これならわかる！ ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） いちばんやさしい合格の教科書

はじめに
G検定とは
本書の特徴
本書の使い方
G検定の勉強の進め方とポイント
試験当日の対策

第1部
第1章 人工知能とは
Lesson 01 人工知能とは何か
Lesson 02 AI研究の歴史
Lesson 03 第一次AIブーム～探索・推論
Lesson 04 第二次AIブーム～知識表現とエキスパートシステム
Lesson 05 第三次AIブーム～機械学習とディープラーニング
Lesson 06 AI分野で議論されるさまざまな問題
　　章末練習問題
　　解答・解説
　　本章の用語まとめ

第2章 AIに関する法律と倫理
Lesson 01 個人情報保護法
Lesson 02 プライバシー対応と国際的な個人データの保護
Lesson 03 著作権法
Lesson 04 特許法
Lesson 05 不正競争防止法
Lesson 06 独占禁止法
Lesson 07 AI開発における契約や取り決め
Lesson 08 AIに関する倫理①
Lesson 09 AIに関する倫理②
Lesson 10 AIが社会にもたらす影響
Lesson 11 AIガバナンス
　　章末練習問題
　　解答・解説
　　本章の用語まとめ

第3章 AIの社会実装に向けて
Lesson 01 AIプロジェクトの基本的な考え方
Lesson 02 AIプロジェクトの全体像
Lesson 03 AIを提供する方法
Lesson 04 AIモデル開発の技術プロセス
　　章末練習問題
　　解答・解説
　　本章の用語まとめ

第2部
第4章 機械学習の概要
Lesson 01 機械学習の基礎知識
Lesson 02 教師あり学習の概要
Lesson 03 教師あり学習① 回帰分析
Lesson 04 教師あり学習② 決定木
Lesson 05 教師あり学習③ SVM
Lesson 06 教師なし学習の概要
Lesson 07 教師なし学習① クラスタリングと次元削減
Lesson 08 教師なし学習② その他の手法
Lesson 09 強化学習
Lesson 10 モデルの選択・評価
Lesson 11 過学習
　　章末練習問題
　　解答・解説
　　本章の用語まとめ

第5章 ディープラーニングの概要
Lesson 01 ニューラルネットワークとディープラーニング
Lesson 02 ハードウェアの進化
Lesson 03 ディープラーニングの学習手法
Lesson 04 誤差関数
Lesson 05 ニューラルネットワークで発生する問題
Lesson 06 活性化関数
Lesson 07 勾配降下法におけるデータの読み込み手法
Lesson 08 エポックと早期終了
Lesson 09 勾配降下法におけるその他の問題
Lesson 10 ハイパーパラメータの調整
　　章末練習問題
　　解答・解説
　　本章の用語まとめ

第6章 ディープラーニングの要素技術
Lesson 01 畳み込みニューラルネットワーク
Lesson 02 リカレントニューラルネットワーク
Lesson 03 Attention と Transformer
Lesson 04 オートエンコーダ
Lesson 05 訓練データを増やす手法
　　章末練習問題
　　解答・解説
　　本章の用語まとめ

第7章 ディープラーニングの応用例
Lesson 01 画像認識
Lesson 02 自然言語処理①
Lesson 03 自然言語処理②
Lesson 04 音声処理
Lesson 05 深層強化学習
Lesson 06 画像データの生成
Lesson 07 転移学習とファインチューニング
Lesson 08 マルチモーダル
Lesson 09 モデルの解釈性
Lesson 10 モデルの軽量化
　　章末練習問題
　　解答・解説
　　本章の用語まとめ

第8章 AIに必要な数理・統計知識
Lesson 01 データの特徴を表す指標
Lesson 02 分布と確率の基礎
Lesson 03 データの関係性と統計的な判断
　　章末練習問題
　　解答・解説
　　本章の用語まとめ

付録（AIモデル一覧）
索引