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【2019年】G検定に合格して思ったこと【Deep Learning】


早速ですが、G検定に合格しました。

 

G検定ってなんだよというところだと思いますが、G検定は一般社団法人 日本ディープラーニング協会が主催する資格試験で、ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材の育成のための資格となっています。

 

https://www.jdla.org/wp/wp-content/themes/cms/images/certificate_image.png

 参照: https://www.jdla.org/business/certificate/

 

昨今注目されているAIやDeep Learningについての知識やその根幹技術について問われる試験となっています。

 

今回はG検定を受験し合格して思ったことを記事にしたいと思います。

 

 

試験について

試験はオンライン受験となっており、自宅で受験することが可能です。

 

自宅のパソコンで決められた時間に試験を開始し、決めれらた時間に試験を終えるといった形になっています。

 

試験時間は120分で、問題数は小問226問(選択式)となっています。

 

実際に受けてみた所感

まず時間に対して問題数が非常に多く、解いても解いても問題が残っている!なのに時間がない!という感じでした。

 

合格基準について

こちらは非公開となっており、また得点も公開されないため完全なブラックボックスとなっているようです。

 

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合格記念カキコ

 

受験料について

こちらは一般 12,000円(税抜)、学生5,000円(税抜)となっています。(2019年11月現在)

 

正直、割高だなぁと感じますが、AIやDeep Learningについての資格は現状これくらいしかないと思うので、受験する価値はあると思います。

 

G検定とE資格の違い

G検定の他にE資格というのもあります。ちがいは、G検定が知識や理解を問う問題なのに対し、E資格はそれらを踏まえて実際に実装を行うというところまでが問われるという感じです。

 

G検定は受験資格が特に問われないのですが、E資格は所定の講座を修了することが条件となっています。

 

その所定の講座が十数万円ほどのお値段になるケースもあり、また受験料もG検定の約倍の値段ということもあり、非常にコストの高い資格となっています。

 

その業界に就きたいあるいは仕事をしている方は狙う価値があると思いますが、そうではない方についてはG検定で十分な気がします。

 

詳しくは、こちらから

www.jdla.org

 

試験対策について

今回、試験対策として使ったテキストは3冊となっています。

 

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

 今回、一番役に立ったのはこちらの書籍です。

 

こちらは東京大学の松尾先生が書かれた本で、AIの歴史から手法、応用例まで幅広く紹介されています。

 

まずはこの本を読み進め、理解するところから始めると問題がすらすら解けるようになると思います。

 

単に読み物としてもおもしろいですヨ。

 

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)

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)

 

 

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

こちらはDeep Learningとはどういった理論に基づき実装されているのかについて学ぶのに最適な書籍だと思います。

 

一般的にDeep LearningやAIはその技術がブラックボックス化されていますが、こちらの書籍ではほぼフルスクラッチで手順を踏んで自分の手で実装していくことができます。 

 

言語はPythonとなっており、Pythonの知識がないとちょっと難しいところもありますが、Deep Learningをはじめとする機械学習ではPythonによって実装されているケースが多いのでこの機会に学ぶのもオススメです。

 

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

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

 

 

試験対策の続きをメガネをかけたキリンのブログでチェックする

 

まとめ

今回はG検定を受けて合格した所感について記事にしました。

 

やはり資格試験を受けるのはいいですね。

 

試験を通して、知識や理解をより深めることができるように思います。

 

AIや機械学習については今後も記事にしていきたいと思いますので、今後ともよろしくお願いします。

 

AI・機械学習についての過去記事はこちら

www.null11blg.site