深層学習教科書 ディープラーニングG検定公式テキスト(一般社団法人日本ディープラーニング協会)
書籍情報
- 著者:一般社団法人日本ディープラーニング協会（監修）, 浅川伸一, 江間有沙, 工藤郁子, 巣籠悠輔, 瀬谷啓介, 松井孝之, 松尾豊
- 発行日:2018-10-22
- ISBN:9784798157559
書籍目次
- はじめに
- 試験の概要
- 会員特典データのご案内
- 第1章 人工知能（AI）とは
- 1-1 人工知能（AI）とは
- 1-2 人工知能研究の歴史
- 章末問題
- 第2章 人工知能をめぐる動向
- 2-1 探索・推論
- 2-2 知識表現
- 2-3 機械学習・深層学習
- 章末問題
- 第3章 人工知能分野の問題
- 第4章 機機械学習の具体的手法
- 4-1 代表的な手法
- 4-2 手法の評価
- 章末問題
- 第5章ディープラーニングの概要
- 5-1 ニューラルネットワークとディープラーニング
- 5-2 ディープラーニングのアプローチ
- 5-3 ディープラーニングを実現するには
- 章末問題
- 第6章 ディープラーニングの手法
- 6-1 活性化関数
- 6-2 学習率の最適化
- 6-3 更なるテクニック
- 6-4 CNN：畳み込みニューラルネットワーク
- 6-5 RNN：リカレントニューラルネットワーク
- 6-7 深層生成モデル
- 6-6 深層強化学習
- 章末問題
- 第7章 ディープラーニングの研究分野
- 7-1 画像認識分野
- 7-2 自然言語処理分野
- 7-3 音声認識
- 7-4 強化学習（ロボティクス）
- 章末問題
- 第8章 ディープラーニングの応用に向けて（1）産業への応用
- 8-1 ものづくり領域における応用事例
- 8-2 モビリティ領域における応用事例
- 8-3 医療領域における応用事例
- 8-4 介護領域における応用事例
- 8-5 インフラ・防犯・監視領域における応用事例
- 8-6 サービス・小売・飲食店領域における応用事例
- 8-7 その他領域における応用事例
- 8-8 （参考）第7章との関連マトリクス
- 章末問題
- 第9章 ディープラーニングの応用に向けて（2）法律・倫理・現行の議論
- 9-1 AIと社会
- 9-2 プロダクトを考える
- 9-3 データを集める
- 9-4 データを加工・分析・学習させる
- 9-5 実装・運用・評価する
- 9-6 クライシス・マネジメントをする
- 章末問題