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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 第3版
最新のシラバス・出題形式・出題傾向に沿って全編を書き下ろしで総入れ替え! わかりやすい解説はそのままに、本書のみで合格できるよう、収録問題をボリュームアップしました。また巻末には、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 人工知能とは
第2章 人工知能の歴史
第3章 機械学習の概要
第4章 ディープラーニングの概要
第5章 ディープラーニングの要素技術
第6章 ディープラーニングの応用例
第7章 AIの社会実装に向けて
第8章 AIに必要な数理・統計知識
第9章 AIに関する法律と契約
第10章 AI倫理・AIガバナンス
第11章 総仕上げ問題
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【30秒で分かる、この本の中身】
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■ この本の結論
G検定(ディープラーニング ジェネラリスト検定)の最新シラバスに完全対応した問題集。本書1冊だけで合格ラインの知識と実戦力が身につくよう設計されています。
■ こんな人におすすめ
・AI・ディープラーニングの資格取得を目指す社会人・学生
・G検定を初めて受験する方
・実務でAI活用の基礎知識を体系的に固めたいビジネスパーソン
■ この本で学べる5つのこと
1. 人工知能・機械学習・ディープラーニングの全体像
2. ディープラーニングの要素技術と応用例
3. AIの社会実装に必要な数理・統計知識
4. AIに関する法律・契約・倫理・ガバナンス
5. 本番同等の模擬試験「総仕上げ問題」での実力診断
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【この本のポイント Q&A】
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Q1. G検定(ジェネラリスト検定)とはどんな試験ですか?
A1. ディープラーニングの基礎知識を持ち、適切な活用方針を決定して事業に応用する能力を検定する試験です。本書は最新のシラバス・出題形式・出題傾向に沿って全編を書き下ろしで総入れ替えしています。
Q2. この問題集だけで合格できる勉強法は?
A2. わかりやすい解説で知識を固めながら問題を解き、巻末の本番同等の出題数による模擬試験「総仕上げ問題」で試験直前の実力診断まで行えます。本書のみで合格できるよう収録問題をボリュームアップしています。
Q3. どんな人が読むと効果的?
A3. AI資格を初めて目指す方、AIの基礎を体系立てて学びたいビジネスパーソン、最新シラバスで対策したい再受験者に効果的です。
Q4. 読み終えると何が変わる?
A4. 人工知能の歴史から最新の要素技術、AIの法律・倫理まで横断的に理解でき、G検定合格に必要な知識が体系的に身につきます。
Q5. 読書に必要な時間と前提知識は?
A5. 特別な前提知識は不要です。問題演習中心のため、数週間の学習期間で繰り返し取り組む使い方が効果的です。
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【著者について】
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株式会社スキルアップNeXt(小縣 信也 ほか)
AI・データサイエンス分野の人材育成・教育事業を手がける企業。G検定・E資格をはじめとするAI関連資格の対策教材や研修を提供しています。
- 本の長さ408ページ
- 言語日本語
- 出版社インプレス
- 発売日2024/9/25
- 寸法21 x 14.8 x 2.5 cm
- ISBN-104295018988
- ISBN-13978-4295018988
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商品の説明
著者について
●小縣 信也(おがた・しんや)
株式会社スキルアップNeXt講師。株式会社スキルアップNeXt取締役CTO。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。
●斉藤 翔汰(さいとう・しょうた)
株式会社スキルアップNeXt講師。株式会社スキルアップNeXt取締役CRO。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在は深層学習や機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。
●森田 大樹(もりた・だいき)
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京工業大学 情報理工学院 修了。修士(工学)。大学院時代は数理モデリングを用いた脳神経の研究に携わる。その後、データ基盤の開発・運用、Web サービスの受託開発やアプリケーションデータの解析業務を行う。
●田澤 賢(たざわ・さとし)
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。
東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻(現:メディカル情報生命専攻)修士課程卒業。
●小宮 寛季(こみや・ひろき)
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京電機大学大学院 未来科学研究科 情報メディア学専攻 修了。修士(情報メディア学)。修士課程では、ディープラーニングを用いた特徴抽出技術を応用し、効果音を元に類似効果音を検索するシステムを開発。スキルアップNeXtでは講師として、機械学習基礎講座およびディープラーニング基礎講座を担当。
●山田 弦太朗(やまだ・げんたろう)
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東海大学大学院 工学研究科 建築土木工学専攻 修了。修士(工学)。スキルアップNeXtでは講師としてAI・データ分析基礎、ノーコードAI、深層学習フレームワーク(PyTorch)等に関する講座を担当するほか、教材作成・執筆等の業務に従事。
●安藤 遼哉(あんどう・りょうや)
株式会社スキルアップNeXt講師・データサイエンティスト。東京理科大学大学院 理工学研究科 数学専攻(現:創域理工学研究科 数理科学専攻) 博士前期課程 修了。修士(理学)。社会人ドクターとして、深層学習・量子コンピュータなどの先端技術に関する人材育成プログラムの開発や、純粋数学・機械学習に関する研究に従事。
■監修
●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。
登録情報
- 出版社 : インプレス
- 発売日 : 2024/9/25
- 言語 : 日本語
- 本の長さ : 408ページ
- ISBN-10 : 4295018988
- ISBN-13 : 978-4295018988
- 商品の重量 : 560 g
- 寸法 : 21 x 14.8 x 2.5 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 548位 (本の売れ筋ランキングを見る)
- カスタマーレビュー:
著者について

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カスタマーレビュー
お客様のご意見
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日本からのトップレビュー
- 星5つ中5つ
試験はもっと粒度とレベルが高かったが、この問題集で合格しました。
2026年6月6日に日本でレビュー済みお陰様で合格しました。
試験問題は問題集に比べて長文が多く、本質的理解が必要でしたが、この問題集で勉強したお陰で理解を促されました。
ありがとうございました。
5人のユーザーが役に立ったと感じていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中4つ
G検定対策に適しています
2026年5月10日に日本でレビュー済み解説が詳しかった
フィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中5つ
バイブルです!
2026年8月18日に日本でレビュー済み4週回して合格しました!
フィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中3つ
類似の問題は1問も出なかった。。
2026年5月29日に日本でレビュー済み出題範囲は同じですが、試験は145問出題されますが、類似の問題は1問も出なかったためこの評価としました。
3人のユーザーが役に立ったと感じていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中5つ
無事合格しました 圧倒的感謝
2026年4月13日に日本でレビュー済みG検定。
ある人はG検定のGとはスマホ検索力検定のGであるとの暴言を残しましたが、個人的にはG検定は問題集と教科書のセットで勉強した方が良いと思います。理由はG検定の内容はまあタメにはなるため。自分は機械学習とは全く無縁な学部だったのですが、勉強して結構楽しかったので良い資格試験でした。勉強は人生のエンドコンテンツ。暗記で終わらせず、知を深めることを楽しめ。
後、会社の偉い人が時代はDXと叫び始めたときに、ネタの助けくらいにはなるかもです。G検定はAIの本職の人からすれば表層的な内容なんだと思いますが、何も分からないで触れるよりは良い気がします。よくよく考えれば、我々も車の詳しい仕組みまでは学びませんが、免許取るときに全員学科でちょっとだけ良く分からない勉強しますしね。AIの学科試験くらいの立ち位置の勉強なんだろうなと思っています。
12人のユーザーが役に立ったと感じていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中1つ
必要性皆無
2026年3月7日に日本でレビュー済み意味がない
この問題集に記載されている問題レベルより遥かに深い複雑な問題が試験で出されるため本当に意味がない
金の無駄ですので注意です。
5人のユーザーが役に立ったと感じていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中4つ
公式テキストで挫折した人におすすめ
2025年6月21日に日本でレビュー済み公式テキストだけでは理解できなかったため本書を購入しました。
公式テキストは問題の解説がかなり不親切でしたが、本書は十分に理解できる解説が書かれていました。
誤回答の用語も詳しい解説が記載されているため、わからない用語を残さずに理解することができました。
図解は少なく文章メインの解説ですが内容が簡潔にまとまっているためわかりやすいです。
15人のユーザーが役に立ったと感じていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中5つ
最初の第一歩
2026年1月17日に日本でレビュー済み知識0からのスタートだった為、
この問題集のおかげで理解が深まり
用語のつながりやポイントをおさえる事が出来ました。
試験は暗記だけでは解けない問題もありましたが、
まずはこちらで用語を完全に定着させることがいいと思います。
9人のユーザーが役に立ったと感じていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください










