はじめに

筆者はG検定を2020年7月4日に受験・合格。本記事はG検定を受験する上での筆者の学習方法を記録したものです。

本記事の読書対象

G検定を受ける学生，エンジニア

G検定とは

一般社団法人ディープラーニング協会が運営している資格試験。ディープラーニングだけでなく他の機械学習や基礎的な数学問題・法律，倫理問題も幅広く出題される。
試験時間：１２０分
設問数：２００問（４択）
受験方法：オンライン実施（自宅試験）
ボーダーライン：不明
G検定のHP

試験範囲

人工知能をめぐる動向
探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習

人工知能分野の問題
トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ

機械学習の具体的手法
代表的な手法、データの扱い、応用

ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
ディープラーニングにおけるデータ量

ディープラーニングの手法
活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
深層強化学習、深層生成モデル

ディープラーニングの研究分野
画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス（強化学習）、マルチモーダル

ディープラーニングの応用に向けて
産業への応用、法律、倫理、現行の議論

勉強開始前に持っていた知識・スキル

・機械学習・深層学習のアルゴリズムや仕組みに関する基礎的な知識（ただし最新技術までは把握しておらず）
・線形代数，微積分に関する基礎的な知識，演算能力
・Pythonでデータ分析・機械学習の実装経験

学習方法

①試験の難易度を理解すること

　まず私が初めに行ったのは、”試験の難易度を理解すること”でした。Study AIの模擬試験を１２０分ちゃんと時間を測って問題を解く。これをやっておくと試験の具体的なイメージが湧きますのでぜひやってみてください。このサイトはチェック機能もあるため、後で振り返り・復習を行うことができるのと、無料で何度でも挑戦できるので良い練習になると思います。

②足りない知識を補う

　①でStudy AIの模擬試験を受けたら、【間違えた問題】，【わからなかった問題】，【たまたま選んだら当たってしまった問題】を分類して自分のどこが知識漏れ・忘却しているかを確認しましょう。筆者の場合、CNNに関する知識問題での正答率が悪かったため、本棚からCNNのことを説明してくれている書籍を取り出して読み返しました。私が参考にしたのはこれ→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

③①と②を繰り返す

　Study AIの模擬試験を全て正解すればG検定に受かるとは思いませんが、一つの目安として、ここの模擬試験を余裕で満点を獲得できるようになると良いかと思われます。実際、類似問題が出題されていました。筆者は大体２週間ほど勉強しました。１日２時間～３時間。
　また、筆者はこれだけだは物足りなかったので問題集：徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集を購入して、とにかくアウトプットの量を確保していました。

④ AI白書を読み込む

筆者が受験した2020年7月のG検定ですが、どうも産業への応用、法律、倫理、現行の議論に関する知識問題が増えていたようです。機械学習技術が様々な産業に浸透しつつある昨今の状況と関連性があるかはわかりませんが、これらの知識を獲得するのは非常に困難でしょう。筆者は試験のあとに【AI白書】という資料の存在を認知しましたが、受験前に読み込んでおくともっと試験対策は充分なものになると思います。一応Amazonでも買えるらしい→AI白書2020

個人的な感想

　Generalist検定ということもあって、文系出身の方やビジネスマンの方々も多く受験されるようですが、難易度的に思うことは「これ本当にノンエンジニア向けなのかな」という感想を抱きました。というのも、平滑化や交差検証，過去のAIコンテストに関すること、RNNやCNN、オートエンコーダーやGAN等かなり幅広く技術に関して問われるので、まっさらの状態から勉強を開始して知識を蓄えるのはかなり時間が掛かりそうだなと。機械学習に関する講義を受けた大学生，機械学習を利用している研究室に所属している方ならスラスラと問題は解けるだろうなという感じです。ただ、じゃあ機械学習や深層学習のアルゴリズムも理解しているし実装も可能ですというレベルであれば大丈夫かと問われると少し微妙で、先程も述べたとおり法律や倫理関係の問題も多く出題されるので、とにかく幅広く勉強しておくと良いかもしれません。

参考にした書籍・サイト

■書籍
・徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集
・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

■サイト
・Study AIの模擬試験
・AI白書2020
最新の深層学習技術・事例は適時ググって論文やニュースを基に内容理解を行っていました。