株式会社Present Squareのインターン生として勤務しています大塚です。
2022年7月2日実施のJDLA主催Deep Learning for Generalist 2022#2を受験し、合格しましたので、受験動機や勉強内容等をお伝えします。
受験動機
AIに関する知識を資格勉強という形で体系的に勉強し身につけたいと考えG検定を受験しました。
事前知識
統計学や行列、微分などの基礎数学の範囲は大学で学んでいました。他には、「ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」、「人工知能は人間を超えるか」 といった著書を軽く一通り読み終えている状態でした。機械学習や深層学習の手法や詳しい知識は有しておらず、G検定の公式テキストを読んでみても初めて見る単語がほとんどでした。
勉強方法・期間
試験勉強に要した期間は２週間でした。G検定を受けようと思った時にはすでに申込受付期間の最終日であったため、申し込んですぐに試験勉強を開始しました。
学習に用いた参考書
「最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集」(赤本)
※2022#2の試験後に第２版が発売されたようです。
｢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第２版｣ (黒本)
実際の勉強方法
はじめに、公式テキストを１日と半日を要して読み終えました。いきなり問題集から取り掛かることも考えましたが、事前知識が乏しかったことと、出題範囲がそれなりに広かったので、まずは公式テキストをしっかり読み込み基礎知識を蓄えることから始めました。その後に、黒本→赤本→黒本(２周目)→赤本(２周目)と問題集を解いていきました。大事な用語には線を引いたり、モデル開発の年表（2012年に１位を獲得したAlexNet、2014年に２位を獲得したVGG16など）をノートに記したりしておくと流れとして覚えやすく、本番でも確認できて便利でした。
おすすめの勉強方法
公式テキストでも問題集においても最初の１周目は初めて見る用語や分からない問題が多いと思いますが、解説や公式テキストをしっかり読みながら、１問ずつ丁寧に理解していきます。特に問題集は最低でも２回ずつは行う必要があると思います。何回も繰り返すうちに問題とその回答が同時に頭に入ってくるようになります。ただし、○○の空欄には□□が入るといったようなことだけが大事なのではなく、あくまで本番のための問題演習なので、本番で類似問題が出題された時のために問題文の全体的理解を心掛けることが大切だと感じました。
また、書籍を用いた勉強だけでなく、事前にStudy-AIの模擬試験を受けておくことをおすすめします。本番と同程度の難易度で、実際に自宅でパソコンで200問程度の問題を120分使って解くことで、今の自分の実力でどのくらい通用するのかを推し量ることができます。特に、新シラバスの問題が出題される模擬試験の方は本番の問題にかなり類似しているので直前に解くだけでも正答率を上げることが出来ます。
G検定試験本番
試験本番は自宅で受験しました。 勉強に用いた書籍やGoogle検索の画面にしておいたスマートフォンを手元に置いておきました。しかしG検定は試験時間に対し問題数が非常に多く、約200問を２時間（１問当たり約40秒のペース）で解いていく必要がありました。そのため、１問１問の回答に悩んで考えられる時間は少ないので、なるべく調べることなく迷ったらまず回答し、最後に時間が余ったらその問題に戻れるようにチェックを付けておくことをお勧めします。
また問題によってすぐ回答できるものと問題文も含めて少し考えなければ分からないものなど様々ありました。200問のうち50問目や100問目の時に経過時間を確認するなどして後半の回答スピードを調節できるようなマネジメントも大事だと思いました。（なお、全問が選択式となっているので、合否を重視する場合は、最悪時間が足りなくなりそうになったら適当でもどれか選択しておくほうがよいかとはおもいます。）
実際の結果は各項目どれも6〜8割の得点率といった感じで、数学は問題数が少ないとはいえ10割という結果でした。G検定は合格点が非公開となっていますが体感で全体の70%くらいの正答率で合格になると思います。
最後に
短い勉強期間であったとはいえ、本番はGoogleで調べることや、公式テキストや問題集の索引から問題文の用語の関連を調べることが多かった印象です。終わった時間も試験終了15秒前で、最初から最後までかなり切羽が詰まっていた試験となりましたが、無事合格することが出来ました。素直に嬉しかったですし、学びを継続させるモチベーションにも繋がりました。
また、G検定もしくはE資格に合格すると、JDLA Community(CDLE) に招待され、AIやITに関連したイベントや講演、勉強会に参加することができ、様々な情報を得ることができます。
AI分野の技術や法律は日々移り変わっているため、G検定で学んだことを忘れないためにも継続的な勉強を続けていきたいと思います。