G検定_学習する上で重きを置いた点

本日、G検定を受験しました。
次に繋がるように、現状の整理を記録しました。

試験対策は、試験前に集中力が高まってきた状態を利用して、試験のある週の水、木、金曜日の夜と土曜日（試験当日）の朝を使って学習しました。私にとって難しかったのは、テキストを読む上で、何に重きを置けば良いのかを理解することでした。そのため、以下のようなキーワードに重きを置いて、整理して学習を進めました。

今回は、大枠は理解できた一方で、テキストで使われている言葉やその言葉の持つ意味が覚えきれませんでした。次は、大枠を意識しながら、ひとつひとつの言葉を把握していきたいです。

【理解するために重きを置いたこと（キーワード7つ）】
①コンピュータが関わるところでは、一度、
　コンピュータの分かる言語に変換する
②コンピュータでやっていることは、
　「入力、処理、出力」とそのそれぞれの「最適化」
③扱っているデータの種類は、画像、音声、テキスト
④今までの歴史は、手法の限界（問題）とその解決の繰り返し
　・問題
　　フレーム問題、チューリングテスト、強いAIと弱いAI、身体性、
　　知識獲得のボトルネック、シンボルグラウンディング問題、
　　特徴量設計、シンギュラリティー
　・探索
　・推論
　・知識表現
　・機械学習
　・特徴表現学習（深層学習）
⑤手法を整理する
　・探索
　　‐探索木（幅・深さ優先探索）
　　‐ハノイの塔
　　‐ロボットの行動計画（前提条件・行動・結果、STRIP、SSHRDRLU）
　・推論
　　‐ボードゲーム（ヒューリスティック、Mini-Max法、αβ法、αカット、
　　　　　　　　　βカット、モンテカルロ法、ブルートフォース、
　　　　　　　　　ディーププランニング）
　・知識表現
　　‐人工無能、エキスパートシステム、意味ネットワーク、オントロジー、　
　　 ワトソン
　・機械学習
　　‐教師ありデータ（回帰、分類）
　　‐教師なしデータ（クラスタリング）
　　‐強化学習（報酬の最大化）
　・特徴表現学習（深層学習）
　　‐CNN、RNN（Source-Target Attention, Encoder-Decorder Attention）
　　‐トランスフォーマー（Self-Attention）
⑥テキストは、読んでいて理解できなければ、基本的に、
　前の章に戻って理解不足を解消する
⑦理解に行き詰まったときは、テキストを読むだけでなく、
　インターネットやYouTube等の動画を利用して、解説を見たり、
　問題を解いたりして、多角的に理解する

以上です。
基本的には、テキストを利用して学習をしましたが、理解に行き詰まったときは、インターネット上の（フリー）コンテンツを利用しました。テキストとは違う刺激が入り、理解の手助けになりました。個人的に、このような手助けの方法は良いなと思いました。