資格キラーのブログ

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ディープラーニング G検定 独学1発合格 〜勉強時間: 10時間〜
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    ■はじめに
    昨今のAIブームを受けてディープラーニング(深層学習)についての知識を増やそうという目的で、何か面白い資格はないかなぁ、とインターネットサーフィン(もしかして死語?)をしていたらたまたま見つけたのがこのG検定です。

     

    ちょうど筆者もディープラーニングに手を出しており、TensorFlow&KerasでAndroidアプリを作ってみたり、VGG16に転移学習をして新たな画像認識にチャレンジしたり、LSTMでTwitterbotを作成したりしていました。しかし、体系だった知識がなく、一般的な手法やその歴史を学ぶことでさらに深い知識を得ることを目的とし、受験を決意しました。

     


    ■概要
    ディープラーニング検定とは、日本ディープラーニング協会(JDLA)という団体によって2017年から開催されている検定試験で比較的新しい試験です。このJDLAの理事長にはディープラーニングの権威である松尾豊氏が務めています。さらに、トヨタ自動車や日立、さらにはGoogle等が賛助会員として登録されています。

     

    ディープラーニング検定にはG検定とE検定があり、G検定がディープラーニングを事業活用するジェネラリスト向け、E検定がディープラーニングを実装するエンジニア向け、となっております。本当はE検定に興味があったのですが、受験するためにJDLA認定プログラムを終了しなければならないという面倒臭さがあったので、まずはG検定を受けることにしました。

     

    G検定の試験時間は120分で自宅受験形式です。試験を受ける際の注意書きにカンニング行為はダメだと書かれているため、試験中のインターネット検索は禁止されていると考えるべきでしょう。とはいえ、インターネット検索してもバレることはないとは思いますが、どちらにせよ120分で226問も出題されるため、1問あたり30秒以内で答えなければなりません。ゆえに、問題ごとに検索していたら間に合わないので、やはり正攻法で挑むのが良いかと思います。

     

     

    ■試験結果
    ・期間:20日(勉強時間 10 時間)
    ・費用:19,008円(受験料12,960円、参考書代等6,048円)
    ・得点:不明


    期間は20日。1日30分電車の中で勉強しました。参考書は2冊に絞ったため、費用は2万円もかかりませんでした。得点は残念ながら非公表で合格最低点も分かりません。受かっても分野ごとの得点詳細等は何もなく、ただ合格通知が届くのみです。

     


    ■計画
    まずはインターネットで情報集め。合格率が60%前後で推移しているため、必要最小限の知識を抑えれば合格できそうです。とはいえまだ歴史の浅い試験のため、現在受験している方々はある程度ディープラーニングへの知識があると推測されます。

     

    試験対策本が少ないので、出題範囲を確認する目的も含めて公式テキストの購入を決めました。出題傾向としては公式テキストの「第4章 機械学習の具体的手法」「第5章 ディープラーニングの概要」「第6章 ディープラーニングの手法」の3つの章だけで全体の6割を占めているようだということが分かりました。


    この第3章〜第6章をより深く理解するためには、JDLAの公式推薦図書でもある岡谷氏の「深層学習」が良いとの情報を得たので購入。実際にこの判断は正しかった。本試験受験後に思ったのは、よほど実務で色々な種類のニューラルネットワークを実装している人でない限り、公式テキストだけでの合格は難しいかなと。あとは、大学で線形代数や微分積分を学んでない場合はかなり覚悟して挑む必要があるのかなとも思いました。


    他サイトには「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」が第1章〜第3章、「AI白書」が第7章〜第8章をカバーしているのでおススメだと書かれてはいましたが、試験合格のためには6割取れれば十分との判断から今回は極力書籍を揃えずに挑むことにしました。もし万全を期して挑みたいのであればこれら2冊を追加しても良いでしょう。本試験では前半にAI白書問題が連続で出題されたため、初めは全然解けず結構不安になりましたので。


    あと、Study-AIというサイトの模擬テストが無料で受けられるらしいので会員登録しました。

    ここのサイトに載っている問題と全く同じ問題が本試験で出題されたので必ず登録しておきましょう。

     

     

    ■実行

    まずは公式テキストからです。公式テキストは初めから読んでいくのではなく、まずは章ごとの最後にある問題を解いた後で章の最初に戻って各々の説明文を読んでいくという進め方。当ブログではおなじみの最初に問題を解いてからの方が理解しやすいというアレです。

     

    第1章から順番に解いていくと初めの方はスムーズに読み進められるのですが、やはり当初の想像通り第4章から第6章は理解が難しく、かなり時間をかけることになりました。

     

    第6章までは真面目に進め、第7章と第8章は適当に読み飛ばしました。最後の2章はAI白書に関する内容になり、本テキストに書かれているような問題は本試験では出題されないという判断からです。

    1周目を6日、2周目を3日、3周目を2日。ここまでで合計11日間、勉強時間は5.5時間です。

     

    次にStudy-AIの模擬テストを実施します。問題を読んで分からなかったらすぐに解説を読むという作業の繰り返し。公式テキストである程度知識はついているので、全く分からないということはないかと思います。

    2周目は分からなった問題をスマホのスクリーンショット機能で撮っておき、3周目はスクショの問題のみを解くことで勉強時間を大幅にカットしました。

    1周目を2日、2周目を1.5日、3周目を0.5日で終わらせて4日間、ここまでで合計15日、勉強時間は7.5時間です。

     

    最後は深層学習。これまでと違ってかなり理解しづらい教材でした。大学レベルの線形代数や微分積分の知識を求められますが、筆者は物理学科出身のため、これらの数学に関するところには全く抵抗はなかったものの、やはりΣの数列式に添え字がたくさんついているものは読みづらく、理解しづらかった箇所も多かったです。また、数学以外でもLSTMのメモリーセルのあたりは理解が難しく、ある程度割り切って分かった気になって読み進めました。

     

    1周目を3日、2周目を1.5日、そして3周目を0.5日で終わらせ、何とか20日、合計勉強時間10時間で本試験に間に合うことができました。

     

     

    ■本試験

    試験は土曜日の13:00〜15:00。自宅のPCで試験ページにログインして各自スタートする方式です。試験日当日は全く勉強せずにテレビをみながらリラックスしていました(笑)

     

    12:50から試験ページにアクセスできるということでしたので、12:55頃ログインしてみると既に試験を開始できる状態になっていました。12:55に試験を開始したら14:55が試験終了予定時刻となりました。どうやら12:50〜13:00の10分間の好きな時間にはじめられるようです。

     

    試験問題を解いていくと、初めはAI白書の問題ばかりでほとんど分からず、適当にマークしていきました。もしインターネットで調べながら受験するつもりだとしても、まずはこのようにどんどん飛ばしていく方法をおススメします。この試験では問題にマークをすることができるため、全部終わった後でマークした問題に戻って再度検索しながら解き直す方が試験時間的に良いでしょう。

     

    途中から機械学習やディープラーニングの手法の問題が出題されましたが、岡谷氏のテキストで学んでいたため即答。時折かなり踏み込んだ内容の問題が出題されましたが、素直に諦めて早々に次の問題へ。途中、偏微分を解かせる問題もあったことが印象に残っております。

     

    最後の方はStudy AIで見たような問題が連続したため余裕でこなしながら最終問題まで終わりました。90分程で全問題を解き終え、10分程見直した後で提出して終了。

     

    合格率60%の試験とは思えないほど難しかったというのが個人的な感想です。合格してもギリギリのラインではないかと少し不安に思いながらも、一週間後に合格通知が届きました。

     

     

    ■総評

    試験を受験したことでAIに関する知識はかなり増えたと実感します。たとえ現場エンジニアとしてCNNを実装していたとしてもRNNの知識まではカバーできていないという方もいらっしゃるでしょう。資格試験はこのように自分の専門外までの幅広い知識を体系的に習得できることがメリットです。

     

    ディープラーニングに興味がある人、そして今現在業務として携わっている人にも是非受験してもらいたい資格だと思います。





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    | katekyonet | 資格勉強 | 20:29 | comments(1) | trackbacks(0) | - | - |
    ネスペ受けてみてほしいです
    | あ | 2019/07/08 8:02 AM |









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