G検定試験対策(ディープラーニング検定)の最新版お伝えします
2020年7月に行われたG検定 2020年#2に合格しました。
AI(人工知能)、ディープラーニングについて、
知識ゼロからでもG検定に合格できる試験対策・学習方針を
この記事で紹介していきます。
G検定の対策について、すでにある程度ググった人はご存じかもしれませんが、この試験は残念なことに【公式テキスト】と【問題集】だけでは、全く歯が立ちません。。
その為、この記事が少しでも皆様のG検定試験対策にお役に立ててもらえれば思います。
◆こんな人におすすめ記事
・AIを勉強してみたいが何から勉強すればいいかわからない人
・G検定資格を取得したいが、どうやって対策すればいいかわからない人
・G検定の試験対策を調べてみたが、
どうやら公式テキスト＋問題集だけではダメだとわかっている人
◆目次
1、G検定概要 公式シラバス参照
2、G検定を受験してみての感想
3、試験対策①公式テキスト,問題集,模擬試験,AI白書
4、試験対策②先人の知恵を拝借 おすすめサイト
5、試験対策③最新試験動向を追う【超オススメ】
6、まとめ
◆1、G検定概要 公式シラバス参照
まず、G検定の試験範囲や概要については、以下公式HPをご参照ください。試験範囲(シラバス)は、公式HPから引用しておきます。↓
AI(人工知能)、ディープラーニングについて、体系的に学習を始めた人にはオススメの資格です。(合格/不合格に限らず)
2020年7月現在、AI(人工知能)、ディープラーニングについて、
体系的に学習することができる試験は、
このG検定しかないため、AI初学者にはオススメの資格です。
また、合格後も割と手厚く、G検定とE検定(G検定の上位資格)合格者限定の
技術セミナーにも参加することが可能になります。
2020年7月23日にもG検定合格者限定のオンラインセミナーに参加してきます。あの東大の松尾教授も講演します。
(G検定/E資格合格者の会参加してきました。今度、記事書く予定です。)
◆2、G検定を受験してみての感想
冒頭でも少しお伝えしましたが、G検定試験を受けながら感じたことは以下の通りです。
『公式テキストや問題集に出てこないワードや問題多すぎ。。』
『問題集、模擬問題も9割以上にほぼ完ぺきにしたのに撃沈だわさ。。』
『法律問題、政策問題多すぎじゃけん…』
『自然言語処理、強化学習について、ここまで知らなきゃいけないのね…』
『やばい…ググる時間もないぞ…。』
↑G検定を受験しながらこんな状態にならないためにも、次の章から試験対策について解説していきます。
◆3、試験対策①公式テキスト＋(問題集)＋模擬試験＋AI白書
(1)公式テキスト
ゼロからAI(人工知能)、ディープラーニングについて、学習する人にとっては、公式テキストがとても役に立ちます。
私は大学や仕事でAIを扱ってこなかったため、
ゼロからAIについて公式テキストで学びました。
公式テキストだけあって、AIやディープラーニングについて体系的に知識を得ることができます。
ただし、何度もお伝えしていますが、
これだけでは全く試験対策にはなりません。
AIに関する最低限の知識を得ることができるだけと思った方が良いです。
また、すでにAIについてある程度学習している人や
ほかの本で体系的に学習済みの方は、
公式テキストは読まなくてもいいかもしれませんね。
なぜなら、試験対策には不十分な本なので^^;
(2)問題集
こちらもゼロからAI(人工知能)、ディープラーニングについて、学ぶ人向けの問題集です。
テキストを読むだけでは知識の定着率が低いため、
それを補完するためのものとして問題集は、一般的にはおすすめです。
ただし、G試験対策としてはあまり有効な問題集ではないことが残念なところです。
本番問題とのギャップが大きすぎるのが痛いですね。。。。。
是非、公式問題集や推奨図書としてオススメされているのならば改版してほしいところです。
試験対策本の費用削減をお考えの方ならば、
こちらの図書はスルーしても良いかもしれません。
それよりも、以降の試験対策にリソース割いた方が有効です。
(3)Study AIの模擬試験(無料)
Study AIの以下サイトで模擬試験を無料で受験することができます。
全240問で試験範囲全般の問題をくり返し何度でも解くことができます。
◆Study AI G検定模擬試験【無料】
http://study-ai.com/generalist/
また、この模擬試験と全く同じ問題が本番試験に数問出るため、
やっておくことをオススメします。
ただし、すべての問題を完璧に解くまで繰り返しやる必要はありません。
この模擬試験ですら、本試験範囲全部をカバーしていないため、
7~8割解けるようになったら次のステップにいった方が良いと考えます。
(4)最新のAI白書【割とおすすめ】
AI白書はG検定公式でも推奨されている図書です。
AIの最新動向の概要を学ぶことができます。
あとの章でも試験対策として述べますが、AIの最新動向を追うことはとても重要です。本番試験にかなり出題されますし、公式テキストや推奨問題集などではカバーできません。
ただし、この本お値段もそこそこしますし、大型図書で536ページもあるため、持ち運ぶのは大変だし少し購入するのは躊躇しますね。笑
私はAmazonでAI白書2020の電子書籍版を購入しました。
以下、分野の概要について学べるためとても参考になりました。
(主な最新技術)
・Attention機構(注意機構)
・Transformer(トランスフォーマー)
・BEAT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers）
・世界モデル
など
(主な法律や制度)
・情報銀行
・知的財産権、著作権法
・自動運転、道路交通法
など
その他、各国の最新AI情報や東京大学松尾教授のAutoMLに関する記事も掲載されているため、読み物として面白い部分もありますね。
◆4、試験対策②先人の知恵を拝借 おすすめサイト
ここからは、書籍や模擬試験とは少し思考を変えた対策について、説明していきます。
過去受験した方がG検定対策として試験範囲をまとめたサイトを参照しておくこともオススメです。
参考書や問題集などでご自身で体系的に試験範囲をまとめておくことも、
有効ですが、先人の方のまとめサイトを活用しておくことも合格に向けてとても有効です。
G検定試験中は、ググりながら受験することが可能ですが、
1問30秒ぐらいしか時間がないため、全てをゼロからググって回答することは現実的ではありません。
その為、以下サイトなどを活用することも有効です。
この手のサイトはどんどん新しいものが出てくるのでご自身で調べてみるのも有効ですね。
1、ディープラーニングG検定【キーワード・ポイントまとめ】
https://sik-bug.hatenablog.com/entry/2020/05/30/103038
2、【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
https://watlab-blog.com/2020/02/11/gexam-cheat-sheet/#i-27
3．【AI入門・G検定】JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1 推薦図書キーワードまとめ
https://qiita.com/daiki_44/items/4dc091956dab8a036079
◆5、試験対策③G検定最新の試験動向を追う【推奨】
これまでG検定の試験対策について、
述べてきましたがこのパートが一番重要です。
G検定の最新動向を追うことで、
公式テキストや問題集のギャップを埋めることが可能です。
以下ブログ、noteをチェックして試験勉強を進めれば、
私のようにG検定受験中に面食らうことが無くなると思います。
G検定受験後にTwitterで情報をあさっていたら、
以下、御二方のブログとnoteがとても有益でかつ、まとめっていたため一読することを強くオススメします。
私もG検定受験前にこういったサイトに出会っていたら、試験本番中苦労はしなかった…。
▽みかみ［カオカオ］さんブログ
『2020年 7月 4日「G検定」200問 振り返り』
https://www.kaookaoo.com/gtestreview20200704/
・G検定2020年#2 200問すべての問題カテゴリをまとめてくれています。
・みかみさんは、前回、前々回のG検定も受験していて、試験範囲をまとめ
てくれています。
・過去複数回出題されているカテゴリについて、重点的に学習しておくことをオススメします。
▽せおりおさんnote『JDLA G検定2020#2の総括』
https://note.com/seorie/n/n12b28b2fdb2e
・G検定2020年#2出題傾向をまとめてくれています。
・シラバス出題範囲毎に何問出題されたかまとめてくれています。
・各パート毎に公式テキスト、問題集でカバーすることが可能か分析してくれています。
御二方のブログ、noteを読むとわかりますが、
最近のG検定試験問題の傾向としては、以下分野について特に公式テキスト等以上に学習しておく必要があります。
上記試験対策①で述べた最新のAI白書などを参考にしつつ、最新の法律、政策動向を調べておく必要があります。
また、自然言語処理や強化学習については、本番試験でかなり詳細に問われます。
▽2020年最新の重点分野
・法律系：
著作権、知的財産権、
個人情報保護法、道路交通法(自動運転関連)
・倫理問題：
人間中心のAI、透明性、説明可能なAI、XAI
・自然言語処理(全般)
・強化学習(全般)
・RNN、LSTM、BERT
・物体検出、セグメンテーション
◆6、まとめ
G検定試験対策について、これまで挙げて方法を
以下の通りまとめておきます。
1、公式テキスト＋問題集＋Study AI模擬試験(無料)＋最新AI白書
2、先人の知恵を拝借する(G検定対策まとめサイトを活用)
3、最新のG検定出題傾向を抑えて試験対策を進める【超オススメ】
この記事が、これからAIについて学習していく方、G検定を受験される方の
少しでもお役に立てれれば幸いです。
追伸：
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ちゃまたくパパ@AI好奇心エンジニア
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