はじめに
最近僕のTwitterのタイムラインでは、毎日のようにAIの話題が表示されています。
これまでAIについて興味はあったものの、なんとなく後回しにしてきたトピックでしたが、昨今のAI関連の動向には目を見張るものがあり、基本的な内容について学ぶ必要があると思い、AI関連の基礎資格としてＧ検定を受験しました。
その結果G検定に合格したので、どのように、何を使って学習したのか記載したいと思います。
これからAI関連の学習、G検定を受験する人の参考になれば幸いです。
G検定とは
G検定は、正式名称「JDLA Deep Learning for GENERAL」で、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施します。
学習・合格によりAI（特にディープラーニング）に関する基礎知識があることを証明できる検定試験です。
年に5回ほど試験が行われており、自宅での受験が可能です。
また、試験中に本やインターネットでの検索も可能な試験となっています。
※ただし問題が多いため、インターネットや本を調べながら回答するつもりだと問題を解く時間が足りなくなるため、ちゃんと学習が必要です。
学習方法
学習期間は大体2か月程。
基本的に1か月はインプット中心、1か月はアウトプットを中心に行いました。
インプットには本、動画を活用しました。
アウトプットには模擬試験や、本を読みながら実際にコードを書いたりしました。
またインプット、アウトプット中に分からなかったりしたことはマークダウンファイルに概念や年表を整理して、試験中にも参照しやすいようにしました。
上記学習も教材あってのことなので、僕が使用した学習リソースを次に紹介します。
学習リソース
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版
G検定の出題範囲について概観するには必須の一冊です。
僕はまずこの本を読み、どのような内容が出題されるのか、人工知能とは、ディープラーニングとは何なのかをある程度概観した後に、ほかのリソースを用いて学習をしました。
この一冊では試験対策に効果的とは言えず、試験や人工知能とは何なのかという全体像をざっくり掴む、ほかのリソース学習の際の参照用として使用するのに向いていると思います。
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
先述した公式テキストは、読み物としてはとっつきづらく、トピックがぶつ切りに記載されているイメージでした。
そのためストーリー、流れとして理解したいと思って本書を読みました。
G検定を実施している日本ディープラーニング協会の理事長を務める松尾豊さんが著者であるため、公式テキストとも内容が重複するところが多く、試験対策としておススメです。
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
色々インプットしても、実際のところどのように動いているんだっけとか色々気になってしまいます。
そのため、試験としてはそこまで深い理解を求めていないと思うのですが、個人的に実際に手を動かした方が理解し、納得感があるだろうということで本書を読みながら写経して動かしたりしました。
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」チャンネルのAI関連動画
www.youtube.com
数学含めて、深層学習とはどのようなものなのかということを理解するのに非常にためになりました。
G検定は数学の問題はあまり多くないのですが、やはり根本の原理を少しでも理解して頭に入れておくことが大事だと思っていたので、ヨビノリさんの動画は非常に助かりました。
Deep Learning入門シリーズ
何でこの動画シリーズに出会ったかは忘れてしまったのですが、こちらもDeep Learningについて学ぶのに非常に参考になりました。
動画一つ一つがそれほど長くないので、空き時間に動画を見ることで学ぶことができます。
最新シラバス対応：全問解説付き】G検定試験対策 模擬試験（2回分全440問）
試験対策という観点だと個人的にUdemyの本講座はマストです。
模擬試験は、本試験のリハーサルができるということ、自分の学習がカバーできていない範囲を知ることができるという点で非常に重要だと考えています。
公式テキストを読み、模擬試験を受けて分からないところや、間違えたところをネットで調べることを繰り返し、模擬試験を合格点レベルまで得点すれば本試験もかなりいい点を取れると思います。
Udemyの講座は度々セールを行っており、セールでは通常価格よりだいぶ安く購入できるのでセール時の購入がオススメです。
自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム
G検定は技術的な面のほかに、法律や時事的な問題も出題されます。
それらの対策に本リンク先にまとめられているPDFファイルが役立ちました。
試験対策というよりも、せっかくAIの勉強しているので目を通しておこうということでで読んだら、結果的に非常に役立ちました。
具体的には「テーマ：国内外のAI政策の現状について」が役立ちました。
おわりに
G検定に合格して感じるのは、人工知能に詳しくなったということではなく、なんならやっと入口に立ったかな、立てたかなということです。
AI関連の情報を追っていると、本当に人工知能関連を取り巻く状況は瞬息万変だと感じます。
流れについていくのが大変です。
そのような激しい変化の流れに溺れないための足場としてG検定があると思います。
そしてこの記事も、G検定を受験する誰かにとっての足場となることができれば嬉しいです。
