2024/11/09 G検定の受験
試験を受ける目的
AIという手段について何にどのように生かせるかを知る。また制約条件についても把握する
活用先について説明、開発提案できる
リスクや制限を把握している
PMとして開発をマネジメントするための知識をつける（汎用スケジュール、PJ注意点、人材）
筆者の知識レベル
５年前にKaggleでタイタニック号の乗客の生存予測を行ったことがある。
その時にG検定シラバスのディープラーニングの要素技術の章までの勉強は行っていた。
当時独学で学んでいたため技術としてCNNに畳み込み層、プーリング層があるなどは理解していたが、
それをもとに具体的に最近どんなモデルが使われているのか、各モデルをどう使い分けるのかなど全体像がつかめず挫折した。
勉強の進め方
試験の概要について調べる
試験当日のイメージがつくように
試験日時
試験の受験方法（オフライン、オンライン）
試験画面
試験問題数、時間（どのくらいのペースで進めるのか）
模擬試験
合格体験記
何割ほどが合格圏内か
スケジュール
参考資料（特に参考になったものの情報など）
試験受けての感想（こうすればよかったは特に注意）
勉強資料の決定
Kindle Unlimitedの読み放題本：『G検定 ～厳選問題集～』
参考サイト
AIの開設サイトは数多くあるが個人的にはこちらのサイトがおすすめ。少し難解だが情報をはしょることなく記載されている。
試験勉強スケジュール：約２か月
試験半月前までは週末に３～４時間程度、試験直前半月は毎日１時間程度の学習量。
公式テキストの読み込み（1か月前）
公式シラバスをもとに章分けし、メモページを作り、そこにシラバスのスクショを張り付ける
そのページで何をどこまで勉強すれば完了なのかわかりやすくするため
公式テキストを読んで情報をまとめる
重要な単語は単語帳を作るためにSSにまとめる
問題集を解く＆知らなかった点をNotionに追加する（２～３週間前）
Xマインドでマインドマップを作製
問題集を解いていて各知識の関係性が理解できていないと感じたため
法律、強化学習など自分で調べてもわかりづらい知識についてYoutubeの動画を見る
シラバスの単語について知らない単語を追加でまとめる（２週間前）
最初からシラバスの単語すべてまとめようとすると難解な単語が多いため後回しにした
単語帳を毎日確認し単語を暗記する（１週間前～前日）
単語だけ覚えようとしてもなかなか難しいため全体概要をつかんだ後に細かい知識の暗記として単語帳を使う
所感
当日テストを受けての感想
問題の難易度は想定通りだった。
『G検定 ～厳選問題集～』、G検定問題集（サイト）、Study ai模擬テストで問題を解いていたが難易度はほとんど変わらないと感じた。
出題範囲はシラバス通りだった。知らない単語はほぼ出なかった認識。
出題割合も想定通りだった。シミュレーションの世界に引きこもる部屋さんの動画で最初に確認していた割合とほぼ変わらない。
計算問題が3問程度と多めに感じた。行列計算と２個のサイコロを振ったときの出目の確率計算問題が出た。
時事問題的なところあるかと思ったがほとんど出てこなかった。
出てきたとしてもシラバス上のKWを理解していれば解ける問題で完全初見の問題はなかった。
試験勉強全体を通しての感想
AIやディープラーニングがテーマということで初見の知識が多く覚えることが多かった。
しかしシラバスがとてもよくできていてそこを抑えておけば当日初見の問題が出るということがなかったので難易度としては低めに感じた。
勉強法としてはマインドマップがとても役に立った。自分の頭を整理するという意味で作ったが、マインドマップをイメージすることでどの知識とどの知識が近いのか、遠いのかなど暗記しやすかった。
目的に対する振り返り
G検定を勉強したことで当初イメージしていたよりAIの活用幅が広いことが分かった。
Siri、りんな、Chat-GPTくらいしか知らなかったが他にもさまざまなモデルがありそれぞれどのように活用されているか知ることができた。
またそれぞれのモデルの課題などから何ができないのかも知ることができた。
上記から具体的に業務や身の回りの問題に対してどこにどんなモデルが活用できるのではとイメージがつくようになった。（具体的にどのように実装するかまではわからない。）
G検定の勉強をしたことでAIに関する知識の全体像を体系的に理解できたためKaggleに取り組む前に勉強しておくとよさそうだと感じた。
勉強成果物
マインドマップ
Notionのまとめ
https://honey-seaplane-9a0.notion.site/G-75936743e44d43e6b950fe603abf1e18?pvs=4