私は一応理系ですが、AIについてはワードを知っているくらいの知見でした。
松尾さんの『人工知能は人間を超えるか』を二回くらい読みなんとなく概念を理解し、
試験対策のための問題集を探したところ、この本ともう一つ白いやつ?くらいしか見つかりませんでした。
当時は白いヤツは評価がさんざんで、本書は出たばかりなのか評価がほとんど無かったのですが
ダメもとで本書を購入。テストに準じた問題が多く、解説が丁寧で理解しやすかったです。
1周目は全問題通して30%程度の正答率でしたが、4周まわして85%程度の正答率までもっていきました。
それでも本番では60%~70%程度の出来でした。なんとか合格はしましたがギリギリでした。
本書を90%くらいの正答率までやりこみ、他のJDLA推薦図書で知見を増やしておけば
余裕で合格できるのではないでしょうか。お世話になりました。
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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 単行本(ソフトカバー) – 2019/2/8
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いま話題の資格【ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)】にいち早く対応した問題集!!
★ 多数のG検定合格者を輩出するスキルアップAI株式会社の明松 真司氏・田原 眞一氏による執筆!
☆ 業界の第一人者 杉山 将氏(理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学 教授)監修!
★ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力アップ!
☆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速!
ディープラーニングG検定の合格を狙うなら必携の1冊!!
=======================
【目次】
第 1 章 人工知能をめぐる歴史と動向
第 2 章 機械学習の基礎
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 総仕上げ問題
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★ 多数のG検定合格者を輩出するスキルアップAI株式会社の明松 真司氏・田原 眞一氏による執筆!
☆ 業界の第一人者 杉山 将氏(理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学 教授)監修!
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【目次】
第 1 章 人工知能をめぐる歴史と動向
第 2 章 機械学習の基礎
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 総仕上げ問題
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- 本の長さ230ページ
- 言語日本語
- 出版社インプレス
- 発売日2019/2/8
- 寸法14.9 x 1.6 x 21 cm
- ISBN-104295005665
- ISBN-13978-4295005667
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著者について
■明松 真司(あけまつ・しんじ)
東北大学理学部数学科卒。個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行っている。現在は、画像解析システムの研究開発企業に対して、機械学習、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数学指導なども行う。主な著書に『線形空間論入門』(プレアデス出版)がある。現在、ThinkITにてWeb記事「機械学習・ディープラーニングのための数学入門」を連載中(thinkit.co.jp/series/7902・2回目より執筆)。
■田原 眞一(たはら・しんいち)
東京大学大学院新領域創成科学研究科修了。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。
■スキルアップAI株式会社
東京大学系のベンチャー企業。2018年5月設立。代表取締役は田原眞一氏。2016年に同氏が設立した法人にて展開していた機械学習関連のシステム開発事業・教育事業のうち、教育事業のみを切り離して設立した法人。実務で使えることを重要視したカリキュラムをアクティブラーニングによって学べ、数学・Pythonプログラミング・機械学習・ディープラーニングなど体系化された幅広いテーマを扱っているといった特徴がある。JDLAが実施するE資格(エンジニア向け)では、受験資格を得るための「JDLA認定プログラム」を日本で最初に取得している。
skillupai.com/
■杉山 将(すぎやま・まさし)
人工知能・機械学習技術の第一人者。理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長。東京大学教授(新領域創成科学研究科)。日本学士院学術奨励賞、日本学術振興会賞受賞。
東北大学理学部数学科卒。個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行っている。現在は、画像解析システムの研究開発企業に対して、機械学習、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数学指導なども行う。主な著書に『線形空間論入門』(プレアデス出版)がある。現在、ThinkITにてWeb記事「機械学習・ディープラーニングのための数学入門」を連載中(thinkit.co.jp/series/7902・2回目より執筆)。
■田原 眞一(たはら・しんいち)
東京大学大学院新領域創成科学研究科修了。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。
■スキルアップAI株式会社
東京大学系のベンチャー企業。2018年5月設立。代表取締役は田原眞一氏。2016年に同氏が設立した法人にて展開していた機械学習関連のシステム開発事業・教育事業のうち、教育事業のみを切り離して設立した法人。実務で使えることを重要視したカリキュラムをアクティブラーニングによって学べ、数学・Pythonプログラミング・機械学習・ディープラーニングなど体系化された幅広いテーマを扱っているといった特徴がある。JDLAが実施するE資格(エンジニア向け)では、受験資格を得るための「JDLA認定プログラム」を日本で最初に取得している。
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■杉山 将(すぎやま・まさし)
人工知能・機械学習技術の第一人者。理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長。東京大学教授(新領域創成科学研究科)。日本学士院学術奨励賞、日本学術振興会賞受賞。
登録情報
- 出版社 : インプレス (2019/2/8)
- 発売日 : 2019/2/8
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 230ページ
- ISBN-10 : 4295005665
- ISBN-13 : 978-4295005667
- 寸法 : 14.9 x 1.6 x 21 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 138,345位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 475位コンピュータ・情報処理関連の資格・検定
- - 3,469位電気・通信 (本)
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イメージ付きのレビュー
5 星
「G検定は興味ないけどディープラーニングとかの基礎を勉強したい!」という人にもめちゃめちゃおすすめ!
ディープラーニングに関して全くの無知な私が、G検定を取得できるレベルになれば「AIのことならば会話に困ることがなくなる」ということを聞きつけ購入しました!※たくさんの人からこの本を激推しされました。問題集ということで、「ひたすら問題解いてガリガリ勉強して暗記!」みたいなのをイメージしていたのですが、一問一答めちゃめちゃ丁寧な解説付きで基礎から体系的に学習できる構成になってたので、「ディープラーニングとは」みたいな基礎学習の本を読みながら問題も同時に解いてるような感覚で効率的に勉強ができました(嬉個人的には、一旦解説から読んで問題を解いてみる読み方がおすすめです!めっちゃ読みやすいので早い人なら1日でザザーッと一周読み終えちゃうと思います笑一冊で両取りできたのは棚からぼた餅でした(^^)試験までこの本と一緒に頑張ります!
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2019年4月28日に日本でレビュー済み
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2022年2月20日に日本でレビュー済み
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白、赤、黒本と言われる3冊を勉強すると広くG検定の出題範囲を学べます。黒は問題集ですが他の参考書中の問題は本番には役に立たないので黒は必ずやっておいた方がいいです。但し私が受験した2022#2でも黒本からの出題はほとんど無いです、シラバスも変更された直後なのでネットも含め広く学んだ方が良いです。
2020年7月29日に日本でレビュー済み
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2020年7月のディープラーニングG検定に合格出来ました。
この本を含む3冊に集中し、これらをローテーションしながら何回も読み込み、問題を解く方法を採りました。
この問題集の問題を全問即答正解できるようにして臨みましたが、実際の試験では(おそらくは『AI白書』には掲載されていたのであろう)法律、制度に関わる部分の最新情報についてはWWWで調べながら受験することが必要となったので、本番は時間不足に怯えることになりました。
この問題集レベルの知識は調べることなく猛速で解答し、それ以外の問題を調べながら解答する時間を残しておく、という戦略が有効だと思います。
(実はこの試験では試験中に文献資料を調べる行為が禁止されていません!)
この本を含む3冊に集中し、これらをローテーションしながら何回も読み込み、問題を解く方法を採りました。
この問題集の問題を全問即答正解できるようにして臨みましたが、実際の試験では(おそらくは『AI白書』には掲載されていたのであろう)法律、制度に関わる部分の最新情報についてはWWWで調べながら受験することが必要となったので、本番は時間不足に怯えることになりました。
この問題集レベルの知識は調べることなく猛速で解答し、それ以外の問題を調べながら解答する時間を残しておく、という戦略が有効だと思います。
(実はこの試験では試験中に文献資料を調べる行為が禁止されていません!)
2023年5月5日に日本でレビュー済み
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新品を購入したのですが、届いたものには書き込みがあり、残念でした。
2021年2月23日に日本でレビュー済み
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この本は前提、そのレベルの問題がたくさん出ます。
あくまで本の内容は常識として知っている必要があり、試験はこれを知っているだけでは解けない法律関連の問題が死ぬほど出ます。なので、足りない知識はGoogle検索力で補うことが試されます。
レビューをみているとわかりますが、2019年は評価が多いのが目立ち2020年にはいると若干下がっています。つまりもう試験内容が変わってきていて、情報も古くなってきています。
あくまで本の内容は常識として知っている必要があり、試験はこれを知っているだけでは解けない法律関連の問題が死ぬほど出ます。なので、足りない知識はGoogle検索力で補うことが試されます。
レビューをみているとわかりますが、2019年は評価が多いのが目立ち2020年にはいると若干下がっています。つまりもう試験内容が変わってきていて、情報も古くなってきています。
2019年3月10日に日本でレビュー済み
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この本と同じ、または似たような問題がG検定に出ていました。(2019#1試験)
感覚的には試験の3~4割くらいはカバーしていたように思います。
著者のスキルアップAI株式会社は、G検定を運営しているJDLA(日本ディープラーニング協会)の認定プログラムの講座も持っており、G検定・E検定に関しては信頼できると思います。
ただ、前提知識がない人がこの本だけやっても十分な知識はつかないと思いますので、この本+公式テキストくらいの知識は最低限必要だと思います。
また、ジェネラリスト向けと言いつつ、やはりディープラーニングやその他機械学習のモデルを自分で組んで使ったことがあると有利だと思いました。そういった経験のある方は、この本などで少し対策すれば、おそらく簡単に合格できると思います。
感覚的には試験の3~4割くらいはカバーしていたように思います。
著者のスキルアップAI株式会社は、G検定を運営しているJDLA(日本ディープラーニング協会)の認定プログラムの講座も持っており、G検定・E検定に関しては信頼できると思います。
ただ、前提知識がない人がこの本だけやっても十分な知識はつかないと思いますので、この本+公式テキストくらいの知識は最低限必要だと思います。
また、ジェネラリスト向けと言いつつ、やはりディープラーニングやその他機械学習のモデルを自分で組んで使ったことがあると有利だと思いました。そういった経験のある方は、この本などで少し対策すれば、おそらく簡単に合格できると思います。