かなたはて

とりとめもないこと。

【受験体験記】G検定に合格した。

 2020年3月14日(土)に、JDLA Deep Learning for GENERAL 2020#1検定を受けて合格したので、その備忘録を書く。昨今、ディープラーニング流行の兆しがあり、これからの一般教養となるのではないかと思って受験した。

 本当はもっと速く公開するつもりだったけど、中々キーを打つ手が動かなかった......。

 

使った参考書・サイト

『徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集』

https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51Ct+64OAXL._SX350_BO1,204,203,200_.jpg

 

 本番を想定して作られた問題集。これがないと始まらないと思う。発売された当初はこの本だけで良かったみたいだが、自分が受けた回だとこの本だけでは足りなかった。特に法令関係がこの本だけでは不十分。

 といっても法令は時々刻々と変わる上、問われる範囲も多岐にわたるので、どう対策すれば良いのか分からないけれど。本番では法令関係は自分の常識に照らし合わせて解いた。正解していた自信はない。

 あと、本書では誰が何を言ったとか、どの大会で何が起こったとかといったイベントが重視されて解説されていたけれど、本番ではそんな問題は殆ど出なかった。

 以下、本書を黒本と呼称。

 

人工知能は人間を超えるか』

https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/41awNvZKJNL._SX354_BO1,204,203,200_.jpg

 

 導入にかなりオススメ。G検定の学習過程で身につけた知識の殆どは、この本を読むだけで身につけられると言っても過言ではない。実際に資格を取得するためには、計算問題の練習をしたり、知識の精度を上げたりする必要は出てくるけれど。

 G検定を受けない人でも、ディープラーニングやAIとは一体何なのかを知りたい人にお勧めできる。

 

『深層学習 Deep Learning

https://m.media-amazon.com/images/I/51G1qCKzDHL._SY346_.jpg

 

 買ったけれど使わなかった。内容は難しかった。

 

『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』

 https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51dYVqu6B6L._SX351_BO1,204,203,200_.jpg

 

 買ったけど読まなかった。

 

『図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書』

https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/519r+YcjKSL._SY344_BO1,204,203,200_.jpg

 

 オススメの本。公式テキストよりこちらを買う方が良いと思う。概ね勉強しきった後に買ったので、本書を買った効果は薄かったけれど復習や知識の整理に役立った。ロジスティック回帰の解説図がわかりやすかったのが購入の決め手。

 

『G検定 ~最短合格指南書~』

https://m.media-amazon.com/images/I/51kT3N1VyBL.jpg

 

 Kindleで販売されている電子書籍。実際に受験した著者が用語をまとめてくれている。空き時間にちょっとずつ読んだ。本番でもKindleで開いておいて、分からない単語を調べられるようにした。まずまず役に立った。

 

Study-AI

 G検定の公式HPに掲載されている例題の解答や、Study-AIが作ったG検定の模擬試験が公開されている。かなりオススメ。これがなかったら資格を取得できていなかった気がする。

 

勉強

 勉強は3ヶ月くらい前から始めた。

 まず一番始めに『人工知能は人間を超えるか』を読んだ。これは易しい本だったが、かなりゆっくり読んで1ヶ月くらいかかってしまった。結構面白かった。

 その後、黒本を3週間くらい掛けて1周した。ここでようやくこのままじゃ間に合わないと慌て始めたが、他にやる本が思い当たらないので、とりあえずそのまま黒本を続行。分からないところはネットで調べた。

 黒本を3周くらいした後に、どうにも理論面が分からなくて近代科学社の『深層学習』を購入した。でもこれは全く読まなかったので失敗だった。

 そして黒本を5周くらいしたときにStudy AIの模擬テストとディープラーニング協会の例題を実施。これらの試験問題に知らないことがいっぱい掲載されていたので、ここでさらに慌て始めた。

 その後も他にやることがないので、ひたすら黒本とStudy AIの模擬テストを続けて、ちょうど黒本を7周くらいしたとき『図解即戦力』を購入した。内容は黒本とStudy AIをやっていれば知っていることだったが、知識の整理にまあまあ役立った。これが試験まで残り10日ほどの時のこと。同時に『ディープラーニングの数学』も購入したが全然読んでいない。これも失敗。

 結果、黒本とStudy AIの模擬テストをメインに勉強して受験した。

 当日は自宅で受験。予め、出てきそうな単語をブラウザで調べて開きっぱなしにしておいた。当然、分からない単語が出てくる度に検索した。

 試験終了後は手応えはあまりなかった。受かったのか受からなかったのか分からない感じだった。

 

反省と感想

 勉強するときにG検定とかディープラーニングと言う言葉に引っ張られすぎて、教材選びに苦労した。今だったら機械学習とかでも調べると思う。もう一回受験するなら『仕事で使う機械学習』を購入してみるかなと思う。

 あと合格した後に、G検定のまとめ記事をたくさん発見して悔しい思いをした。結構よくまとまっていて勉強時に使えればと思った。これから勉強する人は、まとめ記事をフル活用すると良いと思う。

 いろいろ無駄な買い物をしてしまったが合格したので良かった。

 

合格後のこと

 Slackに登録した。定期的にアンケートの依頼が来るようになった。ディープラーニング関係のセミナーや交流会の案内が来るようになった。

 

おまけ(本番で初めて見た用語集)

Xia PDS ワンショット学習 ディープブルー 分散表現 elmo gru ジョーダンネット エルマンネット BERT 意味表現学習 連続単語袋 スキップグラム 談話構造解析 照応解析 open AI gym LSTM ゲート数 CIFAR MINIST 価値反復 方策勾配法 A3C t-SNE マスク化言語 マルチヘッド 普遍文埋め込み std coef 混同行列 ベイズの定理 バイデザイン オプトイン バイオーダー 改正道路交通法 XAI cia imformation criteria 赤池情報量基準