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第2回G検定を受けてみた

Last updated at Posted at 2018-06-16

1.本稿の目的

 2018/6/16(土)に実施されたG検定を受験した経験を踏まえ、今後の受験予定者のために以下を提示すること

  • 今回の出題傾向
  • 出題傾向を踏まえたおススメの学習スタンス

 おまけ的な位置付けで、気になる方もいらっしゃるでしょうというスタンスで以下もつらづらと

  • 受験の目的
  • 受けてみてどうだったか?

2.お断り

以下、本稿を参照される上でのお願い事項です。

  1. 次回以降で出題傾向が変わる可能性もあります。あくまで参考情報としてください。
  2. 個人的な意見を述べています。そんな風に考える人もいるんだなくらいにとらえてください。

3.出題傾向

3.1. 一番の特徴

一般的なディープラーニングの学習では頻出となる数式はほとんど出題されない。
※全200問超の中で、数問しかありませんでした。結果的に、以下さえ押さえれば問題なかったです。

  • 簡単な行列の計算
  • 簡単な二次関数の偏微分

3.2. で、どんな問題が出たの?

要約すると

  • 人口知能の知識セグメントで使用される種々の用語の概念
  • 人口知能を取り巻く社会的な現況に関する理解度

を問う問題がその太宗を占めていました。

少し細かく分類すると以下の通りです。

  • 人口知能に関する歴史、キーパーソンに関する知識
  • 機械学習の実装理論に関する知識
  • 機械学習の社会活用状況に関する知識
  • 人口知能に関する各国の取り組み・法整備状況に関する知識

基本的に文章の虫食い問題(選択式)なので、分類したそれぞれのセグメントにおいて、キーワードをしっかりとおさえることが重要と感じました。

3.3.推薦図書ってぶっちゃけどうだった?

以下が推薦図書だったわけですが

  1. AI白書 2017
  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
  3. 深層学習

設問との関連度の高さがそのまま上記の並び順に表れてます。

1.は、読むのにかなり難儀しましたが、出題量が多かったです。ほとんどの設問が、本書をベースに出題された印象を受けました。

2.は、1.を読む前に読むことをお勧めします。1.を読むにあたり最低限必要な知識が本書によってインプットされます。1.を読む練習くらいにとらえるとよいかもしれません。

3.はほとんど出題されなかったといっても過言ではないかもしれません。

少しいいかえると、3.で述べられている各理論の概念的なところは押さえる必要がありますが、数式に関する知識はほぼ不要です。3.のほとんどの内容は数式に関することですから、紙面の量に対して(試験対策という観点で)得られる知識量は少なかったと言えます。

推薦図書ではカバーしきれていないのが

  • 機械学習の実装理論に関する知識

に分類される知識です。シラバスに記載のすべてを1.で網羅しているわけではありません。気になったワードを基にQiitaなど、Webを利用して補完するとよいと思います。

4.出題傾向を踏まえたおススメの学習スタンス

若干前項の内容と重複しますが、以下の通りに学習されることをお勧めします。

  1. 推薦図書を2.⇒1.の順番で読みましょう。2.はさらっと読めると思います。1.は滅茶苦茶重いです。一度に摂取しようとすると死んでしまうので、以降に記載の内容に行ったり来たりしながら読むと良いでしょう。
  2. 推薦図書の3.は、概念的なところを理解するつもりで読みましょう。数式を理解する必要はありません。
  3. 推薦図書の1.やシラバスに記載されている用語で、書籍だけでは分からない内容をピックアップしてWebから知識を習得しましょう。

 ※ある程度体系立てた学習が必要と判断するのであれば別途書籍を購入してもよいかもしれません

◆参考
数式を交えた実践的な理論を学ぶという観点では、(各所で言われていますが)Courseraにて無料で開放されているStanfordUniversityのAndrewNg氏による講義「Machine Learning」がおすすめです。

日本語字幕がついているので、英語が読めなくても最低限の理解はできます。
※音声にしか字幕がついておらず、演習問題はすべて英語ですが

本稿の主題については以上です。
以下おまけ。

5.受験の目的

ディープラーニングを利用した事業開発や事業提案に興味があったため、知識理解のマイルストンとするために受験しました。

6.受けてみてどうだったか


役立ったかどうかについて、2つの観点があります。

  • 知識獲得に有意だったか
  • 目的にとって有意だったか

まず、前者について。結論としては有意でした。

人工知能・機械学習に関する領域の知識は広く・浅くキャッチアップできたように感じます。ですが、詳細な理解にはまだ遠いと感じています。

実際、設問が選択式の虫食いだったからよかったものの、自由記述形式だったらほとんど絶望的に出来なかったと思います。(そもそも今回合格したかすらまだ分からないですが ※)
※2018/6/20 追記
本日結果の通知があり「合格」でした。合格証の発行については6/30までに通知があるそうです。

続けて、後者。(当たり前かもしれませんが)まだ評価できないという結論です。

現時点ではまだ学習したのみで、ビジネスにおいて何か結果を出しているわけではありません。

どの資格試験もそうだと思いますが、重要なことは資格を取ることではなく、資格を取るために何をしてきて何を身に着けることができたかだと思います。

新しいことを始めようとしたときに、マイルストンとして資格取得を置くのは良いですが、資格取得をゴールにするべきではないでしょう。

今回学習したことを下地に、ビジネスとして何ができるかを考え行動していこうと思っています。

以上で本稿を終わります。
ここまでお読みいただきありがとうございました。

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