はじめに
こんにちは!
かなり久しぶりの投稿になりますが、今回はG検定(ジェネラリスト検定)についての記事です。
2019年7月6日に2019年第2回となるG検定が行われるのですが、今回は僕も受験してみます。
受験するにあたっての勉強法を備忘録的に書いていきますので、興味ある人は覗いていってください。まだ受験申し込みも間に合いますよ!
G検定とは?
G検定とは、一般社団法人 日本ディープラーニング協会が実施するジェネラリスト育成のための検定です。2017年に第1回が実施され、次回が計5回目となる比較的新しい検定です。
名前からして難しそうですが、簡単にいうとAIやディープラーニングについてどれくらいの基礎知識を有しているかを問うものです。
誰でも受験でき、
受験料:12,960円(税込) / 学生5,400円(税込)
合格率:第1回 約56.8%(受験者:1448人、合格者:823人)
第2回 約57.1%(受験者:1988人、合格者:1136人)
問題数:225題
制限時間:120分
となっています。
インターネット上で2時間かけて行われるテストなので試験会場に足を運ぶ必要もなく、非常に受験しやすい資格となっています。
合格率が結構高く、対策をしきれていない人も受験していると考えると、きっちり対策できた場合の合格率はもっと高いものになりそうです。
試験範囲
試験範囲は公式サイトにこのようなものが載っています。
①人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
②人工知能をめぐる動向
探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
③人工知能分野の問題
トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
④機械学習の具体的手法
・代表的な手法、データの扱い、応用
⑤ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
ディープラーニングにおけるデータ量
⑥ディープラーニングの手法
活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
深層強化学習、深層生成モデル
⑦ディープラーニングの研究分野
画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、マルチモーダル
⑧ディープラーニングの応用に向けて
産業への応用、法律、倫理、現行の議論
⑨応用数学
線形代数
確率・統計
情報理論
⑩機械学習
機械学習の基礎
実用的な方法論
⑪深層学習
順伝播型ネットワーク
深層モデルのための正則化
深層モデルのための最適化
畳み込みネットワーク
回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
生成モデル
強化学習
。。。まあ、そこそこの分量はありますね(汗)
検定なのでやっぱりある程度の対策はしないといけなさそうです。
具体的にどのように対策すればよいかも公式サイトに載っていました!
対策法
対策法に関しては、公式サイトの「推薦図書」の欄に載っていますが、正直ここまでの量は必要ないと思われます。
AIに関しての知識をつけるにはどれも良書揃いなのですが、検定に合格することにフォーカスした場合に必要なのは以下の3つだと感じます。
①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
この本は日本ディープラーニング協会が監修している正真正銘の公式テキストになります。
僕も読んだのですが、試験範囲の知識を浅く広く身につけるには最適です。
難しい数式の話は出てこないので、数学が苦手な人もご安心ください。
そもそもG検定に難しい数式について考えさせるような問題は一つも出てこないようなので、文系的な知識のインプットに終始して大丈夫そうです。
これは問題集ですが、解説もわかりやすい本となっています。
①を読んだ人がその知識の定着度合いを確かめるのにちょうどよい難易度です。
僕も使っていますが、分量的にも2日あれば終わるぐらいなので短期集中で仕上げてしまうのが良さそうです。
仕上げの予想問題も2回分掲載されているので、実際の試験時間を想定して解けば合格ラインには届くのではないでしょうか?
これは予想問題を掲載しているサイトです。
正直本がないとしても、このサイトで勉強すれば最低限の対策はできると思います。
予想問題は実際の問題数と同じ225題あり、120分以内で解けるように時間を計ってくれる機能もついています。
間違えた問題は復習して最終的に全問正解できるようすれば、かなりの実力がつきそうです。
最後に
いかがでしたか?
まだあまりメジャーな資格ではないですが、2000人ほどの受験者がいることは確かです。
AIを事業に使いたいという会社の社長や管理職級の人も受けているようなので、今後必要になってくる資格かもしれません。
AIについて一通り勉強してみたという方は自分の知識を確かめるのにちょうどいいと思うので、気になったら是非受験してみてはいかがでしょうか?
最後に、医学生である僕が所属しているツカザキ病院眼科AIチームのページも見ていただけたら幸いです!ぜひご覧ください!
僕が書いた記事もいくつかリンクを貼っておきます。
プログラミングやディープラーニングの勉強、何から手をつければ良い!?
では、また次の記事で!