先日、7月6日に、日本ディープラーニング協会（通称JDLA）のG検定を受け、合格することができましたので、勉強法を残しておこうと思います。
JDLA G検定とは
JDLAが実施する、「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人材」の育成を目的とした資格試験です。
2017年12月に第一回目の試験があり、2018年は2回、2019年は今回の7月で2回目でしたので全体では5回しか実施されていない、とても新しい試験です。
試験は120分、小問226問の知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験）で、受験料は一般は税込12,960円、学生は税込5,400円です。
2019＃2の受験者数は5,143名で合格者3,672名、合格率71.40%でした。
2019＃1は受験者数は3,436名で合格者2,500名、合格率72.76%、2018年は各回3000名未満だったので順調に年々注目度が上がっている試験です。
勉強法をまとめ
今回は主に書籍を中心に勉強を進めました。今回使用したのは以下の3冊。
- 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
著者：松尾豊、出版社：KADOKAWA - ディープラーニングG検定 公式テキスト
著者：浅川伸一ほか、JDLA監修、出版社：翔泳社 - ディープラーニングG検定 問題集
著者：明松真司ほか、出版社：インプレス
1は以前このブログでも感想を書いたことがある、AI、ディープラーニングの入門編の書籍です。以前読んでから少し時間が経っていたので再度さらっと目を通しました。
2、3は今回の受験用に購入しました。
2はJDLAが監修している書籍で、G検定の出題範囲が綺麗に網羅されており、試験のための知識を幅広く得るためにはとてもよかったと思います。基本的にはこの本に記載の内容を理解するということを中心に進めました。
3は公式ではないようですが、G検定と同様の出題方式の問題がたくさん載っている問題集で、2のテキストを一通り勉強した後に、こちらの問題集を一通り解いて、間違えたところや理解が足りないと感じたところについて、自分で調べたり、2のテキストを再度読み込んだりして勉強を進めました。
特に自分はディープラーニングの知識があまりなかったのでその手法を中心に勉強しました。行列などの数学系の計算も問題集の中には出てきましたが、高校か大学でやった内容を思い出せばなんとか解けそうなレベルだと思ったので思い出す程度にしておいて、とにかくディープラーニングの用語や手法を理解することに努めました。
試験中について
試験中は自信のないところはチェックして後から見直しすることができるので、少し悩んだものは早々にチェックをつけて次の問題に行くことを意識しました。時計を見ながら進め、あとで見直しできる時間を少し確保できるくらいのペースで進めるのが良いと思います。試験時間中はWebで調べることも可能なのですが、全ての問題でこれをやっていると時間は全く足りません。しっかり用語や内容、キーワードを頭に入れておくことが必要です。
感想
今回は上記の勉強法でなんとか合格することができましたが、正直受けた直後は合格できているかわからないほど難しいと感じました。合格したものの、実務で使うにはまだまだ勉強が必要だという感じです。
この試験の良いところは、AIやディープラーニングといった世界で必要とされる知識の体系が理解できるところ、主要なアルゴリズムのメリット、デメリットがある程度理解できるところだと思いました。AIやディープラーニングのプロジェクトにアサインされても、全くついていけない、ということにはならないと思います。
実務で使うために自分にさらに必要だと思ったのはAIやディープラーニングを適用するプロジェクトの進め方＝マネジメントについてです。プロジェクトマネジメントについては過去それなりに勉強してきましたが、通常のソフトウェア開発のプロジェクトとAI関連のプロジェクトの違いを理解した上でのAI関連プロジェクトのマネジメントとなると自分にはまだ経験がないので将来を見据えて先人の知恵を借りつつ、勉強していかないといけないと感じました。
最後に7月6日の試験で、合格発表は7月12日、合格認証ロゴは7月29日に届きました。合格証は8月末までに来るそうです。
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