2021#01 G検定に合格しました (勉強法・所感など)

ディープラーニングを中心としたAIに関する資格であるG検定に合格しました。

合格までの経緯をまとめます。

これからG検定を受ける方の参考になれば幸いです。

合格証

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2021#01 G検定合格証

目的・動機

1: AIに関する基礎知識を身に付けたかった

近年、AIという言葉をよく耳にします。

AIとは。私自身、わかっているようでわかっていない。 そんな状況でした。

AIとは?AIを使って何ができるのか?

それをしっかり理解するためのステップとしてG検定受験を決意しました。

G検定でAIの基礎知識を身に付けた上で、業務や個人開発に応用できればと思っています。

2: 会社から出る奨励金が欲しかった

お金大事。

勉強開始前の状態

このような状態でした。

合格までの道のり

やったこと

1: 本

以下の本を読み進めました。

基本的には、こちらの本だけで十分でした。

2: 模試

試験直前に以下の模試を受けました

どちらの模試も実際の問題に近く、とても役に立ちました。

3: youtube

勉強内容の補足にyoutubeを活用しました。

詳細

以下のブログを参照のこと

keabe.hatenablog.com

ポイント

個人的に重要だと感じたポイントを残します。

1: 基本的には 公式テキスト+問題集 で十分

ブログを漁ると、公式テキストだけだと不十分だとちらほら出てきます。

たしかに満点を取るには不十分かもしれませんが、

合格するには公式テキストの内容だけで十分でした。

特に、私のようにAIに関する前提知識がない場合

あれこれ公式テキスト以上に風呂敷を広げるのではなく、

まずは、公式テキストの内容をガッチリ固めることが重要

だと個人的には感じました。

2: 余裕があればAI白書で社会・法律問題

たしかに公式テキストだけだと、

最新の社会動向、法律問題に対応できません。

基礎知識をしっかり固めた上で、

余裕に応じて AI白書 を用いて最新情報をピックアップしましょう。

私は、直前までそれほど余裕がなかった + それほどお金もかけたくなかった ので

試験数日前に 過去のAI白書(無料で公開されています) を さーっとだけ 眺めました。

ちなみにAI白書は、図書館にも貯蔵されているようなので、

興味がある方は、まずは図書館で眺めてみるといいかもしれません。

3: 重要な物から理解する

公式テキストを1章から順々にやるよりも

ディープラーニング(DL)手法、DL応用、機械学習 というように

出題数が多いものから手をつけました。

後々振り返ってみても、各章ごとに出題数は大きく偏りがあったので

有効かつ限られた時間の中では効率的に学習できたと思います。

4: 一つ一つ完全に理解するのではなく・繰り返し理解する

初段、一つ一つの項目を理解しながら学習を進めていましたが

基礎知識がない状態で、一つ一つに こだわっていると、

なかなか前に進まない状況に陥りました。

途中から方針転換し

ざっくりでいいから、理解して先に進む。

繰り返し学習しながら、少しずつ肉付けしていく。

このように学習を進めてから、スムーズに前進することができました。

今分からなくて、必ず後からわかるようになるから大丈夫。の精神。

試験勉強してみて・受かってみて

結論から。

今回、G検定を受験してみて本当に良かったです。

理由は、AIまわりのドメイン用語を聞いたときに

パッと知識の結びつきができるようになったからです。

CNN? 画像認識によく使われるモデルね。

画像のように2次元情報の位置情報を活かせるモデルね。

RNN? 時系列情報を活かしたニューラルネットワークね。

過去の情報を活かすことで、翻訳や音声認識に効果があるのね。

といった具合です。

AIに関する基礎知識がインプットされたことで、

最新AIに関するニュースも理解しやすくなりました。

next step

今回、得た知識を基に以下の

チャレンジをして行こうかと思います。

  • 資格・学習
    • E検定
  • 創作
    • AI技術を使ったシステム構築