内容紹介（出版社より）

大好評！デジタル時代の必携リテラシー、G検定の「公式テキスト」の改訂版！

【本書の特徴】
・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。
・改訂された新シラバスに完全準拠。
・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。
・章末問題を大増量。分かりやすい解説付き。
・ディープラーニングに関する入門書としても最適。

【対象読者】
・ G検定を受験しようと思っている人
・ディープラーニングについて概要を学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人・DX推進を検討している人

【G検定とは】
・内容：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する
・試験方式：知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験）
・日程：年3回（詳細は公式サイトにて公表）

【目次】
試験の概要
第1章 人工知能（AI）とは
第2章 人工知能をめぐる動向
第3章 人工知能分野の問題
第4章 機械学習の具体的手法
第5章 ディープラーニングの概要
第6章 ディープラーニングの手法
第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて
Appendix　事例集 産業への応用

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

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

第3章　人工知能分野の問題
3-1.人工知能分野の問題

第4章　機械学習の具体的手法
4-1.代表的な手法
4-2.モデルの評価

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
5-4.活性化関数

第6章　ディープラーニングの手法
6-1.畳み込みニューラルネットワーク
6-2.深層生成モデル
6-3.画像認識分野での応用
6-4.音声処理と自然言語処理分野
6-5.深層強化学習
6-6.モデルの解釈性の問題とその対応

第7章　ディープラーニングの社会実装に向けて
7-1.AIと社会
7-2.AIプロジェクトを計画する
7-3.データを集める
7-4.データを加工・分析・学習させる
7-5.実装・運用・評価する
7-6.クライシス・マネジメントをする

Appendix　事例集 産業への応用
A-1.製造業領域における応用事例
A-2.モビリティ領域における応用事例
A-3.医療領域における応用事例
A-4.介護領域における応用事例
A-5.インフラ領域における応用事例
A-6.サービス・小売・物流領域における応用事例
A-7.農林水産業領域における応用事例
A-8.その他領域における応用事例