はじめに
まず私の略歴を紹介します。
情報系の大学を卒業し、it企業に就職した1年目です。
機械学習：基礎的な知見はあるレベル
python:3年ほど経験しており、業務でも使っている
数学：大学や高校の知識はかなり忘れてしまっているレベル
使用した教材・サービス
・AI実装検定A級の公式テキスト
・AI実装検定対策問題集(サイト)
学習スケジュール
出社中の電車で毎日15分ほど公式テキストを読むのを1か月ほど。
試験前3日間ほどは対策問題演習を3時間ほど行いました。
結果
AI:90%
python:90%
数学:75%
合計86.6%で合格しました。
xを含む関数同士の積、分数の微分法をすっかり忘れてしまい何問か落としてしまいました。
公式テキストだけでなく高校数学の微分法は復習する必要があるかもしれない...
試験の感想
先に挙げたwebの問題集の数字を変えただけの問題や公式テキストに載っている例題の数字を変えただけの問題が複数出題されました。
私が受けた際には、袋の中の赤玉、白玉をとる際の条件付き確率を求める問題、重みとバイアスが与えられその出力層が受ける値を求める問題が複数回出題されました。
試験のAI,数学に関する問題がほとんど計算問題だったので勉強する際は何度も手を動かして計算することが大事だと感じました。
おすすめの勉強法
AI分野
公式テキストから大きくずれた問題はなかった印象。
活性化関数の種類やその特性を押さえておく。
あとは確実に計算問題を落とさないようある程度解きなれておくとよいかもしれません。
数学分野
公式テキストの例題の簡単な応用まで出題されるので、例題とその類似問題の解き方を学習する必要があると思いました。
Python分野
python分野は公式テキストでも範囲が広く、python未経験者にとっては難所となるところかもしれません。
出題傾向として、私が考える中では、groupby,merge,concatを行った際の出力結果の理解、機械学習のモデル宣言時の命名、matplotlib,seabornで描画時の関数名(plt.scatter()など)を確実に抑えとくとよいのかなと思います。(私の考えなので的外れかもしれません...)
時間がない方
試験までの時間がない方は公式テキストの例題の解き方を覚え、webの問題集をひたすら繰り返し演習することが一番効果的な学習方法かと思います
終わりに
実装検定A級は公式からの情報などが少なく不安になることもあると思いますが、この記事がこれから受験される方の参考になれば幸いです。
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。