2019年第3回G検定を先日受験し、無事合格しました。
試験の様子や対策方法が気になっている方もいると思うので、本記事にまとめます。
G検定とは
日本ディープラーニング協会が実施する「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」試験であり、以下の特徴があります。
- 選択式
- 自宅受験が可能
- 120分で226問を解く (1問あたり約30秒)
- 合格率は約7割
- 「ディープラーニング」の名を冠しているが、人工知能・機械学習全般の知識が求められる
私は会社の制度を利用して受験したので考慮に入れませんでしたが、受験料が12,000円と割高なので注意です。
試験の様子
自宅のパソコンで受験が可能なので、分からない問題はググって対処することが可能です。
ただ制限時間がタイトに設定されているため、検索する余裕は意外とありません。
時事や倫理・法律関連の問題も多く、ググらないと確信を持って回答できない問題が結構多かったです。
特に序盤に「ググり問題」が多く、タイムマネジメント力が要求される試験でした。
問題にチェックを付ける機能があり、後で見返すことができるので、わからない問題はテンポよく飛ばしていくのがコツです。
デジタルカンペを作って横に開いておくのも良いでしょう。
持ち込み・検索が可能で合格率も高い試験ですが、油断すると足元をすくわれるので、気を引き締めて臨みましょう。
試験対策
個人的な思想ですが、「試験にさえ受かればいい」的なスタンスの人は、時間がもったいないので受けないほうがいいです。
持っていて便利な資格では（現時点では）ないですし、合格を最終目標として設定すると、長い目で見た場合に効果的でない学習に繋がる恐れがあるからです。
現実として、機械学習を事業に活かしたければ本試験の対策だけでは不十分であり、年単位での本格的な学習が必要になります。
G検定は、AIへの入り口として捉えるより、既にAIに入門した人が「ちょちょいと腕試しに受けるもの」として捉えた方が良いと思います。
とは言っても、会社の都合で受けざるを得ない人、金銭・時間の関係で一度で合格したい人もいると思うので、対策法を以下に記します。
「合格後もAI使って色々やりたい人」に向けて書いているので、付け焼き刃の知識でもいい人は「直前対策」の項まで飛んでください。
いきなりですが、まずは問題集を解きましょう。
問題集を解くことに大した意味はないですが、出題範囲の把握と学習前の実力チェックを済ませておくと、その後の学習がスムーズになります。
問題集の鉄板は以下の「黒本」とされていますが、Study-AIの無料模擬テストも評価が高いようです。
正答率が8割くらいあれば既に機械学習の基本は身についてそうなので、直前の対策だけで十分でしょう。
反対に全く分からないようであれば、受験日を延ばしてでも基礎から勉強した方が良いと思います。
しっかり基礎を固めたい人へのおすすめ教材
大学1年レベルの数学リテラシーがあり、英語ができる方はCourseraのDeep Learning Specializationがおすすめです。
一流の研究者であるスタンフォード大学Ng教授による講義であり、解説の質も高いです。
残念なことに月額4,000円ほど購読料がかかりますし、修了にも数ヶ月を要するガチめなコースですが、確かな実力がつきます。
私は開講直後に取り組んだので英語オンリーでしたが、今だと日本語字幕が追加されているかもしれないのでチェックしてみてください。
機械学習の全体像を把握するなら、同じくNg教授が提供するMachie Learningのコースが素晴らしいです。
ただ、今や機械学習における標準言語とも言われるPythonでの講義ではないため、ファーストチョイスにする理由は薄いかも…。
プログラムをPythonで書き直すとかなり勉強になるので、根性がある人にはおすすめです。
最低限の基礎だけ固めたい人へのおすすめ教材
英語での講義がキツい人、時間が少ない人は「機械学習を理解するための数学のきほん」から入ると良いと思います。
機械学習の教科書は数式たくさんでアレルギーが出る人もいますが、その症状を緩和してくれる一冊だと思います。
2人のキャラの対話形式で解説されるし、数式の展開が超丁寧なので、途中でわからなくなることはほとんどないと思います。
G検定はアルゴリズムに関する問題も多いため、もう一冊追加しましょう。
直感的に理解でき、ソースコードを使って動かしながら学べる「機械学習図鑑」がいいかなと。
直前対策
上述の問題集をしっかり解いておきましょう。
それでも不安な人、正答率が8割を超えない人は追加で勉強すると良いです。
「白本」と呼ばれているらしい公式テキストが試験範囲を網羅していて、対策には最も良いと思います。
ただ得られる知識は浅めなので、個人的にはあまり好きではないです。
協会が出版している本なら、「ディープラーニング活用の教科書」の方が企業への導入例が豊富に解説されており、実際のビジネス活用における空気感もわかるので好みです。
G検定の直接の対策にはつながりませんが、G検定の本来の目的である「ディープラーニングを事業に活かす」ことを目指すのであれば、法・倫理問題を解くより、実際の導入事例を見る方が得るものが多そうです。
最後に、今後ビジネスで機械学習を使いたい人は「仕事ではじめる機械学習」を読んでおくと良いです。
機械学習システムの設計・評価・運用について扱った数少ない書籍であり、仕事で機械学習を使うなら必携の一冊です。
本書の売りは４章以降なのですが、3章までのまとまりも素晴らしく、G検定で要求される知識とかなりオーバーラップしている印象です（アルゴリズムや評価方法など）。
さいごに
色々書いちゃいましたが、難易度自体はそんなに高くないので、肩肘張らずに受けるのが良いと思います。
試験対策の過程で、人工知能・機械学習・ディープラーニングの楽しさ、そしてその可能性を味わってくれると尚嬉しいです…！
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