この記事はリンク情報システムの「TechConnect！2022年2月」のリレー記事です。
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ラス前12日目の本記事は、わたくし@taku-chanが執筆しました。コードは出てきません。箸休め的に読み流していただければと思います。どうぞよろしくお願いします。
#きっかけ
私たちの会社では、「3年でAIソリューションエンジニアを100人にしよう」を合言葉に、2019年より社外講師を招いてAI教育を進めてまいりました。基礎、ハンズオンの教育を通じて、“自称黒帯”9名、“茶・白帯”80名余りを数えるところまで来ています。
そんな中、小生意気な若手エンジニアが語る難しそうなAIの話に、役員としても付いていきたいという思いで、AIをかじり始めました。それに、昔々エキスパートシステムで“がっかり”した経験を持つので、「今の技術はなんぼのもんじゃい」という気持ちもありました。
#勉強はじめました！ところが...
というわけで、2021年の目標として日本ディープラーニング協会の「G検定」に合格することを掲げ、公式テキストを買い込み勉強を開始しました。ところが、テキストが難しく、さっぱり頭に入ってこないという現実に直面しました。専門的には適切なテキストだと思いますが、すっと頭に入っていかないことが多々ありました。そこで3月の受験は早々に諦め、7月の試験に焦点を当てることとしました。テキストを何度か読み込み、問題集も購入し、そこそこの点数が取れるようになりました。再びところが、春先に試験範囲が変更になってしまい、直近の技術が入ってきました。（公式テキストも第2版に改訂）
やはり読んだだけでは分からない箇所が多々あったので、インターネットを駆使して、別の角度からの解説を読んだり、場合によっては論文の原典を紐解いたりしました。私の勉強法は、テキストの重要事項と思しき事を要約してノートに整理することでした。（図１）
図１ 自作ノートの例
また、テキストでは同じ内容がいくつかの章で重複して記述されていたりするので、同じジャンルのことは時系列にまとめたりしました。（図２）
図２ 自作ノートの例
#おかげさまで合格！
2021年の5月連休から第2版のテキストを用いて本格的に勉強開始、週末に８～10時間かけて恐らくは全部で120時間くらいは勉強しました。インターネットでの体験記では30時間くらいで受かるような話もありましたが、私は短時間ではとても無理でした。結果としては、おかげさまで2021年7月の試験に受かりました。合格メールにはシラバス別の自分の正解率が記載されていました（下記）
##■シラバス分野別得点率
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：90%
２．機械学習の具体的手法：95%
３．ディープラーニングの概要：100%
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：81%
６．数理・統計：83%
#合格したが...どうしよう？
合格したものの、老年ボケで自分の頭脳が超揮発性メモリーのため、受験用のノートをパワポにして記憶を確かなものにしようと思い立ちました。また、世の中にはAIを解説した素晴らしいサイトが多く存在することも記録しておきたいと思い、いっそのこと「G検定の私用テキスト」を作って、形あるものとして残しておこう！ということにしました。
公式テキストで勉強していて、私が困ったことは次のとおりでした。
① 文章が多く、どこが重要なことなのかが今一つ掴みにくかった
② ディープラーニングの仕組みなど、言葉だけで説明されているところもあり、イメージが掴みにくかった
③ 同じテーマが何か所かで出てきて、記述の力点が違うので分かりにくい面があった
今のテキストは、数々の著名な先生方が記述されているので、勉強用に最適であることは間違いなく、上記のように感じるのは一重に私の理解力不足に尽きるものです。
私用テキストとしては、なるべく要点のみを取り出し、できるだけ図解入りで説明するようにしました。Ｇ検定の合格だけを目指すなら図は不要だったかもしれませんが、「なんとなく分かった気になる」ようにしたかったためです。
目次は次の図３のとおりです。
図３ 私用テキストの目次
内容は公式テキストをベースに、要点を抜き出したものに、補足説明や図を加えてイメージを捉えやすく努めてみました。図などはインターネットから持ってきましたので、ここで全体は掲載いたしませんが、イメージとしては図４のような仕上がりで、パワポにして337ページになってしまいました。
図４ 私用テキストの一部
要所要所では、まとめのページを作って知識を整理して頭に入りやすくしてみました（図５、図６）
図５ まとめの例①
図６ まとめの例②
#素晴らしいサイトの紹介
今回の勉強を通じて感心したことは、世の中にはAIの解説やG検定対策の素晴らしいサイトが多く存在していたことです。すべてを記載するわけにはいきませんが、特に私が感銘を受けたサイトを以下に紹介します。
◎JDLAのリテラシー講座「AI For Everyone」
AI／ディープラーニングについてまず「知る」ための無料エントリー講座（約５時間）
無料（ただし受講修了証を取得する場合は＄49必要
https://www.jdla.org/certificate/everyone/
◎参考図書
・合格者が選ぶ推薦図書各種
https://www.jdla.org/recommendedbook/
◎参考サイト
・JDLA
ここは試験日程、申し込み期間、シラバス（試験範囲）の変更などのお知らせあり。まめに見ることが必要。
https://www.jdla.org/
・ソニー小林由幸氏のYouTube「ニューラルネットワークシリーズ」
専門的な所を図解で詳しく解説。
https://www.youtube.com/watch?v=r8bbe273vEs
・アイアイAI
JDLAのテキストとほぼ同じ内容のスライド。各編3－5分。本を読むより動画でテキストを見るほうが好きという人向き。内容は初版対応か？現テキストは2版なので要注意。
https://www.youtube.com/watch?v=Rd0-Nlpm7IQ
・【G検定チートシート】AI関連法律や動向含む試験当日のカンペ
様々な用語の説明が掲載されて記憶の助けになる。「カンペ」とされているが試験の際にいちいちチェックしている時間はない
https://watlab-blog.com/2020/02/11/gexam-cheat-sheet/
・JDLA G検定模試をひたすら解説する！
https://www.youtube.com/watch?v=9_5NqeW6gc4&list=PLeTO27trUowhHbrzfhf02uqJi332dJTKE
・キカベン 機械学習でより便利な世の中へ
G検定の対策サイト。公式テキストを補完している印象。
https://kikaben.com/category/jdla/jdla-g-certificate/
#おわりに
G検定が終わって半年余り。内容はうろ覚えになってはいるものの、若い人との議論についていけるふりはできるようになりました。今後、E資格に挑戦する道もありますが、今は統計の方に興味があります。脳トレのつもりで勉強してみたいと思っております。最後まで読んでいただきありがとうございました。明日は@mefukuさんの記事です。乞うご期待！