日本ディープラーニング協会 G検定合格した話

資格取得の話はだいーぶ久しぶりですね。
日本ディープラーニング協会主催のディープラーニング ジェネラリスト検定、G検定を受験し合格しました。
せっかくなのでQiitaデビューしようかと思いましたがタイミングよく炎上してたので普通にブログ。


①経緯
自分は大学では電子情報系で専攻は無線通信。
ただ自然言語、音声認識、画像処理なんかも授業としてはありました。
会社では最初数年は現場仕事でしたが最近は専らIT。
システム保守・セキュリティ担当からじわじわと先端技術検討にシフト。
昨年あたりから本格的にAIに携わることとなりました。


②勉強
昨年に某有名研究室主催のディープラーニング講座（プログラミングメイン）を受講。
めっちゃ難しかったけどそこで機械学習、深層学習のおおよその知識は習得。
今年に入ってからも某所の社会人向け講座を受講。
そのあたりでG検定の受講を勧められたので三か月くらい前から勉強。

★参考書その１
　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

通称黒本。
基本的にはこれをひたすらループして問題と解答を全部覚えた。
ぼくの勉強法は基本的に問題集や過去問を全部覚えるという荒業です。

★参考書その２
　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

通称魚本（？）
昨年受けた講座の予習のために読んだ本を再読。
非常にわかりやすい、流石オライリー。

ちなみにG検定公式テキスト（通称白本）とAI白書は読んでないです。
前述のとおり問題丸暗記派なので・・・あとAI白書は思ったよりデカいぞ。

★Study AIのWEBテスト
「黒本だけだとヤバい」みたいな噂を聞いたので無料登録しテスト。
こっちのほうが実践に近い形で参考になりました。
こちらも全問正解するまでひたすらループしました。
たまに誤字脱字や正解の選択肢が無い謎の問題がありイラッとする。

★Qiitaとかの過去の受験者情報
「黒本やStudy AIだけだとヤバい」みたいな噂を聞いたので情報収集。
法律や倫理、近年の自然言語処理や物体検知、強化学習手法は黒本だと情報少ないので。
過去問は公開されていないけど、割と過去問と同じ問題が出てるみたいです。
これがマジで重要だったので白本黒本だけで勉強してる人気を付けよう。
今思ったけどAI白書にはそのあたりがちゃんと書いてるのかもしれない・・・


③本番
WEBテストで自宅のパソコンから受験可能。
10分前から試験を開始でき、普通に始まってしまう。なんだこの仕様！（驚愕）
知らない問題はチェック付けて後回しにできるのでとにかくスピード重視で解いた。
事前に「とにかく時間が足りない」「前半に時事問題が固まっている」との情報知っててよかった。
とにかくかっ飛ばして回答し、半分の一時間で全問答えてしまった。
残りの一時間でゆったりとググりながらチェックした問題を埋めていった。
体感８～９割は正解だったと思う（結果公開されないので言うだけ自由）


④そして合格へ・・・
本日メールで合格通知。
合格率は66%だったみたい。
僕が今まで受けた資格試験と比べるとだいぶ緩い気がする。

ここにG検定が追加されディープラーニング担当してる感出てきた https://t.co/eszAY4b4Wc

— 二階堂響輔🍞🌙🍃焼肉食べたい (@crazy_kyo) March 26, 2020

⑤次回以降の受験者にアドバイス（？）
・黒本やStudy AIだけだとヤバい
・法律や倫理、近年の自然言語処理や物体検知、強化学習手法あたりは抑える
・あと自動運転関係も覚えておいたほうがいい
・前半に↑の問題固まってるので最初からググッてると時間が無い
・飛ばし気味で答えてまずは一周するほうがいい

次はE資格も受けようかなー。
そんじゃまたー。