G検定 難易度と対策

2020年7月4日に行われた(一社)ディープラーニング協会認定G検定の合格通知を頂いたので、難易度と対策について書きます。

スポンサーリンク

素地について

素地はほぼゼロに近いです。仕事でAIに携わることなし。文系で数学は高校2年で諦め。開始時にはなんのAIのは知識なしの状態でした。

学習期間について

期間で言うと初めのテキストを買ったのが2019年6月で試験が2020年7月でしたので、1年くらいゆっくりかけて勉強しました。自宅では勉強の時間を取らず通退勤の電車移動の時間を使って学びました。と言っても、途切れ途切れで正味は半年くらいと思います。総勉強時間は100時間くらいかけてたことになります。他のサイトでは、1週間で合格とか、勉強時間30時間で合格とか、ありますが、素地によると思います。

教材について

G検定対策に関する書籍は多数あります。僕が使用した順番にご紹介します。

ブログ

ブログ | 人工知能(AI)でビジネスの未来を変える AISIA
株式会社システムインテグレータが提供するAI(人工知能)サービスに関連した記事やコラム、最新情報をブログでご紹介いたします。

まずはAIとは何かをWEBでさらっと掴みました。上記サイトは全体を分かりやすく解説しており、とてもわかりやすかったです。

人工知能は人間を超えるか 松尾豊

日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊先生の書籍です。皆が初めに読むのに薦める定番とされています。試験対策を意識するよりも、AIとは何なのかを広く知るのに最も良い本だと思います。

ディープラーニングG検定公式テキスト 浅川伸一

文字通り検定のための教科書です。実際の試験よりも簡単に描かれており、松尾先生の「人工知能は人間を〜」を読んだ後であればすんなりと理解できると思います。各項目に問題も準備されています。試験を受けるなら必読の一冊です。

ディープラーニングG 検定ジェネラリスト問題集 明松真司

問題中心の内容でありながら解説もしっかりしている、通称黒本。テキストと比較すると若干難易度が上がります。また、テキストで載せきれなかった、隙間の問題も掲載されています。全て正解できるようになるまで、繰り返し読むのが良いと思います。

エクセルでわかるディープラーニング超入門 桶井良行

ディープラーニングの構造をエクセルで理解するための本です。エクセルに馴染みのある人には良いと思います。僕はこれで大分理解が進みました。

AI白書

毎年新しい版が出版されています。新しい情報が掲載されており、かなりボリュームがあります。読みごたえありますが、試験には重要な情報が多くありますので、一読できると良いと思います。

WEB講義

文字だけでなく、動画でみると理解は深まります。有料会員限定配信ですが、巣籠悠輔先生の講義は大変理解が深まりました。

ディープラーニングG検定 試験対策講座
日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングを事業に活かす人のための「G検定(ジェネラリスト検定)」の試験対策講座です。同検定のシラバスの作成者のひとりであり、GunosyやREADYFORの創業メンバーとしてエンジニアを経験してきた業界の第一人者、巣籠悠輔氏が全8回で講義します。合格するために押さえるべき...

YouTube

YouTubeでもAIに関する配信が増えてきています。こちらもみてみるのをおすすめします。

Sturdy AI

最も本番に近い問題を解く事ができます。

G検定(AIの検定)模擬テスト
G検定(ディープラーニングと機械学習の検定)模擬テストと公式例題解説を無料公開中無料β版(300題以上)利用申請  ※ベータ版ですが、お気軽にご利用ください。  

テキスト、黒本の問題をしっかり覚えても、なかなか得点することができませんが、そうゆうものとして、問題に慣れるのが良いと思います。

勉強方法について

素地がない、僕のような方だとまず単語のがわかりません。その単語をタテ・ヨコで繋げるようにノートに書いていくのが良いと思います。本番まで想定すると検索を目的として、エクセルなどのデータでまとめて行くのが良いと思います。自信でじっくり時間をかけてノートを作って行くのが良いと思いますが、手っ取り早く進めたい方は下記記事も見て頂ければと思います。

G検定対策 重要用語集
G検定対策 重要用語集AIを体系的に学びたいなら、G検定取得を目指すのが最も手っ取り早いと思います。G検定...

試験は120分で226問です。よっぽど試験慣れした人でなければ、時間が足らなく感じると思います。回答に悩む難易度の高い問題も多く含まれます。当日は、秒で解く問題、捨てる問題、調べて解く問題を瞬時に判別するスキルがあると良いでしょう。Sturdy AIで問題のレベルをみて、イメージしておくと良いでしょう。

振り返ってみて良かったこと

世の中のAIがどのように作られているのか、イメージ出来る様になりました。Google翻訳のアルゴリズムはリカレントニューラルネットワーク(RNN)より優れているTransformerでできていること。または、異常検知の仕組みは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で作られている。など。AIで何ができて何ができないのかについて、ざくっとでもわかることで実務でも活かすことができると思います。

もっとAIを深く知りたいと思うようになりました。僕は1年かけてゆっくり学んできた所為もあると思いますが、AIは自体現在進行形でこの学習期間内でも随分変わったと思っています。この進化をみるのも楽しく思いました。 Study-AIも2020年より新たにAI実装検定も開始し学びのきっかけは増えています。

数学をまた始めようと思わせてくれました。数学に苦手意識がありましたが、現代は文系であっても基本的な数学はスキルとして身に着けておいた方がよいと思う機会が増えています。過去と比べると、微分積分もわかりやすく説明しているコンテンツも増えており、身近になってきていると思います。

いかがだったでしょうか。僕のG検定 難易度と対策についての記録でしたがとても意味のある学びだったと思いますので多くの方にお勧めしたく思っています。

コメント

タイトルとURLをコピーしました