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G検定概要と対策方法(まとめ)

この度、一人でも多くの方にG検定を知っていただき、受験をして合格していただきたいと思い、G検定の概要と対策方法をまとめました。


G検定の概要


  • 概要:ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する

  • 受験資格:制限なし

  • 試験概要:120分、小問226の知識問題(多肢選択式)、オンライン実施(自宅受験)

  • 出題問題:シラバスより出題

  • 試験日: 2019/3/9, 7/6, 11/9 2時間

  • 受験料: 一般 12,960円 (税込) 学生 5,400円 (税込)

  • 申込: G検定受験サイトよりお申し込み(クレジットカード決済またはコンビニ決済)

  • 日本ディープラーニング協会サイト:http://www.jdla.org/

合格率は第1回が57%(2017/12/16)、第2回が57%(2018/6/16)、第3回が65%(2018/11/24)と高いですが、専門的な内容のため十分な勉強は必要です。


出題範囲


  • 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)

  • 人工知能をめぐる動向

  • 人工知能分野の問題

  • 機械学習の具体的手法

  • ディープラーニングの概要

  • ディープラーニングの手法

  • ディープラーニングの研究分野

  • ディープラーニングの応用に向けて

ディープラーニングの手法を中心に、幅広く出題されます。ややディープラーニングの応用の問題が少ないかもしれません。


勉強法

下記1~4(余裕があれば5まで)をやれば、かなり解けるはず!少なくとも私はこれで9割はスムーズに解けました。


  1. G検定公式テキストを読んで理解し、太字の用語を暗記し、章末問題も解けるようにする。



  2. 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を一読し、下記の記事の用語や人物は暗記しておく。



  3. AI白書2019の技術動向、利用動向、制度政策動向、AIの社会実装課題と対策を一読する。


  4. Study-aiの模擬試験(http://study-ai.com/generalist/) を受け、間違えた問題を復習する(非常に似た問題が出題されるため、1度模擬試験を解いてあまり点数が良くなかった方は、何度か同じ問題を解いてもいいかもしれないです)。


  5. 余裕があればゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでディープラーニングの理論を理解する(行列や微分などの数学の知識が必要です)。



試験のコツ



  • 選択問題なので消去法が有効


    • 例えば、同じ選択肢で4つの設問が続く場合があり、どれか3つの設問の正解がわかっていれば残りの1つの正解も当てられます。また、1つの設問で複数の空欄がある場合も適用できます。設問タイプとして複数選択はほとんどありません。




  • 時間との勝負(1問約30秒)


    • 設問は後から戻れるため、迷った問題はチェックを付ける機能があるのでチェックを付け、後から考えるor検索する方が良いです。




その他の方々の勉強法(記事)

いろいろなバックグラウンドを持った方がそれぞれの勉強法で合格しているようなので、是非ご参考にされるといいかと思います。

- https://qiita.com/totti0414/items/7c223e63e31528bdc560

- https://qiita.com/sarutando/items/4eabe7c5187307473f8c

- https://qiita.com/kawa_herbata/items/a0349096667c5c339cd9

- https://qiita.com/calderarie/items/3da1169c6928cd14d6b1

- https://qiita.com/umeshiso/items/5e2f57ceb574dd064d47

- https://qiita.com/JuMarun/items/cac80aefb58e750ee7ea

- https://qiita.com/jinsights/items/003a8a19fd06dddfa1ca


推薦図書

日本ディープラーニング協会でも推薦されている図書があるので、さらに余裕のある方は是非いろいろな書籍を読むと、より理解が深まると思います。

https://www.jdla.org/news/detail/20190204001/