2020年3月20日が試験日となる G 検定、JDLA Deep Learning for GENERAL 2021#1、の結果がエイプリルフールとなる 4月1日に届きました。 結果は合格だったのですが、受験時には手応えが全くなくこれは不合格だなと考えていましたので合格を告げるメールを見たときはビックリしました。 ギリギリ、タマタマ受かった感じではありますが、試験に向けて実施した対策などまとめました。
目次
事前対策
リックテレコム社のG検定の対策本、“キーワード集中解説”で最短合格ディープラーニングG検定対策テキスト、を使用しました。
この本は以下の６章で構成されています。 これを試験当日に読みました。256ページしかないので読むだけなら２時間もかからないと思いますが、わからない部分を調べながらだったので4時間はかかったと思います。
- 第0章 合格へのコツをつかもう
- 第1章 人工知能の歴史
- 第2章 機械学習
- 第3章 ディープラーニング
- 第4章 ディープラーニングの研究分野
- 第5章 産業への応用
- 第6章 AI開発と法律・倫理
この対策の効果ですが、正直、もっと時間をかける必要があったと考えます。 冒頭書いたとおり、試験を受けている最中はまったく手ごたえがなく、確実に正答できたという実感を持てる問題よりもそうではない問題が多く、受かる気がしなかったということがあります。 この本を１回読むだけではなく、書いてある内容を理解し、関連する用語や概念をしっかりと頭にいれることで実際の試験でも自身をもって回答出来たと思います。それには４時間とかではなくその3倍、4倍の時間をかけた方がよいと思いました。 本の中では Deep Learning に関する様々な用語、概念、事柄をポイント絞って紹介されていますが、その１個１個をちゃんと理解しようと思うと、この本を離れてまた違う文献を確認していく必要があります。そのステップを踏むことでより理解も高まると考えます。
また、対策本に記載のない時事ネタや DeepLearning に関する技術なども結構出題されました。 そういう意味では公式ホームページで紹介されているような事前準備（講座や書籍など）を行うのもよいのだと思います。
当方のスキル、経験
試験を受けた時点での当方のスキル、経験は以下の通りです。 試験の対策と言った時に受験者のレベルや状況毎にそれは異なってくるはずなので参考として自分の経験を紹介することにしました。
Deep Learning に関する業務経験、スキル
- パブリッククラウド（AzureやAlibaba Cloud 、GCP）での検証、研修受講、プリセールス経験が多少あり
- 大学等での研究、専攻などは無し
- 書籍は多少読んでいた （後ほど紹介）
- Microsoft Azure のAI、Data Science 系の資格は取得済（こちらやこちらの記事）
その他業務経験、スキル
- 17年は現場のアカウントSE
- パブリッククラウドに特化して約3年
- パブリッククラウドはAlibaba Cloud 、Microsoft Azure 、GCP、AWSなど。
- レガシーシステムは全領域OK
- 開発はスクリプト、シェルまで
簡単に言えば、Machine Learning を実際に導入、構築する業務経験はなく、パブリッククラウドで同様のサービス（Cognitive Services など画像認識系、自然言語処理系）を扱った経験が多少ある感じです。
G検定の中身自体、実務経験がなく知識として理解していれば回答できる内容ではあります。 ただ、実務経験があった方が頭にスーっと入るのだとは思います。
過去に読んでいた書籍はこちらの記事などにまとめていました。 G検定にはこの本がおすすめ！とかはないのですが、１つ言えることは日ごろから AI/Machine Learning にアンテナを張って様々な媒体（メディア、講座、書籍、勉強会など）からインプットを続けていくとよいと思います。 その中での手軽な方法の1つは書籍です。 AI や Deep Learning に関する書籍は沢山ありますので、自分が読みやすい、読みたい、と思ったものから始めていくのがよいと思います。
以上
