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
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。
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
