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はじめに

Qiita Advent Calendar 2020 の記事の1つとして執筆していますが、内容は以前から私が執筆したかった内容です。

受験した資格

内容

G検定概要にあるとおり、

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。

という内容です。シラバスに試験範囲の項目が載っていますが、シラバスでは項目のみなので、後述する書籍(テキスト)等を読んで内容の詳細を把握します。エンジニア(技術者)向けの資格はE資格という別の資格となっており、G検定は「事業活用する人材(ジェネラリスト)」向けの資格となっています。

受験方法

  • 試験時間 120分
  • 多肢選択方式
  • オンラインでの受験(私は自宅で自分のPCのWebブラウザで受験しました)

受験日と時間帯が指定されています(年3回。試験日程を参照)。また、受験申込可能な期間も限られているので、事前によくスケジュールを確認してください

その他の詳細はG検定概要をご確認ください。

受験のきっかけ・目的

今までインフラエンジニア(アプリの実行基盤に関するソフトウェアエンジニア)として活動しており、人工知能(AI)やディープラーニングには詳しくなかったが、将来的にAIやマシンラーニング(機械学習)、ディープラーニングの知識・スキルがエンジニアにとって必須となるだろうと思い、まずAIやマシンラーニング、ディープラーニングに関する基本的な知識を身に付けたかった。また、G検定合格後は実装技術(例えば、E資格の内容や機械学習ライブラリ)やクラウド・サービスのAI関連サービスのスキルを身に付けたかったため、その基礎を身に付けたかった(基礎ができていないと応用はできないため)。

学習方法

学習期間は2ヶ月程度。以下の2冊の書籍を一通り学習した。

また、以下の書籍も参考にした。

G検定向けのテキストや問題集は上述のもの以外もありますので、自分にあったものを使用してください。

結果

合格
(G検定の2020年の第1回目(2020 #1))

所感

G検定概要に「220問程度」とありますが、G検定の例題のところにあるように、1つの設問に複数回答する箇所(穴埋め)がある形式等で出題され、その回答箇所をそれぞれ1問とカウントしているようです。そのため、思ったほど問題は多いとは感覚的には思いませんでしたが、それでも問題の数は多いです。きちんと自分の頭の中に知識として入れて取り出せるような状態にしておかないと、全ての問題に制限時間内に回答できないと思います。私が全ての問題を解き終わったのは、終了時刻の3分前でした。解き終わったという安心感から、不覚にも回答の見直しを行なうことができず(恥ずかしい...)、そのまま試験が終了してしまいましたが、何とか合格できました。

合格して良かったと思った点は、やはりAIやマシンラーニング、ディープラーニングに関する歴史や基本的な用語、理論や手法が理解でき、説明できるようになったことです。これで、今後、詳しい実装技術を身に付ける準備ができたと思いました。また、CDLEという合格者のコミュニティがあり、そこで合格者を対象にした勉強会やセミナがあり(connpassのページ参照)、合格後も継続的に研鑽ができるというのも非常に良い点だと思っています。

最後に

最近、ある大学の先生が近年の第3次AIブームと2000年頃のインターネット・バブルは似ている(共通点がある)と言っているのを聞きました。インターネットはプロトコルとしてTCP/IPを利用しているネットワークです。インターネットが普及する前には、プロトコルとしてはSNA(Systems Network Architecture)、IPX/SPXなどのプロトコルが用いられているシステムもあり、TCP/IPを用いていないシステムも多くあったのですが、最近はネットワークに接続されているシステムのほとんどはTCP/IPを用いているのではないでしょうか。そういう意味で現在ではITエンジニアにとってTCP/IPは必須のスキルとなっていると思います。マシンラーニング、ディープラーニングについても、今はそれらを担当するエンジニアが割り当てられるという状況だと思いますが、マシンラーニング、ディープラーニングが普及するにつれて、それらがエンジニアにとってTCP/IPのような必須の知識・スキルになるのではないでしょうか
そのため、未来を見据え、今の内から必須となるマシンラーニング、ディープラーニングのスキルを身に付けるべきではないでしょうか。JDLA G検定の受験を皆様に強くお薦めします。

※ 2020年12月現在の情報に基づいて記載しております。受験の際は必ず公式サイト等で最新の情報をご確認ください。

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