この記事は「IT資格取得をテーマに学びをシェアしよう！【PR】Udemy」アドベントカレンダーその2の5日目の記事です。よろしくお願いします。
https://qiita.com/advent-calendar/2021/udemy
1ヶ月前になりますが11/6（土）実施のG検定2021#3に無事合格できたので、学習方法などの紹介になります。
G検定受けようかなと思っている人の参考になれば。
はじめに自己紹介・バックグラウンド
2021年の6月末で2年半務めた学習塾を辞め、7月より転職先で機械学習エンジニアとして研修を3ヶ月受けたのち、11月から画像データを扱うディープラーニングの実務案件に携わっております。
数学は好きな方ですが、経済学部なので文系の人間です。大学の講義で統計学やRは勉強してましたが、2年半も経つとほぼ知識ゼロ状態からのスタートで研修期間初期は辛かったです。
一応ざっくりと学習してきたことを紹介すると
7月〜8月
python基礎、統計基礎、数学基礎、SQL基礎
8月〜9月
機械学習基礎、深層学習基礎（TensorFlow)、画像分類アプリ作成
9月〜10月
GAN、超解像、Pytorchの勉強
10月〜11月
超解像コンペ、Vue+Flaskのアプリ作成、ViT, YOLO
という感じです。
ここまで勉強してきた成果チェックの意味合いでG検定を受けました。
結果
総受験者数 7,399名
合格者数 4,769名
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：100%
２．機械学習の具体的手法：90%
３．ディープラーニングの概要：81%
４．ディープラーニングの手法：87%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：75%
６．数理・統計：83%
７．法律・倫理・社会問題：71%
合格率64%くらいですね。
勉強方法
参考書は公式の白テキストしか使ってません。
G検定受けようと決め、申し込んだのが10/8でその日のうちにkindle版を買いました。
絶対kindle版がいいです。理由は後述。
参考書の使い方は簡単。とりあえず読む！
風呂や寝る前、電車内、待ち時間、空き時間...
冊子だとこんな気軽に読み進められないのでkindleの電子書籍が絶対良いです。
櫻坂ツアー大阪の時はライブ前まで暇なので1時間くらい読んでましたし、会場内に入ってもスマホでちょくちょく読み進めてました。
暇さえあれば、1ページでも読むみたいな感じです。
大体11月に入る前までに2周読み終えました。
後の一週間弱でコチラの毎日10問を解いて形式を掴んでました。
自分がG検定の勉強のためにやったのは本当にこれくらいです。
そもそも研修期間で一通りのことは学んでたので、新しく勉強するところが人工知能の歴史・動向くらいだった気がします。
本番で気をつけたこと
よく言われるチートシートは作ってないですし、参考にしてません。
Google検索とkindleの本自体をググり対象としました。
この時も電子書籍だと楽ですね。
とりあえず問題数がめちゃ多いので、ぱっと見検索に時間がかかる(法律、条文系)・知識が曖昧（自分の場合音声データや自然言語処理、強化学習）はチェックをつけて飛ばして、調べるのが楽（人工知能の歴史系）、確実に自信持って答えられる知識がある分野だけ回答していきました。
この時点で飛ばした問題が40問くらいで、残り時間が40分くらいだったので、知識が曖昧なものを調べて確実に回答していき、残った時間で法律や条文系を回答しました。
と調べることを多用するのでマルチディスプレイ、ないしはタブレットなどがあると非常に便利です。
所感ですが、今回はモデル名や法律関係、人工知能の歴史関係の問題が多かった気がします。
セグメンテーションや自然言語、画像分類などの有名なモデルは一通り押さえておいた方が良いと思います。
まとめ
正直ある程度、一通り学習した人なら簡単に合格できると思います。
AIや深層学習の一通りの知識が身につくので試験を受ける受けないに関わらず、勉強しておいて損はないと思います。
特にIT業界の営業の方など非エンジニアの人は持ってると話のタネになる気がします。