ハードウェア技術者のスキルアップ日誌

某家電メーカーの技術者がスキルアップのために勉強したことを記録するブログです

JDLA G検定 2020#3 の総括

本業の方がバタバタしており、なかなかブログの更新ができておりませんでした。「ラズパイで見守りカメラを作る」がまだ完成していませんが、先日G検定を受験したので、当日までの勉強方法、試験内容、感想等をまとめておきたいと思います。

ちなみに結果の方は無事に合格できました。よかった^^

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受験するに至った経緯

G検定を受けようと思ったのが2020年8月ごろ。これまでは資格だけ取っても実務ができないと意味ないと思い、別に取る必要ないと思っていたのですが、やっぱり気が変わって受けてみることに。2020年第二回の試験が7月に終わったばかりだったので、11月の第三回をターゲットにした。ちなみに、第二回はコロナによる緊急事態宣言が発令されたことを受けて、受験料が半額になっていた。どうせ受けるんなら、もっと早く思い立っておけば。。。

 

当時のスキル

機械学習ディープラーニングの基礎的なところは講座や書籍で一通り勉強
・画像関連タスクの実務経験 1~2年
といったところ。過去問をサラッとやっておけば簡単に受かるだろうと思っていました。

 

勉強方法

●8月中旬(試験まであと三ヶ月)

まずはJDLAのホームページを見て参考図書を確認。公式テキストを買おうか迷ったのですが、Amazonのレビューを見るとこの範囲からあまり出ないというものが多かったので、結局問題集(通称、黒本)のみ購入しました。

 ●8月後半(試験まであと2ヶ月半)

問題集を解き始める。Deep Learningの分野は解けるが、Deep Learningの歴史、機械学習、法律の問題がズタボロ。これはまずいと焦る。

●9月前半(試験まであと2ヶ月)

問題集を1周したタイミングでネットの情報を探す。こちらの動画を見つけ、解説を聞きながら問題集の2周目を行う。以前勉強していたことを復習でき、忘れていたことも思い出すことができた。2周目が完了した時点で巻末の模擬試験を受ける。あっさり合格点が取れた。


JDLA G検定模試をひたすら解説する!

●9月後半(試験まであと1ヶ月半)

ネットでG検定の情報を集めていたときに、前回2020年第二回の感想を書いたブログを見つける。「白本、黒本の範囲からの内容は3-4割」、「法律やDeep Learningに関する最新動向からの問題が多い」という記述を見てまた焦る。

そんな中、こちらのサイトを見つける。先人がG検定の勉強のためにまとめたサイトのリンク集です。これを隙間時間に読むことにする。

qiita.com

●10月(試験まであと1ヶ月)

仕事で新しいプロジェクトに加入することになり、残業続きで全く勉強する時間が取れなくなる。10月に最終仕上げをするつもりがG検定の勉強に費やした時間はほぼゼロ。ただ、試験申し込みだけは忘れずに。

●11月 試験当日まで

上記まとめサイトの中でも問題集で苦手だった分野(自然言語処理、法律関係、ドローン)とネットの情報でよく出ると言われていたLSTM, 強化学習を重点的に確認。
試験前々日と前日に以下の2種類の模擬試験を受ける。いずれも試験時間120分のうち約30分を余して正答率8割を達成。大丈夫だろうと安心する。

Study-AI
https://study-ai.com/generalist/

 

DIVE INTO EXAM
https://exam.diveintocode.jp/exam

 

試験当日(試験の内容)

G検定はオンラインで受験するため、試験中にググることが可能です。すぐに調べられるように上記まとめサイトの主要記事をあらかじめ開いたうえで試験に臨みました。

問題集で勉強した基礎的なことや得意な分野の問題は即答できたのですが、最新の時事問題や強化学習など苦手な分野の問題は調べないと回答できないレベルばかり。まとめサイトでも引っかからない難しい問題が多く、試験中ひたすら検索していた印象でした。G検定はググり力検定と言われているのも納得です。

今回問題数が多かったと思われる分野は、
・法律関係(個人情報保護法不正競争防止法
・XAI(説明可能AI)
強化学習
自然言語処理
です。調べた回数が多かったため、印象深いのかも。

 試験途中、わからなかった問題は回答を入れずに後回しにしていたのですが、見直す時間がほとんどなくなり、最後半ばあてずっぽうで入力しました。後で見直したい場合でもとりあえず何か入力しておくとよかったと反省です。

感想

無事に受かってほっとしましたが、即答できない問題が多く、検索が使えない環境であればまず間違いなく落ちていました。Deep Learningに関して幅広く知識を持っているとは言えないレベルだと思います。ただ、実務にそこまで広範囲の知識が必要かと言われると疑問ですね。自分の業務に関連する分野に関して、最新情報を収集する程度で十分かと思います。ひとまず肩書が取れたことでOKとします。

対策としては、基礎的な分野の取りこぼしをしないようにきっちり教科書、問題集で勉強しておくこと。そしてDeep Learningに関する最新動向をできるだけ広く抑えておくことかと思います。わからない問題は調べればある程度はカバーできるので、いかに調べる時間を残せるかがポイントですね。

Deep Learningはホットな分野であるが故、プレイヤーが多く、最新の情報がすぐ手に入ります。こういった情報を生かさない手はありませんね。先人の知恵は有効に活用しましょう。

今回、G検定の対策で改めてDeep Learningに関する知識の復習や、知らなかった情報も改めて勉強できたことはよかったと思います。業務でAIモデルを開発する際にも生かせそうです。

この記事ではJDLA G検定 2020#3を受験するまでの経緯や試験の内容、感想をまとめました。今後、G検定を受験される方のご参考になれば幸いです。