同書の著書の一人である瀬谷啓介氏は、（株）Double Bind代表取締役。Red Had認定エンジニア（RHCE）、理論物理学学士、物性物理学修士ほかさまざまな資格を持つ人物です。また、巣籠悠輔氏は東京大学工学部システム創成学科卒業、同大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻修士課程修了、2013年株式会社電通入社。機械学習をはじめ、ウェブ開発やデザインを手がけています。
G検定の運営団体である、日本ディープラーニング協会が執筆している公式テキスト。最新のシラバスである「JDLA Deep Learning for GENERAL 2018」に準拠した内容となっており、ディープラーニングについて学ぶことができる一冊となっています。G検定を受験しようと考えている人はもちろん、ディープラーニングについて学びたい・事業に活用したいと考えている人など、幅広い人のニーズに対応している内容です。各章末には練習問題も付いています。
「本書はG検定の膨大な試験範囲のうち重要なトピックを限られたページ数に詰め込んだものです。これだけの紙幅によくぞこれだけの情報量をわかりやすくまとめたなと、読み返して思います。そう、あとから読み返せば。つまり、大胆に情報を圧縮してしまったために「元々知識のある人が読んだら感心けど知識のない人が読んでも頭に残りにくい」テキストになってしまっています。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R3BUUNOU8PCTPR/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4798157554）
「効率的にG検定合格を目指される方がまず最初に読む本としておすすめできると思います。ただし、予備知識がない方がこの本だけで合格できるかと言われると、それは少し微妙な感じです。この本をきっかけに用語をネットで調べたり(日本語の分かり易い解説記事がたくさんあります)、AI白書を読んだりするとよいと思われます。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R6HW211JF52HW/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4798157554）
「人工知能、ディープラーニングに関しての概要や活用事例がきれいにまとまった本。この中のキーワードを暗記してアウトプットするという「G検定」のあり方には資格試験としてかなりの疑問を感じます(というか資格ビジネス以外の何物でもない)が、読み物としてよくできているので好印象です。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R1AH63DBBJFKFB/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4798157554）
「資格試験のテキストは読んでいて面白くないイメージがありましたが、この本は普通に面白いので熱中してしまいます。また、数式はほとんど出てこず、私のような文系&無学が一冊目に読むのにももってこいだと思います。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R14L88RP6Y0MH8/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4798157554）
「読んでみると説明もコンパクトで、いままでの実務経験を言葉数少なく書いてくれていると感じました。また、実務上必要と感じていたところでも説明が十分でなかったりする部分も確かにありますが、逆に無理やり自分を納得させていた部分を丁寧に１つ１つ細やかに書き込んでいる感じがします。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R27UIBF7U67VOD/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4798157554）
「このテキストだけで合格できるか、というと、いい点は取れないかもしれないですが、きちんと読み込めば及第点は取れると思います。自分はこのテキストのみで合格しました。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R8L7B0A23PTVG/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4798157554）
「本書の内容が薄すぎるため、本番の問題を解くための力をつけることができません。たとえ、この本を何度読み込んでもG検定は合格できないでしょう。それぐらい本番の問題で問われているものと本書の内容に、大きな乖離があります。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R22Z2WM11PDTFN/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4798157554）
「まずはこの一冊から。読み物としても面白いです。ただ、この一冊だけではG試験対策としては不十分です。」
引用元：honto（https://honto.jp/netstore/pd-book_29238241.html）
「理系ではないが、高校数学を数IIや微積分対数かじったりしてれば、ほぼ無理なく、読めますが、いざ問題集で解ける内容まで詳しいかと言うと、やや足らないよう。」
引用元：honto（https://honto.jp/netstore/pd-book_29238241.html）
「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。」
引用元：楽天ブックス（https://books.rakuten.co.jp/rb/15618087/）
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※2023年4月時点の調査結果です。
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