今話題の生成AIパスポート、ゼロからでも大丈夫！完全攻略ガイド💡
みなさん、こんにちは！💻✨
今回は、わたしが「生成AIパスポート」に挑戦して24年11月に合格するまでの道のりを、すべて公開しちゃいます！気になってたけど、どうしたらいいか分からなかった方も、これを読めばきっと「私にもできそう！」って思えるはず。
実は、AIって私たちの生活にどんどん身近になってきていて、これからのキャリアにも大切なスキルになりそう。そんな中で見つけた「生成AIパスポート」。最初は不安だったけど、step by stepで頑張ってみたら、意外とイケちゃいました！😊
今日は、リアルな体験談と共に、実際に使った教材や、効果的な学習方法まで、すべてシェアしていきますね。
さぁ、一緒に生成AIの世界、のぞいてみましょう！🌟
生成AIパスポート、どんな資格なの？👀
まずは、この資格のことをざっくりご紹介！
なんと！まだ7,000人しか取得していない穴場の資格なんです✨
年3回（2月、6月、10月）のチャンスがあります 参考申込期間 25年2月試験：10/1～1/31 （受験は2月中の自分の好きな時間に受験できます）
生成AI系の資格は数少ない 客観的に能力を証明できる数少ない方法の一つ
費用は11000円 若干お高い
AI技術の進化により、生成AI系のお仕事の需要が急増していますが、資格の有無が客観的な判断基準となる場合、他の能力や経験をどのようにアピールするかが重要です。例えば、クライアントに対して資格を示すことで、自身の能力や信頼性を証明することができます。
わたしの学習プラン大公開！📚
まずは、キーワード解説集を手作りしました！ （これが意外と効果的だったんです♪）
それから...
SHIFTAIの合宿に参加！（9/28、29に参加） →アーカイブを2週間繰り返し視聴→10/27受験→合格
公式問題集で「自分の実力」を知る（試験３週間前・50点くらいでした）
GUGA公認アプリで練習（試験2週間前からガッツリ！）
公式問題集で総仕上げ（試験2日前にラストスパート！）
０．キーワード解説集（印刷して、他の教材と掛け算で学習）
※区切り線内の第1章の解説が「キーワード解説集」になります。
（特典：1～５章のキーワード解説集＋模擬問題/解答）
第1章：AI（人工知能）
1.1 AIの定義と基本概念
AI（人工知能）とは、コンピュータシステムが人間のように学習、推論、問題解決を行う技術を指します。この分野は1956年のダートマス会議で初めて正式に研究として定義されました。その後、AIはロボットなどの物理的な装置と区別され、ソフトウェアやアルゴリズムとしての発展が進みました。
詳細キーワード
AI（人工知能）: 人工的に作られた知能。
ダートマス会議: AI研究の始まりを象徴する会議。
AIとロボットの区別: AIはソフトウェア技術を指し、ロボットは物理的デバイスを指す。
1.2 AIに知能をもたらす仕組み
AIの知能は、主に以下の2つの仕組みに基づいています。
ルールベースシステム: 人間が定義した規則に従って動作するシステム。
機械学習: データからパターンを学び、予測や分類を行う技術。
これには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、次元削減など多様な手法が含まれます。また、ディープラーニングを含むニューラルネットワーク技術は、現在のAIの中核を成しています。
詳細キーワード
機械学習: データを利用してアルゴリズムを学習。
教師あり学習: ラベル付きデータを用いた学習。
強化学習: 報酬を最大化するよう学習。
ディープラーニング: 多層ニューラルネットワークを用いた機械学習。
過学習: 学習データに適合しすぎることで汎化性能が低下する現象。
1.3 AIの種類と実用例
AIはその能力に基づいて、次のように分類されます。
弱いAI（ANI）: 特定のタスクに特化したAI。例: スマートスピーカー。
強いAI（AGI）: 人間のような汎用的知能を持つ理論的なAI。
詳細キーワード
特徴量: データから抽出された意味のあるパラメータ。
ANI（Artificial Narrow Intelligence）: 限定されたタスクに特化。
AGI（Artificial General Intelligence）: 汎用的な知能を目指す。
1.4 AIの歴史と発展
AIの歴史は3つの主要なブームとその停滞期に分けられます。
第一次AIブーム: 探索と推論の技術が発展。
第二次AIブーム: エキスパートシステムの隆盛。
第三次AIブーム: ビッグデータと深層学習技術の台頭。
詳細キーワード
探索と推論: 問題解決アルゴリズム。
エキスパートシステム: 専門家の知識を模倣したAIシステム。
ビッグデータ: 大規模データの活用。
1.5 シンギュラリティ（技術的特異点）
シンギュラリティは、AIが人間の知能を超える転換点を指します。この概念は、ヴァーナー・ヴィンジやレイ・カーツワイルにより提唱され、2045年に達成される可能性が示唆されています。
詳細キーワード
シンギュラリティ: 技術が爆発的に進化する転換点。
2045年問題: カーツワイルが提唱したシンギュラリティの到来予測。
１．SHIFT AIの合宿（1か月前～2週間前）
SHIFT AI代表の木内さんがGUGAの役員をしており、生成AI人材を増やすことを推進しています。生成AIパスポートの申込時期に解説を頂けるので理解しやすい。過去のアーカーブもあるので、何度も目と耳で覚えられる。
おかげさまで
— リスタートコーチしんた｜AI研究 (@restart_shinta) November 18, 2024
生成AIパスポート
合格する事が出来ました👍 https://t.co/DdZEqp3Ltq
他にもAIの最新情報を取り上げたセミナーやコンテストをやっているので生成AI系のコミュニティにまだ入っていないなら、おススメです。
２．GUGA公式問題集で「自分の実力」を知る（３週間前）
「緑のテキストｘ問題集（1980円）」と「白いテキスト（1980円）」があります。紙書籍版がおススメです。
理由は、本番と同じ形式の問題集が付いているからです。そして、結果論ですが、実際に同じような問題が本番でも出ていました。
問題集を制限時間60分でやってみる
狙いは以下の２つを把握することです
１）問題集をやってみる事で自分の実力が把握できる
私は最初は50点くらいしか取れませんでした。生成AIアプリを普段から使っている人でも、AIの講義を受けた人以外はAIの歴史やアルゴリズムの概要の知識はなくて当たり前です。
２）問題集をやってみる事でどんな問題がでるのか把握できる
どんな問題が出るのかわかって勉強しているのと、やみくもに知識をつけるのと、どちらが効率的かというと圧倒的に「問題をわかって勉強する方」です。
３．GUGA公認アプリ（2週間前）
公認アプリがあり、隙間時間で学習ができます（1200円・買切）
１）各章・単元毎に問題が小分けで本番と同じ4択（213問）
２）各答えに細かな解説付き
３）試験予定日を入れるとスケジューリング機能付き
私は試験2週間前から順にやっていきました。間違った問題は残って再回答する形式で、「わからない」という回答もできるので、自分が何がわかっていないかを自己認識できます。
４．GUGA公式問題集（2日前）
２．でも書いていますが、緑の本の問題集と同じような問題が本番でも出ていました。
最後の2日間は、これで自信をつけよう！
目安として、問題集で80点以上取れていたら確度は高いです。
80点取れるレベルになっていたら、時間は40分ほどで問題が解けています。
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