2022年7月に行われたG検定に合格したのでどのように対策したかと受験した感想を書いていきます。
私自身は海岸工学出身なので、統計の知識は多少ありましたが、深層学習の知識は皆無でした。
なので０ベースから受験合格までの攻略方法を紹介できればと思います。
あくまでも個人的な経験に基づいたものなので参考までに。
G検定とは、受けるまでの流れ
Ｇ検定とは
一般社団法人 日本ディープラーニング協会が主催する「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験」である。
一般にジェネラリスト向けの検定であり「人工知能やディープラーニングなどの技術とビジネス活用の双方を理解し、橋渡しができる「ビジネストランスレーター」としてのジェネラリストの育成」を目的としている。
ジェネラリスト向け、つまりエンジニアでなくても監理者として対応する人向けの資格となっている。
一応、日本ディープラーニング協会のＨＰを貼っておきます。
受けるまでの流れ
社内でディープラーニングに関するサブスクライブ型のオンライン学習の応募があり、私は建設業界のＩＣＴ化を進めていくうえで深層学習の知識が必要なのではないかと思い応募した。
またＧ検定を受けると会社から助成金が出てくるので受験して損はないと思い勉強を始めた。
大前提として海岸工学の研究をしていた際、FFTやウェーブレット解析、python、そのほか統計の知識はあったが、深層学習の知識については皆無であった。
なので、問題集を初見で見ても全くわからない状態から、SkillupAIというディープラーニングの学習サイトで勉強することにした。
あとでSkillupAIを使用してみた感想について記事を書いていこうと思います。
G検定の試験範囲、G検定の試験形式について
機械学習や深層学習に関して、概要や手法、歴史、産業への応用など広く浅く問われる。
特に法律の問題が2021年の試験シラバスの変更により追加されたので要注意である。
G検定は自宅で自身のPCで受験する形式となっている。
受験者は13時より受験となっているが同一時刻で始まるわけでなくずれがある。
私の場合12時50分には受験がスタートすることができていた。
自宅で受験するのでカンニングができるのはいいのだが、120分200問程度であり時間に対して問題数が多すぎるので基本的にはわからなかったところをカンニングするくらいしかできない。
試験勉強
試験勉強をはじめたのは2週間前だった。
まずSkillupAIの動画を見始めたが、合格までに時間がかかる勉強だと考えすぐにやめました。
その代わり、JDLAのホームページに書いてあった試験範囲とキーワードに絞った勉強方法に切り替えました。
キーワードが乗っている一覧表を挙げておきます。
まず、試験範囲とキーワードごとに参考書とインターネットを使用しながら、単語の意味と全体の流れがわかるように学習していきました。
少しでもわからない単語や場所があったらその場で理解することがとても大切だと思います。
ここまでの勉強時間は大体10時間くらいでした。
なので初めの一週間は1日で1～２時間くらいでのペースでできました。
キーワードは大体200ぐらいあったと思います。そのすべてを丸暗記するのは難しいので、全体の流れがわかった後、残りの一週間でカンニングペーパーと模擬試験対策をしていきます。
まずカンニングペーパーなのですが、word、excelで作ると膨大な量で検索に時間がかかるので、自分のウェブサイト上に作りました。
以下がカンニングペーパーです。
このカンニングペーパーはJDLAのホームページの試験範囲に載っているキーワードすべてが網羅されています。
また、キーワードに関しては赤字にしているので検索をかけたときにすぐに見つかりやすいです。
カンペ作成後は、ひたすら模擬試験を受けました。
個人的におすすめの参考書を貼っておきます。JDLAの公式は特におすすめです。
ほかの参考書より網羅性に優れています。加えて、問題集を買っておくのがいいと思います。
試験は問題数が半端じゃないですが、似たような問題が複数回出てくるのがあるので、
その傾向を理解する練習のために使用してください。
逆に黒本と呼ばれているのはあまりお勧めしません。
一応第二版が出ているのでこれなら対応していると思います。
試験当日の流れ
試験当日は以下のサイトにアクセスしてください。
12時50分までは試験がスタートできないのですが、動作環境がPCとあっているかを確認するために事前に練習テストを受けておくことをお勧めします。
12時50分になったらカンニングシートを別タブで開いておき、試験開始をします。
正直法律の問題が試験中は多く、問題文を理解するのに時間がかかったので、法律はわかるとこ以外はあてずっぽうでいきました。
また初見では解けない内容が出たりしますが実はヒントが隠されていていたり、最悪の場合消去法で解くのもありだと思います。
キーワード問題はカンニングで確実に正解することができるのでそこは時間をかけました。
また，これはどの試験でもいえることですが少しでも不安な回答があった時はマークしてすぐ飛ばしましょう。
後で見直す時間があればすぐに見直せるようにフラグを立てておけば見返しやすくなります。
全体を通して感じたのは、やはり時間は結構足りないです。
なので、カンニングペーパーとgoogle検索を駆使しながら、ストラテジックに行くのがいいと思います。
カンニングペーパーはkindle版の公式問題集を使用するのもおすすめです。
すぐに検索できるので効率は一番高いです(後でリンクをのせておきます）。
合格通知
合格通知は7/15日の10時30分に届きました。
はじめツイッター上で何人か合格の声を上げておりメールを確認したのですがなかったので焦りました。
メールは迷惑メールに割り振られていたので再度確認しなおしたら無事合格でした。
合格率は61％ほどでした。
ちなみに私の得点は平均80%くらいだったのですが、ほかの人の合格率をみると65％くらいで受かっている人もいました。
つまり合格点数は70％くらいであれば確実にうかるのではないかと思います。
その後、オンラインで使用できるバッチや合格通知書が届きました。
全体を通して
G検定を受けてよかったと思っています。
とりあえず会社には機械学習や深層学習に関する知識を持っている人という認識はされるだろうし、機械学習をどのように産業に応用するかを容易に想像できるようになる気がする。
私自身も専門性はなくてもある程度のさわりくらいなら話についていけるようになったと思います。
ただG検定の資格自体にはあまり意味がないと思います。
正直、資格を使用しての仕事ができるわけではないし、会社から受験費用をもらえない、会社の業務でAIなどの知識が必要ないのであればいらないと思います。
だったらほかにもとった方がよい資格はたくさんあると思います。
単純に昇給にかかわるので受けたいという理由であれば非常に時間効率は他の資格に比べて高いと思います。
文系やAIに全く触れてこなかった理系出身の人でも合格するのに10時間程度の勉強時間で受かると思います。
試験中はカンペも使用できるうえに、インターネットという最強ツールで調べることができます。
全体的にはAIについての知識も深まったので会社でAI活用を考えたい、機械学習の分野についての知識を身に着けたい人がいればぜひ受けてみてください。
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