感情タグBEST3
Posted by ブクログ 2019年02月13日
G検定対策のために読破。
画像や基礎的なところは余裕だったが、RNNや強化学習、GAN、物体検出、自然言語処理、などは新しい言葉が散見してちょっと難しい。というか覚えないと・・・
ただ、また読む必要はない感じなので、問題集を読んで復習しよう。
Posted by ブクログ 2019年01月02日
本書が出版されるまで、G検定は非常に勉強しにくかった。
検定側が推薦する図書は存在するものの、問題集がなかったためである。そのため、情報量の多い推薦図書は読むときに強弱をつけられず辛かった。
本書には、推薦図書の要点と想定問題がまとめられている。まずは本書で勉強した後で、推薦図書を読むことを勧め...続きを読むる。
Posted by ブクログ 2020年11月07日
機械学習、深層学習について少しでも知識を有してたら読みやすいし身に付きやすい。
また、機会学習や深層学習が何故出来たか時系列とともに理解することができるのでタメになる本だと思う。
Posted by ブクログ 2020年08月29日
機械学習やディープラーニングを扱う人が知識を得る本としては非常に良いと思う。
機械学習をコードで学んだけどよくわかってなかった部分がこれで理解できなというのも結構あった。
評価はこれとしての採点。
ディープラーニングG検定という点だと、微分・行列計算など数学の基礎の基礎とはいえそもそも試験に出るの...続きを読むに載ってないこともあるし、公式テキストという名前としては残念である。
試験自体は試験中に調べられる、合格点は低く合格率が高いものなので、この本をやり込む必要はないと思う。
Posted by ブクログ 2020年03月16日
日本ディープラーニング協会(JDLA)によるG検定の対策用公式テキスト。浅く広く、AI開発の歴史、応用分野等について知ることができる本でした。数式が殆ど出てこないので、教科書というより読み物として楽しむという印象です。G試験の特性上試験中に検索や本の参照が可能なため、用語検索の索引を辞書代わりに使え...続きを読むます。深層学習とは？強化学習とは？と単語で拾って学習していく事になるので、ディープラーニング初学者に優しめ。
Posted by ブクログ 2019年02月11日
ディープラーニングに関する正しい知識はこれからは必須だろう。プログラミングはできないが、ディープラーニングで何ができて、何ができないのか、何が得意で、何が不得意なのか、を正しく理解することは非常に重要だ。
G検定は、そういった観点で必要な知識をまとめて身に付けえるのに適当だということなので、本書を...続きを読む手に取ってみた。なかなか、このテキストだけだと理解しづらいところもあるが、テストも受けてみるかな、と。
Posted by ブクログ 2018年11月24日
G検定対策本としては中々纏まってて勉強し易い。
基本知識に自信があるなら、試験当日にさらっと目を通しておけば多分受かる。
歴史的な技術の連続性が見えたり、プロとして抑えるべき法律・倫理を浅く一通り学べる。
個人的にはいい試験だった。
Posted by ブクログ 2020年11月18日
超初心者である自分にとって、入門書という位置付けなのは良いが、「これをやれば合格できる」と言う試験では全くない！ Ｇ検定合格に向けて、私のような初心者には、本書を読み、理解するのは必要条件であっても、十分条件では全くないことを、声を大にして言いたい。 Ｇ検定はそんな甘い試験ではなかったです、私にとっ...続きを読むては…泣
Posted by ブクログ 2020年11月07日
参考書なのでそういうものだとは思うが読んでいてあまり内容が頭に入ってこなかった。この分野の本はもっと面白く書けるのではと思いながら斜め読みした。
Posted by ブクログ 2020年09月07日
G検定のために一通り読んだ。その後、黒本の問題集を解いたが、この本だけでは足りないようだ。
最初に読むテキストとしてはよいが、この本だけで試験に合格するのは難しそうだ。
Posted by ブクログ 2019年12月29日
機械学習とディープラーニングを体系的に理解するには悪くない。
ただ、分野の発展スピードも相まってここに書かれている内容がすぐに陳腐化する恐れはあるのと、細かい法令や世界の動向などを知るには全く足りない。とりあえずの入門編。
