4. G検定合格のために過去問を解く。
G検定合格のために、４番目に実施したのは、過去問サイト（Study-AIさん）で過去問を解いたことです。
過去問を実施したサイトは以下のサイトです。
リンクはこちら＞＞ G検定（AIの検定）模擬テスト-Study-AI-
問題集、公式テキストでは、基礎を学んだという感じですが、過去問サイト（Study-AIさん）では、問題数も実際の試験と同等の問題数で、経過時間も表示されるので、より実践的な試験対策ができます。
感覚的に、過去問サイトで解いた問題のような問題が、結構、本番でも出題されていたと思います。
また、G検定公式例題解説や、機械学習入門ビデオなどが無料で閲覧できるので、おススメです。 無料の内容では物足りないという方には、有料で追加問題も用意されています。
5. G検定合格のために「3,問題集を解く」「4.過去問を解く」を繰り返す。
G検定合格のために、５番目に実施したのは、とにかく問題集と公式テキストの章問題、過去問サイトを解くことの繰り返しです。
問題を解いた問題集、公式テキストは、以下の問題集、公式テキストです。
過去問サイトとして利用したのは、人工知能勉強会の「Study-AI」さんが公開しているG検定の模擬テスト（過去問）です。
リンクはこちら＞＞ G検定（AIの検定）模擬テスト-Study-AI-
この時期になると、ひたすら問題を解く段階になってきます。
本番の試験は、時間との勝負になります。
理解している問題は反射的に数秒で解答することで、分からなかった問題を調べたり、自信のない問題を確認する時間を生み出すことができます。
全体を見渡すことができたら、問題を解いて解いてときまくるのが、合格への近道だと思います。
6. 息抜きのために通勤時などの隙間時間に参考書籍を読む。
６番目に実施したのは、問題をひたすら解いて煮詰まってきたときにや、通勤時間などの隙間時間には、息抜きのために参考書籍を眺めてG検定合格後のイメージを膨らませました。
眺めていたのは、以下の参考書籍です。
【読み物系】
↑歴史から技術まで、ストーリーとして理解が進むので、じっくり読みたくなる本です。 こちらは、通勤時に電車で読めるように電子書籍で購入しました。
日本の人工知能のトップクラスの研究者の一人である東大の松尾豊先生が書いた、人工知能について非常に分かりやすく、かつ、興味深く記載された本です。 G検定を受験されない方にもオススメの参考書です。
【数学系】
↑G検定ではあまり計算問題や数学問題は出ないのですが、人工知能を研究する上で必要となる数学を初心者でもわかるように現実的な例を踏まえながら非常に平易に記載されています。
「プログラミング」とタイトルに書いてありますが、プログラミングをしたことがない人でもディープラーニングの数学の理解に役立つと思います。 こちらも通勤時に読めるように電子書籍で購入しました。
【Python系】
↑G検定には直接関係はないかもしれませんが、ディープラーニングのプログラミングには、 python が不可欠だということで、一緒に学習を開始しました。 ディープラーニングに限らず、分かりやすくて汎用性の高い言語なので、習得しておいて損はないと思います。
↑ディープラーニングのプログラミングとと言えばこの書籍と言っても過言ではない感じの本です。 この本に記載されているコードを写経（丸写し）しているだけで、ディープラーニングの基礎が身につくと思います。
プログラミング経験者は、この本で勉強すると理解がさらに深まると思います。
0. G検定合格のためG検定の概要と受験した感想
JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1（G検定）に合格いたしました。 合格までに実施した内容を、備忘を兼ねて、G検定の概要と受験した感想を記録したいと思います。
G検定について
G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会、通称JDLA (http://www.jdla.org) が主催している民間の資格試験です。第一回が2017/12/16に実施された新しい資格です。概要は以下の通りです。
- 目的：ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材(ジェネラリスト)の育成
- 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
- 試験概要：120分、多肢選択式、オンライン受験(自宅受験)
- 試験日／受験料：以下のサイトをご確認ください。
IPAが実施している情報処理試験などと比べると受験料は少しお高めですが、今後、重要になってくる試験であることと、AIのスキルを持っていることを証明する良い手段だと思いますので、取得できれば十分お釣りがくる資格だと思います。
出題範囲
出題範囲ですが、JDLAのホームページによると、以下の通りとなっています。
- 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
- 人工知能をめぐる動向
- 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
- 人工知能分野の問題
- 機械学習の具体的手法
- 代表的な手法、データの扱い、応用
- ディープラーニングの概要
- ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
- ディープラーニングにおけるデータ量
- ディープラーニングの手法
- 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
- 深層強化学習、深層生成モデル
- ディープラーニングの研究分野
- ディープラーニングの応用に向けて
- 産業への応用、法律、倫理、現行の議論
JDLAのホームページには例題も掲載されています。少し経験のある方であれば、簡単だと感じるレベルです。しかし、実際の試験は、限られた時間の中で解く必要があったり、最新の情報が反映された問題となっていたりするので十分な下準備が必要になります。
試験までに実施したこと
試験日のおよそ30日前に「徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 [ 明松真司 ]」と「深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト 」の２冊を購入し、読み始めました。
読み込みの進め方についてはいかにも記載しているので興味のある方はご参照ください。
実際の試験内容
自宅でのパソコンによる受験になります。２時間の集中力が維持できる環境を用意しておく必要があります。
また、パソコンでの検索や、参考書の閲覧も可能ですが、限られた時間の中で大量の問題をこなす必要がありますので、すぐ使える状況にしておく必要があります。
実際は、前半に瞬殺できる問題を解き、わからない問題は適当に選んでチェックを付けて、後から、分からない問題を検索しながら確認するという対応になります。
このため、試験対策としては、いかに瞬殺できる問題を増やしておくかということになります。
感想
試験を受験してみた感想としては、計算問題や問題解決など、いろいろ考えて答えを出すという問題は少ないので、いかに知っているかを問われる試験だったと感じました。
ただ、知識があれば合格できるというわけではなく、回答のコツが必要だと感じました。過去問や問題集は一通り解いて、出題の勘を鍛えておくことと、瞬間的に答えられるように問題に慣れておくことが大切でした。
