概要
ディープラーニングの資格「G検定」(2020#1)を受験したので、受験記として残します。
勉強方法と試験の感想がメインです。
簡単に自己紹介をすると、
金融系SE、4年目、AIの知識はゼロです。
目次
１.記事の目的
２.受験した目的
３.受験までの学習スケジュール
４.勉強方法
５.試験後のメモ&感想
６.合格発表
７.振り返り
８.今後の展望
１.記事の目的
- G検定を今後受験する人のため
- 受験の備忘録
- （おまけ）Qiitaに投稿してみたかった（初投稿です
）
２.受験した目的
- AIやディープラーニングのニュースを見て知りたいと思った
- 資格というわかりやすい目標に惹かれた
- 会社で推奨された(合格すれば受験料だしてもらえるやつです)
３.受験までの学習スケジュール
学習期間
2020/1/1〜2020/3/14（２ヶ月ちょっと）
平日はほぼやらず、週末に数時間ずつ
受験日時
2020/3/14 13:00~15:00
自分のPCで受験できるので楽！
４.勉強方法
使用した参考書
-
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
まずこれを読みました
- AIの歴史とか事例とかがメインなので、普段本を読まない私でもサラッと読める
- 正月に図書館で借りて、三が日に読み終わったので、まず手をつけるにはオススメです
-
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
俗にいう白本
- これをメインに勉強（公式テキストなので当たり前ですが）
- 全部で3周して一通りは頭に入れた
- 「人工知能は人間を超えるか」を参考書にしたもので読みやすい
- 広く浅くですので、なんとなく知った気分になった(笑)
-
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
俗にいう黒本
- 上記の公式テキストとセットで3周（3周目は2周目で間違えたとこだけ）
- 実際の試験で同じ問題もあった
- 説明が丁寧でわかりやすい
使用したサイト
- Study-AIの模擬テスト
http://study-ai.com/generalist/
- こちらは2周（2周目は1周目で間違えたとこだけ）
- 実際の試験で同じ問題もあった
- PCやスマホでできるのがメリット
- 本の問題集より難易度高（実際はこっちの方が試験のレベルに近かった）
- 誤植がちらほらあってイライラしました
参考になりそうなサイト
自分のPCで受検するので、調べることができてしまいます
（もちろんルール上はNGです！）
【資格試験対策】ディープラーニングG検定【キーワード・ポイントまとめ】
絵やリンクの挿入が多くて、事前に読むだけでも勉強になりましたG検定 本番困りそうな所まとめ
端的にまとめてあり、痒いとこを掻いてくれるようなまとめです
５.試験後のメモ&感想
- 試験時間は120分 全214問、1問にかけられる時間は30秒ちょっと
- 「後で確認する」という旨のフラグを立てることできる
- 1周90分くらいかかって、5割くらい後で確認フラグが立ってた（残り30分、この時点で死亡フラグ
） - 結局、3割くらいは再確認できず
- 問題文のコピペできません（問題文が画像になっているイメージ）
- 勉強してればカンペサイトは不要
- 公式テキストや問題集に載っていない、法律や最近のAIの動向に関する問題が3割くらいあった（しかも最初の方に固まっていてイライラした）
- 公式テキストや問題集は解けるけど、本番の試験は解けないっていう過学習の状態だった
- 知っている用語でも言い回しが難しい問題もあった（もはや国語の問題）
- 調べないと分からないような問題が多く、twitterでは「Google検定」とモジられていた
- AI白書を読み込んでいればもっとわかったのかな？って感じ
- おそらく正答率は6〜7割くらい
６.合格発表
結果は合格でした。良かったです
3/26(木)9:00にメール連絡でした。
合格率は66.66%で、得点と合格ラインは非公表であることから
合格率をベースに合格ラインを決めているようですね。
7.振り返り
- AIの歴史や概要を勉強できたのは良かった
- ディープラーニングの中身（実装）とは全然関係ないから、万全の準備体操をした気分
- 今後AIの勉強をしていけば「あーあれね！」ってなる（はず！）
8.今後の展望
G検定は用語や歴史ばっかだったので、
カグルとかで実装をやってみたいと思います！
皆さんの参考になれば嬉しいです。