ディープラーニング G検定の勉強法
2019/11/9に実施されたディープラーニング G(ジェネラリスト)検定#3を受験し無事合格できましたが、その勉強法などをまとめたいと思います。
G検定とは
・目的: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、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
受験目的
本職は生産技術系のエンジニアをしており、データサイエンスなどの業務もしていて、データ分析や、機械学習やディープラーニングを用いた画像認識のシステムなど製作もしています。本などで学習していますが、体系的に学び直したいとの思いで受験しました。資格を取ることで、今後の仕事でメインにやっていきたいとの意志と実力があることを示す意図もありました。
学習期間
試験3週間前から試験勉強を開始。
ただし、AI関連の本はもともと多く読んでおり、また機械学習やDeepLearningの実装経験もあり。Udemyの関連講座などは数年前から受講していた。
そのため、分かっているつもりで、ちょっと油断してしまい、直前に一気に試験勉強をすることになりました。勉強してみると推薦図書も多く、しっかり学ぶには時間が不十分でした。試験をパスするだけなら、3週間あれば十分ではあります。
学習内容
以下の本で学習を進めました。
①「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」
②「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」
③推薦図書
「AI白書 2019」、「ディープラーニング活用の教科書」 他
④kindle「実践で理解する G検定 ディープラーニング教本: G検定合格者が教える最短で合格する秘法 (神草出版)」「詳解！実践で理解するG検定 Web模試 解説書」
特に①②④は3回ほど繰り返してやりました。③は時間が足りず、さらっと目を通したレベルです。特に④についているweb模試が良かったです。
受験してみて
・思いのほか法律問題が多い
・テキストにない問題も結構出る
これらはGoogle検索で乗り切った
上記本の①②④を3回繰り返していたことで、基本的な問題は瞬殺のスピードで解くことができたので、15～20分程度残しで全問は解き切り、自信のない問題を順次Googleで検索や確認する時間が取れました。
試験のスピード感は上記④のweb模試をすることで、非常に似た形式で試験を事前体験できたのは良かったです(web模試だと簡単で30分以上余り、9割以上は取れます)。ただ、実際の試験の方が難しい(知らない問題が多い、特に法律問題)印象です。
試験中は分からない問題はとりあえず、回答を選びサクサク進める。残る時間で検索して確実に取りに行く作戦が有効です。
問題数が多いので、基礎的な問題に時間をかけないことが重要で、それは繰り返しトレーニングが役立ちました。問題集そのままの問題もあったと思います。
やはり難しかったのは、法律問題で、常識で攻めれない内容だったこともあり、「AI白書」など最新の本で、一通り読んでおく価値はあると思います。正直、ここは勉強しにくいので、Googleで調べると割り切っても、基礎に自信があれば合格できると思います。
合格ラインは非公開のようですが、テキストや問題集をベースに繰り返し勉強していれば基礎や技術的な問題がほぼ満点狙えるので、十分合格できるレベルだと思います。
幅広い知識が問われる分、今まで色んな本で読んで学んだことを体系的に理解し、頭を整理できたと思います。正直、受けて良かったです。どんどん進化している分野なので、今度も情報を集め知識をアップデートしていきたいところですね。
次はE資格
G検定に受かったので、次は実装力を問われるE(エンジニア)資格にチャレンジしようと思います。近々では2020年2月に試験があるため、あと3か月程度しかありません。
しかも受験資格に指定のプログラミングスクールの講座の修了が必要になります。選定した結果、コスパ(直前でさらに安くなっていた)でAIジョブカレの講座を受けています。
受けていて、かなりのスピードで進むので、正直pythonなど初心者だと厳しい印象です。一応、pythonも使え、データサイエンスの経験があるのでついていけてますが、この3か月で3講座の修了試験をパスして、E資格の試験に臨むにはかなりタイトなスケジュールになります。
それでもG検定で知識がついているので、この機会に一気にE資格を取ってしまいたいですね。短期集中で頑張ります！