ISBN 9784815622756
ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格テキスト［第2版］ : ［徹底解説+良質問題+模試（PDF）］
- 著者
- ヤン ジャクリン/上野勉
- 出版社
- SBクリエイティブ
- 刊行
- 2024-01
概要
G検定合格に必要な解説・問題・模試を一冊に凝縮して体系的に習得する
想定読者
G検定をこれから受験する社会人・学生で、一冊の対策本で解説から演習・模試まで完結させたい人
こんな人には向いていない
- 2024年11月以降の改訂シラバスに準拠した最新範囲を重点対策したい受験者には、2024年1月刊行の本書はシラバス外のトピックがカバーされていない
- ディープラーニングを実装レベルで理解したいエンジニアには、本書は知識整理・資格対策に軸足があり実装解説は含まない
- G検定の問題演習だけを集中的にこなしたい人には、本シリーズの別冊問題集の方が目的に直結する
読了後にできるようになること
- 人工知能・機械学習・ディープラーニングの基礎概念を体系的に説明できる
- CNN・RNN・Transformer・生成AIなど主要アーキテクチャの役割と特徴を把握できる
- 自然言語処理・深層強化学習・マルチモーダルなどG検定頻出の研究分野を整理できる
- AIプロジェクト推進に必要なデータ管理・PoC設計・組織体制の知識を説明できる
- AI関連の法律・倫理ガイドラインの基本を理解し、出題範囲の問題に対応できる
- 章末問題と赤シート・PDF模試を組み合わせて、本番試験に近い形で実力を確認できる
本書のキー概念(章解説)
- 第 1 章 人工知能 — AI研究の歴史的経緯と定義を扱う導入章。試験の全体像把握に有効
- 第 2 章 機械学習 — 教師あり・なし・強化学習の基礎を整理。CHAPTER7の数理統計学と組み合わせると定着が早い
- 第 3 章 ディープラーニングの基礎概念と応用技術 — CNN・RNN・Transformerなど主要モデルを扱う中核章。生成AIの解説も本章に含む
- 第 4 章 ディープラーニングの研究分野 — 自然言語処理・深層強化学習・マルチモーダルなど出題頻度の高い応用分野を網羅
- 第 5 章 AIプロジェクトに必要な知識 — データ収集からPoC・本番運用まで、AIプロジェクト全体像を整理する実務的章
- 第 6 章 AIの社会実装に伴う法律・論理 — 倫理・個人情報保護法・AIガイドラインを扱う。対策が手薄になりやすい領域で本書が特に補強している章
- 第 7 章 G検定に出る数理統計学 — 第2版で追加された章。確率・統計の基礎をG検定出題範囲に絞って解説する
ハイライト
- 本書は読者に「真の理解」を届けることを目指しています。各分野の知識を体系的に、懇切丁寧に、まるで「読者に語りかけるような口調」で解説しているのを感じていただけると思います。(他の対策本との差別化として著者が最も強調している点。解説の丁寧さが本書選定の主な動機になる)
- G検定の知識を網羅的に解説する本文と厳選された章末問題だけで480ページ、PDFの模擬試験まで含めると全部で727ページにも上ります。(総ページ数の明示により、情報密度の判断根拠を読者に提供する箇所)
外部からの言及
- G検定合格体験記の複数の記事で、解説が丁寧でわかりやすく、章末問題が実際の試験形式に近い知識複合型の問題を含む点が評価されている。一冊で解説から演習まで完結できる対策本として選ばれる傾向がある(qiita)
- シラバスカバレッジを分析した記事では、核心分野での掲載率は57〜64%程度にとどまり、ページ数の多さに対してシラバス外・浅めの解説が多いという指摘がある。また2024年1月刊行のため2024年11月のシラバス改訂後の新規トピックが収録されていないことも複数記事で触れられている(qiita)
編集メモ
Qiita言及4件・累計likes約22件。essential基準（10件以上・200likes以上）・practical基準（5件以上またはrakutenランキング履歴あり）いずれにも未達。G検定対策本カテゴリ内では複数記事で名前が挙がっており、当カテゴリでの認知度は確認できる
読む前に押さえておきたいこと
- 特定の技術的前提知識は不要。高校数学（確率・統計の基礎概念）があるとCHAPTER7の理解がスムーズになる
- AIやディープラーニングについて業務や報道レベルで語彙が出てくる環境にいると、解説の吸収率が上がる
学習のコツ
- CHAPTER3とCHAPTER4を先に通読してディープラーニング全体の地図を描いてから、CHAPTER1・2に戻ると機械学習との位置関係が整理しやすい
- CHAPTER6（法律・倫理）は試験では正答率が低くなる範囲として知られている。通読だけでなく赤シートを使った穴埋め練習を繰り返す価値がある
- CHAPTER7の数理統計学は数式アレルギーがある場合は後回しにし、まず他の6章を完走してから戻る方が挫折リスクが低い
- 2024年11月以降のシラバス改訂で追加されたトピックは本書のみでは網羅できないため、JDLA公式サイトの最新シラバスと照合して補足学習を行う
- PDF模試はプリントアウトではなくPC画面上で解くことで、オンライン受験の操作感に慣れる効果がある
出版社による内容紹介
生成AI & 最新シラバスに完全対応！ この1冊だけで合格できる！ G検定の解説と問題と模試が全部揃った 最強の完全バイブルがさらにパワーアップして新登場！ ・全入り対策本で一番売れている！ 本書は［解説+問題+模験］と1冊に全て詰まっているG検定の対策本の中で一番売れている実績があります。前作より「生成AI」といった最先端の知識と「数理統計学の章」を追加したり、対策が不足になりがちな法律・倫理の分野を強化したりして、さらに情報を充実させています。 ・驚くほどわかりやすく、覚えやすい！ 本書は読者に「真の理解」を届けることを目指しています。各分野の知識を体系的に、懇切丁寧に、まるで「読者に語りかけるような口調」で解説しているのを感じていただけると思います。これにより自然言語処理、深層強化学習、生成AIといった難関分野であっても「驚くほどわかりやすい」学習を実現します。 ・他の対策本を圧倒する充実さ！ G検定の知識を網羅的に解説する本文と厳選された章末問題だけで480ページ、PDFの模擬試験まで含めると全部で727ページにも上ります。世の中のすべてのG検定書籍の中で、圧倒的に厚く、最も充実の情報が詰まっています。また、シリーズで問題集まで揃えているのも本書だけです。幅広い需要に対応できます。 ・暗記に強い！ 赤シート付き！ 暗記に使える専用の赤シートが本に挟み込まれています。本書の本文も章末問題の解説文章も、「特に出題されやすい箇所」が赤字で書かれています。これらに、付属の赤シートを重ねると文字が消えるため、最重要な語句をピンポイントで確認し、「穴埋め問題」を解いているかのような効果が期待できます。 ・本番の練習ができるPDF模試！ 本書を購入すれば出題内容と難易度、デザインフォーマットまで、極めて本番試験に近いPDFの模試をダウンロードすることができます。G検定はオンラインで受ける試験です。PC画面用の模擬試験を使用して、より本番の試験に近い「リハーサル」を行うことが得策です。より詳しい内容は本のP.459-461をご確認ください。 本書の対象読者 ・この本だけでG検定に合格したい人 ・解説+問題+模試（PDF）と全入りの対策本が欲しい人 ・生成AIや法律倫理など、難関分野や最新シラバスの対策を強化したい人 ・本番試験に近い模擬試験でリハーサルをしたい人 ・付属の赤シートを使って効率的に学習を進めたい人 ・AIやディープラーニングのことを体系的に学びたい人 ・AIをビジネスに活用できる知識を得たい人 目次 CHAPTER1 人工知能 CHAPTER2 機械学習 CHAPTER3 ディープラーニングの基礎概念と応用技術 CHAPTER4 ディープラーニングの研究分野 CHAPTER5 AIプロジェクトに必要な知識 CHAPTER6 AIの社会実装に伴う法律・論理 CHAPTER7 G検定に出る数理統計学 APPENDIX 模擬試験 問題・解答のダウンロード方法 MOCK EXAM 模擬試験 問題・解答
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