【2024年】「g検定」のおすすめ 本 70選!人気ランキング

この記事では、「g検定」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
  2. 徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ)
  3. 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[明瞭解説+良質問題]
  4. 最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版
  5. スッキリわかる ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) テキスト&問題演習
  6. 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)
  7. これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト&問題集
  8. ディープラーニング活用の教科書
  9. ディープラーニング活用の教科書 実践編
  10. 徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集
他60件
No.6
64
みんなのレビュー
AIの権威である東大の松尾豊教授の書籍。小難しい内容はほとんどなく、一般受けするような内容でAIの今後について分かりやすく学べる書籍。
No.8
61
みんなのレビュー
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No.9
60

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

みんなのレビュー
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No.10
60

徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集

スキルアップAI株式会社 明松 真司
インプレス
みんなのレビュー
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No.12
59
みんなのレビュー
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No.13
57
みんなのレビュー
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No.14
57

AI白書 2020

独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会
KADOKAWA
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No.15
56
みんなのレビュー
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No.20
53

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

みんなのレビュー
デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.23
53

世界のトップ企業50はAIをどのように活用しているか?

バーナード・マー
ディスカヴァー・トゥエンティワン
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No.24
53

AI白書 2023

AI白書編集委員会
KADOKAWA
みんなのレビュー
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No.25
53
みんなのレビュー
ゴリゴリのデータサイエンティストやAIエンジニアを目指す人というよりも、コンサルタントやAIプランナーを目指す人向けの本。
No.27
53
みんなのレビュー
ビジネスパーソンにAIの書籍を1冊オススメするなら間違いなくこれを選ぶ。データサイエンティスト協会の理事も努めビジネス・アカデミックの両面からデータサイエンスにBETしている安宅さんが語るAIのあり方。我々日本人がこれからの時代において世界でプレゼンスを発揮するためにはどうすればよいかを教えてくれる書籍で非常に感銘を受けた。どんよりとした日本の停滞感に対して少しでも希望を見出すことのできる書籍。安宅さんの書籍はどれも素晴らしいが絶対にこれは読んで欲しい。
No.28
53

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

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No.31
53
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No.33
53
みんなのレビュー
ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.36
53
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No.37
53
みんなのレビュー
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No.39
53
みんなのレビュー
ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
No.41
53
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No.45
53

自然言語処理編

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ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
No.46
53
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No.47
53
みんなのレビュー
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No.49
53
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No.50
53
みんなのレビュー
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No.55
53
みんなのレビュー
データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.57
53
みんなのレビュー
ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.58
53
みんなのレビュー
データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.59
53
みんなのレビュー
機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.61
53
みんなのレビュー
日本のデータサイエンティスト第一人者である河本薫さんの書籍。現場にどうやってデータサイエンスを浸透していくか、組織としてどうやって価値ある分析アウトプットを出すことができるかが学べる。
No.62
53
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No.66
53
みんなのレビュー
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No.67
53

フレームワーク編

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No.68
53

入門 Python 3

Bill Lubanovic
オライリージャパン
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No.70
53
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