はじめに

2023年12月下旬にAI実装検定 A級を受験したので，その所感などを記録しておく．
少しでも何かの役に立てれば幸いである．

受験の流れについて

以下のサイトを参考にしてマイページを登録し，そこから申し込みを行う．
https://cbt-s.com/examinee/examination/equ.html

簡単な概要

CBT（Computer Based Testing）形式，すなわちコンピュータ上で試験を行う
試験会場は出願時に会場一覧から任意に選択し，当日現地で受験した
３つの分野（AI，数学，プログラミング）からそれぞれ20問ずつ，計60問を60分で解かなればならない
- 各問題の範囲は公式のシラバス通りである（HPに掲載）
経験者からの話によると問題の中には出題ミスが含まれていることがあるらしい
- 実際集合の問題で，何度計算しても全体のうち$A$と$B$に属さない人数がマイナスになってしまっていた...（普通は [全体] $\ge$ $A \cup B$）
問題はランダムで出題されるので，時間配分を事前に把握することが難しい
- しかし，時間が余れば後で問題を見返すことはできる（後で見たい問題にチェックを付けることが出来る）
試験終了後，その場で点数を把握できる（合格証と領収書はマイページから入手できる）

結果

結果：合格
点数：91.6% （90%超えたのはうれしく思う）
内訳：数学 90% / プログラミング 90% / AI 95%

所感

実際はインターネット上にサンプル問題と同様の問題であり，思考力が問われるような特段難しい問題は出なかった．
- 計60問を60分なのでどちらかというとスピードが問われる？
numpy, pandas, matplotlib, scikit-learnなどは勿論独学で取得するのもよいが，signateやkaggleで実際にそれらを使ってみた方が理解度が速い？
数学は線形代数，微積分，確率が出題されるが，確率は高校の教科書，その他は大学の参考書の各章末問題に出てくるレベルである．
- 問題を見て瞬時に解法が出てくるくらい演習するのが望ましい？（実際そのおかげで20分以上残して全問解き終わることが出来た）
- 特に 固有値及び固有ベクトル は頻出かつ地道に計算して解かなければならない．
計算問題の解き方を工夫する（以下「計算問題の工夫」参照）
合格率は70%以上と決まっているので，自分は何問落とすことが出来るか？を考えてから問題を解いた．
- 某漫画か何かで実践された考え方を参考にした
- 苦手な科目があるときは特にそこの配分を考えた方がスムーズにやりやすい？

計算問題の工夫

注意事項

実際に以下の問題がそのまま出ることは無いであろう．

例（一部）

以下の問題の解を選択肢から選べ．（$\bigodot$はアダマール積を表す）

$
\begin{pmatrix}
a \\
b
\end{pmatrix}
\bigodot
\begin{pmatrix}
c \\
d
\end{pmatrix}
\bigodot
\begin{pmatrix}
e \\
f
\end{pmatrix}
\bigodot
\dots
\bigodot
\begin{pmatrix}
y \\
z
\end{pmatrix}
$

このまま計算してしまうと時間がかなりかかると思われる（特に小数が含まれる場合があるのでなおさらである）．
My解法： 各行列の各値の符号や倍数に着目して選択肢を絞る
- 例：$a$が$0.04$，$b$が$-9$であれば，解は上が4の倍数，下が9の倍数となり，選択肢が絞れる！

おわりに

次はS級取得に臨む．
あとPythonデータ分析試験 #python試験を年内もしくは遅くとも2024年１月中までに受験完了する（書籍がもらえるらしいので，Qiitaで呟いてみるがどうだろうか...）．
合格したらまた記事を書くかもしれない．

追記：Pythonデータ分析試験合格しました。