2020/11/7「G検定（ジェネラリスト資格）2020#3」を受験し合格
2020/2/20「E資格 (エンジニア資格) 2021#1」を受験し合格
することが出来たので記事を書いてみました。資格取得を考えている方の力になれれば幸いです。
この記事ではG検定・E資格の概要、E資格取得に至るまでを記述しました。
G検定については後ほど追記しようと思います。
1. G検定・E資格とは
一言で言うと、the AI検定 です。
一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA) が、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指して、2017年に設立されました。理事長は、日本のAI研究の第一人者である東京大学の松尾豊先生です。
2. 試験内容
多肢選択式。試験時間:120分 問題数:(G検定は約220問、E資格は約100問)
python、線形代数、確率統計、情報理論、機械学習(深層学習以外の決定木、svmなど)
、パーセプトロン、逆誤差伝播、最適化手法、CNN、RNN、GAN、強化学習など。
3. 受験方法
・G検定
自宅PCで受験可能です。
テスト中に色々調べることは可能ですが、時間が無くなると思います。
・E資格
CBT形式。全国のCBTテストセンターのパソコンで受験します。
計算用の用紙のようなものが配られました。
画像はイメージです。
4. E資格受験条件
E資格を受験するためには、「JDLA認定プログラム」という講座を1つ受講する必要があります。
比較的安価な講座でも10万円以上はする為、大学生ではかなり痛い出費だと思います。
筆者は大学から支援していただき、本来20万円ほどの講座を無料で受講させていただきました。
大学に感謝!!!
5. 筆者が受講した講座と勉強期間
受講講座
・G検定
G検定に関しては一般的に紹介されている書籍を2冊ほど読みました。
・E資格
筆者は「zero to one」の講座を受講しました。
簡単にですが、講座の個人的に良かった点、悪かった点をまとめました。
・良かった点
・オンデマンド講義なので好きな時間に学習ができる。
・演習問題が多く、演習問題を行うための環境構築が不要。
・説明で深入りしすぎない点が個人的には助かりました。
・悪かった点
・自動採点であるため、演習問題で正答でないのに突破できてしまうことがあった。
・講義内容と演習内容の難易度が明らかに乖離している問題があった。
勉強期間
約3ヶ月半
元々、線形代数、Pythonの基礎文法(for文など)は取得済みでした。
講座自体の有効期間もある為、最低限の数学知識、Pythonの文法は抑えてから受講したほうが良いかもしれません。
得点率
・G検定
G検定は合否しか分からなかったです。
・E資格
応用数学:92％
機械学習:83％
深層学習:82％
開発環境:83％でした。
取得にかかったお金(G検定・E資格合わせて)
・G検定
参考書代:約3000円
受験料:5500円(学生料金)
・E資格
参考書代:約12000円
受験料:22000円(学生料金)
合計 約42500円
1ヶ月のバイト代ぐらいなので何とか...😅。といった感じです。
6 オススメの参考書
正直、講座だけで試験範囲の内容を網羅することが可能なのは、元々業務で機械学習、深層学習を使用しているレベルの方達に限られると思うので、以下の参考書を使用すると良いと思います。元々3冊とも、有名で非常に勉強になりました。
6-1. マセマの線形代数
理系の大学生なら一度はお世話になったことがあるはずのマセマです笑。
線形代数の基本的な考え方が非常に大事だと思います。線形代数について1冊勉強するならこの本が一番入門的なのかな〜と思います。
6-2. ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
主に、ディープラーニングの基本とCNNを扱っています。誤差逆伝播法とim2colの説明が非常に分かりやすかったです。
6-3. ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
自然言語処理だけで丸々1冊という本です。ゼロから作るDeep Learning❶を終わらせてから、読むと良いと思います。
筆者はLSTM、GRUの部分だけ重点的に読みました。残りの部分も時間を作って読んでいきたいです。
7 おわりに
大学の講義が少ない時期であったこと&大学から講座費用の支援があったなど、正直恵まれていたので合格できて安心しました。この記事が何かの参考になれば幸いです。
大学の研究とかで学んだ知識が活かせたらいいなぁ...。