#はじめに
今後10～20年後を考えた際に、
AIの知識は無駄にならないと確信しているため、
受験することにしました。
本音を言えば、E検定を受けたかったが、前提の講義費用が高い。。(最低20万～)
そのため、まずはG検定取得することにしました。
(G検定合格後、E検定費用だしてもらえないか交渉中)
#前提知識
・理系大学出身(微積分などの数理部分は理解しているつもり)
・ITエンジニア10年(ptyhonは最近だが、java等の応用でいけるだろうと楽観)
#勉強期間
1か月
#勉強方法
書物について、フリマアプリで探しましたが、
ほとんどSOLD OUTだったため、
同様に目指している方は定期的に見ることをお勧めします。
(個人的に失敗したなと反省。。)
１．教科書(1週間)
人工知能は人間を超えるかを流し読み
２．問題集(2週間)
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
を解きながら調べ理解を深める。
３．模擬テスト(1週間)
Study-AI
仕上げ。
#まとめ
勉強中。(受験日：2019/07/06)
試験終わりましたが、難しかった。。。
5割はできたと思いますが、勉強不足が否めない。。
人物問題でないやんけ。。計算問題もちょっとだけやん。。。
20問ぐらい法律・倫理問題なので、
AI白書に載ってたのかもと思われました。
(2019/07/13追記)
合格してました！(7/12 16時頃)
受験者数と合格者数は以下の通りでした。
| 項目 | 人数 |
|---|---|
| 総受験者数 | 5,143名 |
| 合格者数 | 3,672名 |
| 合格率 | 約71%(合格率高いですが、内容は難しかったです。。) |
合格証は8月末までと思ったより遅い。。
試験勉強考察
今回の経験から今後、受験する方へ少しでも参考になればと思います。
試験内容は概ね以下の割合の印象でした。
① 問題集, Study AI(6割)
② 深層学習(2割)
③ 法律・時事(2割)
###① 問題集, Study AI
以下を9割正解できる状態で挑めたため、
大きな割合で得点及び時間稼ぎできたと思います。
・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
・Study-AI
全く同じ問題が多々でることがありましたが、
虫食い箇所が違う箇所もあったため、問題文全て理解するようにしたほうが良いです。
人物の答えは覚えずに、エクセル等カンイングペーパー用意だけでよいです。(4問ぐらい？)
また、計算問題も少なかったです。(2問ぐらい？)
私が試験中に使用した資料は以下にアップしているため、活用ください！
カンニングペーパー資料
###② 深層学習
言葉から初耳のものがあったため、
理想は深層学習の青本を学習する必要があったようです。
検索である一部は回答できたと思います。
###③ 法律・時事
ここが、一番の鬼門です。
2か月前の時事問題がでるぐらい、
学習範囲を抑えるのは厳しいため、
一番後回しで検索すべきと思います。
AI白書が抑えているポイントもあるようなので、
余力ある方は上記手元にあって損はないと思います。
###検索の工夫
試験中は、問題文、回答内容をコピーできない制御になってます。(右クリックも使用できない)
そのため、都度入力して検索が必要なため非効率的です。
そこで、以下のChromeアドオンを追加することをお勧めします。
これにより、入力不要でコピー検索可能になり時間を稼げるようになります！
RightToCopy
###総括
・学習して即答できるものを増やし、時間を稼げるようにする
・カンニングできるものは資料化し、覚えない
・法律・時事問題は稼いだ時間で検索しながら時間をかけて回答する
AIの試験範囲は広がり続けると思いますので、
迷っているのならば早いうちに受けるべきだと思いました。