G検定に受かったので勉強法などを紹介する
JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#2に合格しました。
総受験者数 2,680名
合格者数 1,740名
ということで半数以上が合格しているので、 特に自慢も出来ませんが...。
折角なので受験の様子や、合格のコツなど紹介します。
どんな試験?
- ディープラーニングの基礎知識を問う試験
- 選択式の問題が226問
- 試験時間120分
- 自宅受験
- 試験範囲、中々広い
試験前学習
仕事が立て込んでいて、思ったより出来なかった。
流石にマズイと思って、
当日午前（試験開始が13時）に公式テキストを一通り読んだ。
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
- 作者: 浅川伸一,江間有沙,工藤郁子,巣籠悠輔,瀬谷啓介,松井孝之,松尾豊,一般社団法人日本ディープラーニング協会
- 出版社/メーカー: 翔泳社
- 発売日: 2018/10/22
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
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あと下の推薦図書2冊は結構前に通読していた。
- 出版社/メーカー: 角川アスキー総合研究所
- 発売日: 2018/03/22
- メディア: Kindle版
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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)
- 作者: 松尾豊
- 出版社/メーカー: KADOKAWA/中経出版
- 発売日: 2015/03/11
- メディア: 単行本
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本番の様子
問題数が多く時間が足らないという声をよく見聞きしていたが、
IPAの午前問題と同じ要領で、
即答で答えを埋めていったら70分以上余った。
あとの時間でググりながら分からなかった問題を埋めたが、
それでも20分程度余った*1。
問題の内容
出題範囲の問題が万遍なく出た印象。
大別するとこんな感じ。
AI歴史・一般常識系
第1～3次AIブーム、フレーム問題、ELIZAとか。
推薦図書の「人口知能は人間を超えるか」や公式テキストの内容が
似た感じで出題されるので、比較的回答がしやすいパート。
機械学習(DL含む)の基礎知識系
教師あり/なし、強化学習の違いや、各手法、
正則化や適合率/再現率、
DLのフレームワーク、など。
たまに難しい問題があるが、基礎知識が多い。
ただ、曲がりなりにもデータ分析を1年経験した上での感触。
経験ゼロだと意外に鬼門かもしれない。
計算問題も数問あったが、馬鹿にされてるのかと思う位なレベル。
DLの最新情報系
GANとか最近の技術について問われる。
DLということで必然的に画像・音声・自然言語系になるが、
いずれもあまり実務で携わることが少ないので、中々に難しかった。
ググりまくったパート*2。
法律系
結構、公式テキストから出題された印象。
低コストで合格する方法を考えてみた
合格する事自体には、あまり意味がない資格かもしれない、
というのは一旦置いておいて、
出来るだけ低コストで合格する方法を考えてみます。
事前学習
最低限必要な本は公式テキストのみ。
これだけで結構な数の問題をカバー出来ます。
これを1,2回通読。大体の内容を覚えておけるとベスト。
そうでなくても、どこに何が書いてあるか大よそ掴んでおく。
本番
悩まず、即答していく。 このとき、
自信がない問題は「問題をチェックする」をクリックして目印を付けておく。
一通り、即答で回答が終了したら
残った時間で、
印が付いている問題をgoogle検索や書籍を使いながら潰していく。
これで合格間違いなし！*3
まとめ
自宅受験×選択問題、ということも相まって難易度は低い。
合格自体がステータスにはならない資格だと思います。
ただ、問題は中々良いと思いました。
試験を受けるでもなければ中々学ばない、歴史系や法律系もありますし、
機械学習の基礎的な出題もある。更に最新事例に関する出題もある。
試験前学習、あるいは試験中学習で得られるものは多いと感じました。
ディープラーニングを学ぶきっかけが欲しいという方は、
受験してみては如何でしょうか。受験料1万超えですが...。
