徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版

著者名：スキルアップAI株式会社小縣信也/スキルアップAI株式会社斉藤翔汰/スキルアップAI株式会社溝口聡/スキルアップAI株式会社若杉一幸

インプレス（2021/05発売）

• ISBN：9784295011583

内容説明

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内容を精査して再登場！AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】対応の問題集。

◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！
◆ 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！
◆ 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！
◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！

●目次●
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

目次

表紙
本書掲載の主要コードについて／注記
はじめに
JDLAが主催する資格試験の概要／E資格試験について
本書の活用方法
本書の構成
目次
第1章　線形代数
問題（全7問）
第1章の解答
第2章　確率・統計
問題（全6問）
第2章の解答
第3章　情報理論
問題（全6問）
第3章の解答
第4章　機械学習の基礎
問題（全6問）
第4章の解答
第5章　前処理・特徴選択・性能指標
問題（全5問）
第5章の解答
第6章　モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索
問題（全7問）
第6章の解答
第7章　教師あり学習の各種アルゴリズム
問題（全6問）
第7章の解答
第8章　教師なし学習の各種アルゴリズム
問題（全6問）
第8章の解答
第9章　強化学習の各種アルゴリズム
問題（全5問）
第9章の解答
第10章　深層学習の概要
問題（全9問）
第10章の解答
第11章　順伝播計算と逆伝播計算
問題（全5問）
第11章の解答
第12章　最適化手法
問題（全10問）
第12章の解答
第13章　畳み込みニューラルネットワーク
問題（全14問）
第13章の解答
第14章　再帰型ニューラルネットワーク
問題（全8問）
第14章の解答
第15章　深層学習を用いた自然言語処理
問題（全6問）
第15章の解答
第16章　深層学習を用いた生成モデル
問題（全5問）
第16章の解答
第17章　深層学習を用いた強化学習
問題（全3問）
第17章の解答
第18章　開発・運用環境
問題（全4問）
第18章の解答
第19章　総仕上げ問題
問題（全37問）
第19章の解答
付録　覚えておくべきPython／NumPyの知識
参考文献一覧
索引
著者プロフィール／スタッフリスト
奥付

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[読特]

1章～18章が分野別の問題。5回は繰り返しただろうか。1回目は2週間、2回目は1週間、理解は少しずつ深まる。最後の方は解答を覚えてしまい過学習。不明な点も棚上げに。19章は総仕上げ問題。3回実施し完璧に。8/28受験本番（読了日）。出たのはほんの一部。カバーしていないところも出て、鬱な状態で終わる。落ちることも覚悟した。9/17合格発表。平均を大きく上回る。受かるだけならここまでやらなくてもよかったのかも。ただ、合格はスタート地点。AIエンジニアとして、やったことは必ず役に立つと信じる。これからが本番。

2021/08/28