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ガチ素人が1ヶ月でディープラーニングのジェネラリストになった話

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はじめに

なんか、ガチ素人って書くとAVみたいですね

ディープラーニングの知識ゼロの素人でしたが、1ヶ月の勉強でディープラーニング ジェネラリスト試験1に合格しました。

せっかくなので、自分の経験を踏まえつつ合格への(おそらく)最短ルートをまとめてみます。

これからチャレンジしてみようという方の参考になれば幸いです。

ちなみに、僕のスペックはこんな感じです。


  • 数年前まで理系の大学院生だった。


    • 専攻は機械工学だったので、ディープラーニングの知識はゼロ。行列の計算くらいはできる。



  • お仕事は上流という名のパワポ職人。


多分これが一番早いと思います


Coursera

色々なところで紹介されているので、今更細かい解説はしません。

騙されたと思って、Andrew先生の機械学習講座を修了してください。

修了する頃には「何がわからないかがわかる」=「次にどんな勉強をすれば良いかわかる」ようになっていると思います。

Machine Learning

面倒だと思いますが、プログラム課題もきっちりやりましょう。

動画を見てわかったつもりになって先へ進んでしまうと、後でまた戻ってくることになりますよ(体験談)

ここまで60〜70時間くらい。最初にして最大の難所。

机に向かう時間が捻出できない人は、スマホアプリ版Courseraを使って通勤時間を活用すると良いと思います。

iOSとAndroid、両方あります。

どうしてもモチベーションが続かない人は、

最後の週 (Week 11) の最後の動画 (Summary and Thank you) をこっそり見ましょう。

理由は見ればわかります。


指定参考書をよむ

Machine Learning講座だけでは出題範囲をカバーしきれないので、公式サイトで指定されている3冊の参考書もチェックしておきます。


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

かんたん。さくっと読めます。

ここまで65~75時間くらい

人工知能は人間を超えるか


深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

数式ばかりで内容が重い。初学者がいきなりこれを読むとやる気を失うかもしれない。

でも、Courseraを修了した貴方なら読み通せるはずです。

最初の方は「あ、この問題、Courseraでやったやつだ!」という感じで流し読み。

後半のCNNやRNNについて言及しているところを重点的に読みます。

数式の理解に力を入れる必要はありませんが、原理は押さえておく必要があります。

ここまで70時間~80時間くらい

深層学習


AI白書2017

こちらは物理的に重い。腰を据えて読みます。

ディープラーニングを取り巻く社会情勢にまつわる問題がここから出ます。

おそらくところどころ「?」の浮かぶポイントがあると思いますが、

個々の用語を深追いするよりも一通り読み通すことを優先します。

ここまで80時間~85時間くらい

AI白書2017

紙の本は絶版しているみたいなので、電子版を買いましょう。


試験結果

ジェネラリスト試験は、自分の点数も合格基準点も公開されません。

どのくらいの余裕で受かったのかは今もって不明です。

が、自分の感触だと正答率85%くらいでしょうか。


ふりかえって

元々はディープラーニングの理解を目的に始めた勉強で、資格取得自体は単なるマイルストーンのつもりでした。

ですが振り返ってみると、受験の過程で役に立つ知識を学ぶことが出来たかなと思います。

次の試験は2018年6月だそうです。1ヶ月で、となると結構ハードでしたが、今から始めれば半年あります。

興味のある方は、ぜひチャレンジしてみてはいかがでしょうか。