生成AIが一般化し、AIリテラシーが求められる場面が増える中で、 G検定（ジェネラリスト） は「AIを事業で活用できる知識」を証明する資格として注目されている。

『深層学習教科書 G検定公式テキスト第3版』は、そのG検定の “唯一の公式テキスト” として、最新シラバスに合わせて全面的にアップデートされた一冊。

AIの基礎から社会実装・法律・倫理まで、 “AIを使う側”に必要な知識を体系的に学べる構成になっている。

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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3版 (EXAMPRESS) | 一般社団法人日本ディープラーニング協会, 山下隆義, 猪狩宇司, 今井翔太, 巣籠悠輔, 瀬谷啓介, 徳田有美子, 中澤敏明, 藤本敬介, 古川直裕, 松尾豊, 松嶋達也 |本 | 通販 | Amazon

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■ 1｜G検定の“公式テキスト”としての信頼性

本書は 日本ディープラーニング協会（JDLA）監修 のため、試験範囲と内容が直接リンクしている。

新シラバスに完全準拠
章末問題を一新
解説が丁寧で理解しやすい
入門書としても使える構成

「何から学べばいいかわからない」という人でも、この1冊を軸にすれば学習の方向性がブレにくい。

■ 2｜第1〜2章：AIの基礎と歴史を“今の視点”で整理

最初の2章では、AIの基礎と歴史がまとめられている。

AIとは何か
第三次AIブームの背景
機械学習と深層学習の違い
生成AIの位置づけ

ChatGPTや画像生成AIが普及した今の時代に合わせて、 “AIの全体像” を理解しやすい構成になっている。

■ 3｜第3〜5章：機械学習・深層学習の仕組みを体系的に理解

G検定の中心となるのがこのパート。

● 第3章：機械学習の具体的手法

教師あり学習
教師なし学習
強化学習
代表的アルゴリズムの特徴

● 第4章：ディープラーニングの概要

ニューラルネットワークの考え方
活性化関数
誤差逆伝播法

● 第5章：要素技術

CNN
RNN / LSTM
Transformer
Attention

特に第3版では、 Transformer・Attention・生成AI関連の説明が強化 されている点が特徴。

■ 4｜第6章：深層学習の応用例を“産業別”に理解

AIの応用例が、産業ごとに整理されている。

医療
製造
自動運転
金融
エンタメ
画像・音声・自然言語処理

「AIがどこで使われているのか」を具体的に理解できるため、事業活用を考える人にとっても読みやすい内容。

■ 5｜第7〜8章：社会実装・法律・倫理を丁寧にカバー

AIを扱ううえで欠かせないのがこの領域。

● 第7章：社会実装

AI導入の流れ
データ活用のポイント
プロジェクトの進め方

● 第8章：法律と倫理

個人情報保護
著作権
バイアス
説明責任

生成AI時代に特に重要なテーマが整理されており、 “AIを安全に使うための基礎” を学べる構成。

■ 6｜Appendix：産業応用の事例集

巻末には、 産業別のAI活用事例 がまとめられている。

どの業界で何が起きているか
どんな技術が使われているか
どのような課題があるか

G検定の学習だけでなく、事業企画やAI導入の参考にもなる内容。

■ 7｜どんな読者に向いているか？

● 向いている読者

G検定を受験したい
AIの基礎を体系的に学びたい
生成AIの背景を理解したい
事業でAI活用を検討している

● 向いていない読者

数学・実装を深く学びたい（E資格向けの内容ではない）
プログラミング中心の解説を求めている

本書は “AIを使う側のための基礎教科書” という位置づけ。

■ 8｜総評：G検定対策にも、AI入門にも使える“万能テキスト”

『深層学習教科書 G検定公式テキスト第3版』は、

AIの基礎
深層学習の仕組み
生成AIの背景
社会実装・法律・倫理
産業応用の事例

を体系的にまとめた、 AI時代の基礎リテラシーを身につけるための決定版。

G検定の学習はもちろん、 “AIを事業でどう使うか” を考える人にとっても価値のある内容。