日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催する2020年 第3回 G検定（ジェネラリスト検定）に合格しました。G検定はどのような試験で、合格までどうやって勉強をしたのかを解説します。
##G検定の概要
ディープラーニングの基礎知識やAI活用に関する知識について問われる試験です。
日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催しています。詳細は、公式ページを参照してください
##受験動機
筆者はこんな人です。
- SIer勤務のシステムエンジニア。
- 最近の仕事はRPAやAIサービスを使った業務改善コンサルティング
AIサービスや製品の知識はあるものの、AIの仕組み（アルゴリズムとか）についてはイマイチ知らなかったので、AIについて体系的に知識を学びたかったのが受験動機でした。資格を取ることでコンサルとして少しでも箔を付けようという浅はかな考えもありました。また、普段からAIサービスに触れていたのもあって、サクッと合格できるでしょ！とか思ってました。
##試験対策
普段からAIについて勉強していたので、G検定に向けた勉強はあまりしていません。試験対策としては、問題集を解いて、わからないところを調べて、、の繰り返しです。最終的に、問題集は答えをほぼ暗記してしまったので、模擬試験（無料）を別に受けて、誤答した箇所を詳細に調べることで自分の汎化性能を上げました。
- 普段から
- Pythonでプログラムを組みながらAIの仕組みを勉強
- 数学（微分や行列計算など）の勉強しなおし
- 業務で触っているAIサービスについて、ニュースサイト等で動向をウォッチ。
- G検定の試験対策（２週間ほど。1日あたり1-2時間）
- 公式ページのシラバスを確認
- 以下の書籍で『ゼロから作るDeep Learning』に記載がない部分を補完
- 試験対策問題集を使って、間違えたところや知識が曖昧な所を重点的に再確認。
- 問題集は最近出版されたものにしてみました。
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最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）
- 強化学習関連（Q学習とか）
- BERTやGTP-3など、比較的新しいモデルについて
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最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）
- 模擬試験（無料）を実施、間違えたところを重点的に再確認
##実際に受験してみて
試験は公式テキストに書いてないことが普通に出題されます。そして問題集や模擬試験の問題がそのまま出ることはほとんどありません。AIについて、幅広く、本質的かつ体系的に理解をしていることが求められていると感じました。
- 第３回G検定について
- 2020年11月7日（土）13:00-15:00（120分）オンライン開催
- 全194問で、設問はすべて選択式
- 出題内容
- 範囲は公式ページのシラバス通り
- 筆者の体感では、機械学習やAI周りの問題は６割ほどで、残りは、倫理、法律、時事問題などから出題
- 倫理・法律の問題がやけに多い印象
##アドバイス
G検定試験対策としては、小手先の対策よりも正攻法が１番だと思います。
###過学習せず、汎化性能を上げる
公式テキストの問題や、問題集の丸暗記は無駄です。理解度のチェックに使いましょう。学習→理解度を検証→再学習→・・・の繰り返しです。
###AIを活用するための知識を身につける
倫理や法律、時事問題に関する出題が多いのは、AI活用にあたって必要な知識だからだと思います。機械学習やAIの技術に関する知識だけではAIをビジネスで活用できません。
また、AIの業界は変化が激しく、普段から業界動向をチェックしておいた方がいいでしょう。
##おわりに
普段からAIに関する勉強はしていましたが、受験を通してAIの仕組みから活用まで体系的に知識を身につけることができました。実業務でもAIを活用したいという相談が増えていますが、G検定の学習を通して身に付けた知識が実業務でも役立っていると感じており、受験してよかったと思います。
本稿がこれからG検定を受験する人の助けになれば幸いです。