出版社内容情報
第01章 線形代数
第02章 確率・統計
第03章 情報理論
第04章 機械学習の基礎
第05章 前処理・特徴選択・性能指標
第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索
第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム
第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム
第09章 強化学習の各種アルゴリズム
第10章 深層学習の概要
第11章 順伝播計算と逆伝播計算
第12章 最適化手法
第13章 畳み込みニューラルネットワーク
第14章 再帰型ニューラルネットワーク
第15章 深層学習を用いた自然言語処理
第16章 深層学習を用いた生成モデル
第17章 深層学習を用いた強化学習
第18章 開発・運用環境
第19章 総仕上げ問題
付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識
内容説明
試験範囲を完全網羅。業界の第一人者＋ＪＤＬＡ認定プログラム第１号事業者によるわかりやすい解説！！試験前実力確認用の模擬試験問題１回分付。
目次
線形代数
確率・統計
情報理論
機械学習の基礎
前処理・特徴選択・性能指標
モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索
教師あり学習の各種アルゴリズム
教師なし学習の各種アルゴリズム
強化学習の各種アルゴリズム
深層学習の概要〔ほか〕
著者等紹介
小縣信也［オガタシンヤ］
スキルアップＡＩ講師。スキルアップＡＩ株式会社取締役。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。２０１３年、国土交通省国土技術政策総合研究所優秀技術者賞受賞。日本ディープラーニング協会が実施するＥ資格２０２０＃１他合格、Ｅ資格２０１８にて優秀賞受賞、Ｅ資格２０１９＃１にて優秀賞受賞
斉藤翔汰［サイトウショウタ］
スキルアップＡＩ講師。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。日本ディープラーニング協会が実施するＥ資格２０２０＃１他合格、Ｇ検定２０２０年＃１他合格
溝口聡［ミゾグチサトシ］
スキルアップＡＩ講師。東京大学工学部計数工学科卒業。東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻修了。修士（情報理工学）。学生時代に数理統計学と統計的信号処理に触れたことがきっかけで、深層学習や高次統計量分析を利用した音声強調技術の研究開発や画像処理などを含む機械学習コンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会が実施するＥ資格２０２０＃１他合格、Ｇ検定２０１９年＃１合格。実用数学技能検定１級。統計検定１級、統計応用（理工学）成績優秀賞受賞
若杉一幸［ワカスギカズユキ］
スキルアップＡＩ講師。東京工業大学電気電子工学科を卒業後、同大学院総合理工学研究科創造エネルギー専攻を修了。修士（工学）。大学卒業後は機械メーカーにてパワーエレクトロニクスや情報・制御に関する研究開発に従事し、その後機械学習を活用した予測システムの開発や多数のデータ分析業務に従事。２０１０年電気学会産業応用部門で優秀論文発表賞受賞。日本ディープラーニング協会が実施するＥ資格２０１８にて優秀賞受賞、Ｇ検定２０１８年＃１合格
杉山将［スギヤママサシ］
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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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