知能の歴史
用語解説
第2章 人工知能の変遷と問題
2.1 探索・推論
2.2 知識表現
2.3 人工知能における問題
用語解説
第3章 機械学習の具体的手法
3.1 代表的な手法
学習の種類
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
3.2 教師あり学習の代表的な手法
線形回帰
正則化
ロジスティック回帰
サポートベクターマシン
k近傍法
決定木
ランダムフォレスト
勾配ブースティング
アンサンブル学習
ベイズの定理
最尤推定
3.3 教師なし学習の代表的な手法
k-means法
階層的クラスタリング
主成分分析
3.4 手法の評価
データの扱い
交差検証法
3.5 評価指標
回帰
分類
3.6 特徴量設計
用語解説
第4章 ディープラーニングの概要
4.1 ニューラルネットワークとディープラーニング
4.2 事前学習によるアプローチ
4.3 ハードウェア
用語解説
第5章 ディープラーニングの手法
5.1 活性化関数
5.2 学習の最適化
学習と微分
勾配下降法
5.3 さらなるテクニック
過学習
ドロップアウト
early stopping
データの正規化
重みの初期値
バッチ正規化
5.4 CNN：畳み込みニューラルネットワーク
画像データの扱い
畳み込み
プーリング
商品詳細
- 出版社名
- 技術評論社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
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