G検定を終えて
はじめに
G検定を受けたので、諸々のメモを残しておきます。
G検定合格を目指す方にとって、何かしらお役に立てば何よりです。
7/17（土）にJDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）のG検定（ジェネラリスト検定）がありました。（2021 #2）
これは人工知能に関する一般的な知識を確かめる、民間の資格試験です。
受験資格は誰でもOK、試験も4択問題でオンラインゆえカンニング可能ということもあり、合格率は7割程度と高めなようです。
（尤も、シラバスに記載のない用語まで平然と出てくるあたり、検索前提で設計されてる気もしますが）
さて、そんなG検定ですが私はE検定への足がかりとしてチャレンジしてみました。
なお、私は
というレベルからスタートしています。
受験までのスケジュール
- とあるきっかけで私がG検定受験を決めたのは、6月頭。7/17を目標に据える。
- まず公式のテキストを購入、通勤の合間に読み進める。3週間ほどで読破。
- 一通り公式テキストを読み終える頃AVILEN社の問題集を購入、解き進める。これにも3週間ほどかけてしまう。
- 問題集を1周したら、間違えた問題の解き直しをしつつ、模試に挑戦。学習済の部分は概ね大丈夫そうな感覚。
- 模試で出てきた未知の問題やシラバス中の知らない単語を調べるなど、知らない部分を補強。
- 試験当日に必死にカンペ作る、そうこうしている内に本番。
試験対策
問題集などである程度素地ができあがったら、今度は本番の形式に慣れるため模試に着手。
この時、人名や年表といった覚える意味の薄いものはカンペにまとめておきました。
実際に模試に着手したのは本番の3日前頃だったため、殆ど解いて終わりになってしまいました。
本来ならもう少し早めにチャレンジしておくと、法律関係の問題も復習ができてより効果的だったのかなと思います。
G検定を終えて
2021 #2のG検定は試験時間は120分のままで問題数191と例年より少なく、約80分ほどで最後まで解答が完了しました。
公式の動作確認ページでも分かるように、G検定の解答フォームでは問題に印をつける機能があり、一覧表示時にそれらの問題が強調表示されます。
余った時間はそうした印付きの問題の答え探しをしていました。
模試と比べると法律に関する問題が多かった印象で、長い問題文と長い選択肢から「不適切なものを選べ」の連発でなかなか目と頭が疲れる試験でした。
AIに関する問題は概ね心配なく解けたものの、KLダイバージェンスや相互情報量といった数学・統計学的なものは答えに詰まる部分があり、E検定を目指す上では不足があることを実感できました。
6月頭の開始時点との比較としては
- Python→変化なし
- 数学・統計学→尤度の計算を思い出せた
- AI→ニューラルネットワークと強化学習に関して詳しくなれた
- また名前だけだったLSTMについても理解できた
- AttentionとTransformerは概念だけ軽くレベルに留まる
- 総じて、俯瞰的にAIを捉えられた
ということで、G検定の勉強を通して断片的だった知識を整理することができました。
G検定、その次は
次に何をするかは検討中です。
当初の目的通りE検定もありなのですが、取ってどこまで意味があるかなというのが気になる部分です。
E検定はG検定とは異なり、10万超えの認定講座を受けないと受験資格が与えられません。
学べることも多いとは思いますが、どことなく金儲けの為の資格なのかなとも感じたり...
とはいえ、AIを体系的に日本語で学べるコンテンツというのは、現状そう多くはないと思います。
G検定程度の知識でKaggleに乗り込むのもなかなか気が引けますし、なかなか悩みどころです。
前々から逃げてきた応用情報やTOEFLに挑むのもありかなぁ。
いずれにせよ、折角学んだ内容は忘れないうちにまとめておきたいですね。
G検定に役立つWebサイト
いずれも模試関連のWebサイトになります。
www.jdla.org
