G検定2019#2 の合格体験記
試験の内容
試験名：JDLA Deep Learning for GENERAL
試験概要：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する
受験資格：制限なし
試験概要：120分
問題数：226問
受験料金：一般 12,960円 (税込) 学生 5,400円 (税込)
勉強前の人工知能関連の知識
・AI関連の歴史は松尾先生の本は読んだ
・学生時代は一応理系だったので微分の意味や解き方は分かる
・CNNって何？RNNって何？
・学習率とかわけわかめ
勉強時間と実際にやった勉強方法
勉強時間については、StudyPlusで計測したところ約30時間くらいでした。試験2週間前に慌てて問題を解き始めた口です。試験前の大学生かな？
勉強に利用した書籍は、推薦図書でも紹介されている以下の2冊に絞りました。
公式テキスト
教科書的な立ち位置で利用しました。
本番試験の出題範囲をドラゴンボールの人造人間17号くらいだとすると、このテキスト網羅率・内容の深さは天津飯くらいのレベルなので、 初学者がこれだけで合格するのはかなりキツいと思います。
ただ、他の参考書に比べると1つ1つの用語をかなり噛み砕いて説明してくれているので、機械学習分野の取っ掛かりとしてはそこそこ有用です。
※書き手が章やセクションごとに異なるので、分かりやすい章とそうでない章がはっきりしている様な…
問題集(黒本)
公式テキストで学んだ知識のアウトプット用として利用しました。
めっちゃ優秀です。
本番試験の難易度をドラゴンボールの人造人間18号くらいだとすると、この問題集の難易度は、精神と時の部屋に入る前のトランクス(青年期)くらいのレベルなのですが、試験全般の基本的な内容をバッチリ抑えております。
解説も丁寧で、巻末の索引は試験本番で活用でき、更に似たような問題が本番でも数問登場する等、この問題集には褒めるところしかありません。
模擬試験
上記のテキストを1周ずつこなした後は、Study AIの模擬試験を受けました。
1回目は何も見ずに自力で、2回目は1問ずつ回答を確認…という流れです。
本番試験の難易度をセルジュニアとすると、模試の難易度は精神と時の部屋に入った後ののトランクス(青年期)くらい…つまり本番の方がやや難しく感じました。
模試は同じような問題が複数回重複して出題される一方で、本番試験は分野ごとに出題され、割と体系的な構成でした。
AIの歴史→AI界隈動向・法律→学習率→機械学習→ディープラーニング基礎→ディープラーニングの応用の順番だった気がします。
実際の試験を受けてみた感想
・ノートPC×1台
・拡張モニター×1台
・問題集(黒本)
・メモ帳
・筆記用具
ノートPC画面で問題を解きながら、拡張モニターでWEBブラウザを開き、検索をしておりました。
問題集は巻末の索引がめっっっちゃ活用できます。
解説が分かりやすいうえ、本番試験を想定した形式で記述されている分、恐らく公式テキストより有用です。
とまあ、割と勉強したから問題なかろうのテンションでおりましたが、いざ試験が始まると時間との闘いでかなり焦りました。
試験時間2時間のうち回答数は225問、つまり1問当たり32秒で回答しなくてはならないので、初見で全く分からない問題が出たときは軽く絶望しました。
特に私は時事問題や法律関連については全然勉強しておらず、推薦図書の「AI白書」を一度も読んでいなかったので結構キツかったです。
最近話題？のEUの個人情報の持ち出しに関する問題(GDPR)ついては、職場で最近検討しなくてはいけないケースに遭遇したので、幸運にも難なく解くことができました。小問が2~3つくらいあった様な…
全問回答し終わって一息ついたのが試験終了残り10分前でした…
感覚では7~8割は確実に正解、時事問題や一部画像処理関連の問題については自信ナシ…という感じでした。受かってて一安心です。
これから受験する人へ
色んな人が時間がないって言うじゃないですか。
騒ぎすぎと思うじゃないですか。
マジで時間ないっす。
「検索できるから余裕」という気概は捨て、
代表的な機械学習の仕組みはしっかり理解して、数秒で即答できる様にしましょう。
そして時事問題や昨今のAI界隈の動向に関する問題に、検索する時間を確保できる様にしましょう。これなら大丈夫です(震え声)
また、時事問題やAI界隈の動向は割と出たとこ勝負的な要素があるので、
どのくらい勉強時間を割くのかは考えた方がいいかもしれません。
私は公式テキストを1周し、日経新聞に掲載されている直近のAIコラムに一通り目を通して勉強を打ち切りました。
あと学習率周りの問題と、物体検出等の問題が多かった気がします。
学習率とは何か、また学習率が小さすぎたり大きすぎたりするとどんな問題があるか、AdgradやAdamの内容を抑えましょう。
物体セグメンテーション等の物体検出系の技術については私もよく分からなかったので、これから勉強します…
受験してみた感想
・AIの定義は意外と曖昧で、専門家でも意見が分かれている(意外…)
・トイプロブレムとは言え、自分の父ちゃん母ちゃんが子供の頃には既にAIの研究が始まっていた(超意外…)
・機械学習、強化学習、深層学習等の違いを説明できる様になった
・微分ってすごいや
また、数学的知識を除いては、勉強するもの1つ1つが全て初見で新鮮味があり、IPAやLPICの試験に比べて勉強がめちゃめちゃ楽しかったです。
Pythonの勉強をもう少し進めたら、Kerasで学習型の対話ボットを作りたいなぁ。でもGPUないと厳しそう…
