内容説明※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Show 新シラバスに完全対応！G検定受験者必携の問題集が増補改訂して再登場！ 2021年春に公開された最新シラバスに沿って収録問題を増補。新たに「人工知能と法律・契約および動向」の章を追加して、個人情報保護法に関する設問、道路交通法に関する設問（自動運転など）、知財・発明・AI創作物の著作権に関する設問、AI開発契約に関する設問（契約ガイドラインなど）、国や自治体のAI活用方針に関する設問などにバッチリ対応しました。 ▼目次▼ 目次表紙 ��ʸ �ȥå� > ��õ���Υڡ��������Ĥ���ޤ��� ��õ���Υڡ��������Ĥ���ޤ��������ͤ���õ���Υڡ����ϰ�ư���ޤ��Ϻ�����줿��ǽ�����������ޤ��� ����̾����õ�����ϡ������θ����ܥå����˥�����ɤ�����Ƹ������Ƥ���������
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�Ƕ�����å��������ʰ�����  メインコンテンツにスキップ 徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ) | 明松 真司, 田原 眞一, 杉山 将 |本 | 通販 | Amazon
無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません 。詳細はこちら Kindle Cloud Readerを使い、ブラウザですぐに読むことができます。 携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。
裏表紙を表示 表紙を表示 サンプルを聴く 再生中... 一時停止 Audible オーディオエディションのサンプルをお聴きいただいています。 著者をフォロー何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。 徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ) 単行本（ソフトカバー） – 2021/6/22
購入を強化する新シラバスに完全対応! G検定受験者必携の問題集が増補改訂して再登場! 2021年春に公開された最新シラバスに沿って収録問題を増補。新たに 「人工知能と法律・契約および動向」の章を追加して、個人情報保護法に関する設問、道路交通法に関する設問(自動運転など)、知財・発明・AI創作物の著作権に関する設問、AI開発契約に関する設問(契約ガイドラインなど)、国や自治体のAI活用方針に関する設問などにバッチリ対応しました。また、最新技術動向として、XAI、DX、自然言語処理、音声認識、強化学習最新技術などの設問なども追加し、近々の出題傾向もしっかり学習できます。 巻末には、実際の試験と同等の出題数による模擬試験「総仕上げ問題」を収録。試験直前の実力診断までしっかりサポート! ! ▼目次▼ 第1章 人工知能をめぐる歴史と動向 第2章 機械学習の基本 第3章 機械学習の具体的手法 第4章 基礎数学 第5章 ディープラーニングの概要 第6章 ディープラーニングの手法 第7章 ディープラーニングの研究分野と応用 第8章 人工知能と法律・契約と動向 第9章 総仕上げ問題 よく一緒に購入されている商品
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商品の説明著者について▼著者:明松 真司(あけまつ・しんじ) ▼著者: 田原 眞一(たはら・しんいち)新卒でスキルアップジャパン株式会社に入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経験。その後、株式会社リクルートコミュニケーションズにて複数のAI案件に携わる。現在は、機械学習を体系的に学べ、日本初のJDLA認定プログラムのディープラーニング講座を展開するAIスクール『スキルアップAI』の運営、AIに関するコンサルティング、システム開発や運用なども行う。趣味はトライアスロン。 ▼監修者: 杉山 将(すぎやま・まさし)2001年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。博士(工学)。2014年より東京大学大学院新領域創成科学研究科教授、2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を兼任。機械学習の理論・アルゴリズム・実世界応用に関する研究に従事。2015年に機械学習に関する国際会議Neural Information Processing Systems Conferenceの共同委員長プログラム委員長、2016年に共同実行委員長を務める。『機械学習プロフェッショナルシリーズ』(講談社)編者。 登録情報
著者について著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。 スキルアップAI株式会社 明松 真司Brief content visible, double tap to read full content. Full content visible, double tap to read brief content. 著者の本をもっと発見したり、よく似た著者を見つけたり、著者のブログを読んだりしましょう カスタマーレビューこの商品をレビュー他のお客様にも意見を伝えましょう
上位レビュー、対象国： 日本
レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。2022年7月30日に日本でレビュー済み Amazonで購入 2022年8月27日に日本でレビュー済み Amazonで購入 G検定受験のために購入しました。 2022年7月17日に日本でレビュー済み Amazonで購入 2022＃2用に購入。公式本を読んだ後に、理解を定着させるのに素晴らしい問題集だと思う。しかし本番はこんなに簡単ではなく本番対策としては不十分かな。 2021年7月7日に日本でレビュー済み Amazonで購入 良いところ 2021年9月17日に日本でレビュー済み Amazonで購入 郵送途中で何かあったかもしれませんが、外装1箇所凹みがありました。ページめぐる時少しだけ影響があります。 2021年8月14日に日本でレビュー済み Amazonで購入 Kindle版を購入しました。 2021年8月5日に日本でレビュー済み Amazonで購入 メイン教材ではないです。試験前日にぱぱっと確認したい時に使えると思います。 2022年3月15日に日本でレビュー済み Amazonで購入 ディープラーニングの問題は？ディープラーニングやAIを活用してデータを分析しても、導き出された答えの根拠がわからないといった問題があります。 「ブラックボックス問題」と呼ばれており、場合によっては大きな課題になることもあります。 たとえば、根拠がわからないままAIの判断を採用すれば、関係者に納得してもらえない可能性があります。
G検定 何割？各分野の出題割合は公開されていませんが、平均して60～70％ほどの得点率となること、この回の合格率が61.5％であることから、 合格ラインは70％程度と予想 されます。 出題数は220問前後となっているため、70％を目安とした場合、155問程度の正解が目安となります。
G検定 何時間？独学でG検定合格に必要な勉強時間は30～40時間
G検定に合格するために必要な勉強時間は一般的に 30～40時間程度 と言われることが多いようです。
G検定 何時から？2022年第3回の試験時間は、2022年11月4日（金）が16～18時、2022年11月5日（土）は13～15時です。
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