はじめに
G検定2023#3(7/8)に合格したのでその記録を残しておきます。
受験勉強のの参考になればと。
進め方
基本はシラバスのキーワードをまとめることで、AI関連知識を整理してカンペを作る方向で進めました。
進め方はKEIさんの動画を参考にしています。
(究極のカンペまでは作れてないです。)
問題の傾向が説明されているので一番初めに見るとよいです。
勉強内容
まずは白本を一通り読み、あまり理解できなかった箇所や白本に載っていないシラバスのキーワードを調べて資料にまとめていきました。
特にCNNでなぜ画像分類ができるのかについてはAIciaさんのCNN回がとても分かりやすかったです。
参考書に載せてほしい。
ディープラーニングの世界 シリーズはG検定で出てくるモデルが紹介されているので、時間があればすべて見ておくとよいかと。
シラバスに出てくるモデルについてはNNCさんの動画もみて勉強しました。
自然言語処理についてはもともと ゆる言語学ラジオ を見てたので、言語学的な知識についてはあまり調べてはいませんが、モデルは一通り調べました。
赤ちゃんの言語習得 シリーズはとても面白くて自然言語処理につながる内容なので、一度みてみるのもよいかも。
ほかにも人物をまとめたり、略語のリストをつくったり、同じようなキーワード（○○学習とか)をまとめたり、ILSVRCに出てくるモデルのリストを作ったりしました。
模擬試験
JDRAのサイトから飛べる模擬試験を1週間前に実施しました。(確か75%だったと思います。)
3日前にもう一つの模擬試験を実施しましたがサイト忘れました。。。
勉強しておけばよかったこと
各国の法整備の話などは情報を入れておくと確実に点が取れる問題が増えたかなと感じました。
受験後に実施している社内のAIコンテストで役に立たなさそうだったのであまり勉強してませんでしたが…
GDPRはいまだに把握してません…
あまり勉強しなかった箇所
特許と著作権については会社のe-Leaningである程度知識があるのであまり勉強しませんでした。
(特許については新規性とかのキーワードがわかってれば飛ばしてよいかと。)
最後に
現在、社内のAIコンテストに参加していますが、論文が読めたりモデルを探せたりできるようになっていたので、結構有効な検定なんだと思います。
(論文に書いてあるモデルやその精度が読み取れるようになったのは大きいです。)