日本ディープラーニング協会主催「G検定」に合格するためにしたこと。文系でも受ける価値あり
12/32018
カテゴリー：AI
先日、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するAI、ディープラーニングの基礎知識を問う「G（ジェネラリスト）検定」という試験を受けました。
自宅で受験する、インターネット試験です。
あまり手応えはなかったのですが一応合格できました。
合格率は、約65％ということで半数以上受かってるわけではありますが。。（前回は57％）
この試験を受けるきっかけ、合格するためにしたことを書いてみたいと思います。
きっかけ：AI・ディープラーニングの知識を体系化したい
新聞、ネットで言葉を見ない日はないくらい、今ホットなトピックであるAI、ディープラーニング。
これらに関してはふわっとした知識しかなく、自分の中で体系化したいと思っていました。
どういった仕組みなのか、どんな産業に実用化されているのか、自分の仕事とどう関わるのか。
こういったことを自分の言葉で説明できるくらいにはなりたいと思っていたところ、
AI研究者で有名な東京大学の松尾豊教授が主催する日本ディープラーニング協会と、当協会が主催する一般の人向けの「G検定」を知りました。
年に3回（３月、７月、１１月）予定されており（受験料は１回12,960円（学生5,400円））、まだトータルで３回しか行われていない比較的新しい試験です。
これはAI・ディープラーニングを体系化するのにうってつけだ！と思いすぐに申し込みしました。
合格するためにしたこと
G検定の存在を知ったのは11月8日、その日中に申し込みをしました。そして試験は11月24日。
約2週間の間に勉強したことを書いてみます。
公式テキスト・推薦図書を購入
JDLAのHPに記載されている公式テキスト・推薦図書をひとまず購入しました。
①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
G検定の公式テキストです。
シラバスの内容を章ごとにまとめてくれているので、助かりました。
章ごとに読み、章末問題を解くことをメインに行いました。
ただ、このテキストには載っていない問題も実際は多く出題されました。
②「AI白書」(編)独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会 角川アスキー総合研究所
私が受けたときは、2017版だったのですが、2019版が出る予定ですので、これから受ける人は2019版の購入をお勧めします。
AIの歴史から産業への応用まで、より幅広く網羅されています。
紙の本はとても分厚いらしいので、Kindle版で良いのでは、と思います（私もKindle版を購入しました）。
こちらの本はすべて読むには時間が足りないので必要なところだけ検索して読みました。
③「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」角川EPUB選書 (著)松尾 豊 KADOKAWA
JDLAの理事長である松尾豊さんが書いた本です。この本は、元々購入していたのでそちらを利用しました。
一般の人向けの本なので、入門書に最適です。
この本を読んで、私はAI・ディープラーニングに興味を持ちました。
参考記事：
④深層学習 機械学習プロフェッショナルシリーズ (著)岡谷 貴之 講談社
こちらの本はよりエンジニア向けで、数式がたくさん出てきます。
正直、ほとんど読んでいません^^;
G検定に実際に数式の問題が出てきましたが、数問程度でしたのでそこまで影響はないかと。。（本当は勉強したほうが良いのでしょうが）
⑤ディープラーニング活用の教科書 (監修)JDLA (編集)日経クロストレンド 日経BP社
こちらの本は実際どのような産業に活用されているのか、といった内容がメインでした。
G検定対策として、というよりは読み物として参考程度に利用しました。
基本は公式テキストで ＋ HPの例題を活用
二週間の間に行ったのは大きく２つ、
- 公式テキストを読む→章末問題を解く
- JDLAのHPに掲載されている例題を解く
です。他の推薦図書は参考程度にしました。
ただ実際の問題は公式テキスト、例題だけでは到底網羅できなかったので時間に余裕がある場合には推薦図書、その他関連する書籍も読んでおいたほうが良いと思います。
例題は、JDLAのHPのシラバスに複数問このように用意されています。
受けてみた感想
正直、インターネット試験ということもあり少し甘く見ておりました・・。
実際は問題数がかなり多く（１２０分で２２６問）、ググったりしてたらすぐに時間切れになります。
「当たりをつける」くらいの知識は必要だなと。
実際の試験内容は「○○とは？」といった単なる暗記試験ではなく
「理解」を問うものが多く、良問揃いでレベルの高さを感じました。
特にエンジニアでもない文系である自分が役に立ったと思う分野は、以下です。
- 人工知能をめぐる動向、歴史
- 人工知能分野の問題とされているもの
- 機会学習、ディープラーニングの概要
- 産業への応用
正直、実装技術まで入ると（例えば活性化関数、畳込ニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークとか・・）チンプンカンプンでしたが上記はすっと頭に入ってきました。
私の場合はAI・ディープラーニングの知識を体系化したい」ということが第一目的でしたので上記のことを学べて満足です。（実装も「なんとなく」理解できればよいかと）
新しい試験ということで心配でしたが、受けてみて損はない、と思う試験でした。
ただ、もう一歩先のE（エンジニア）検定は無理かな、と・・^^;
AI・ディープラーニングの基礎知識を身に着けたい方にお勧めです。
次回は、３月９日です。
編集後記
週末は、HPをいじったり、温泉の予約をしたり。
多言語プラグインを使って翻訳に挑戦しています。
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