色々虎威 ゆるり

~IRO IRO TRY~

AIのG検定(ジェネラリスト)に合格したよ

日本ディープラーニング協会(JDLA)の検定試験、G検定(ジェネラリスト)を先日受験しました。
その結果通知が今日、ありました。

受験を表明したのは、12月の中旬のことでした。

それから、約3ヶ月の間、公式テキストでみっちり勉強し、先日3月9日に2019年最初の試験がありました。
そして、今日、合格の発表がメールで通知されました。

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結果は、合格でした。
本人的には、実は結構意外でした。
どちらかというと自信なかったので。

ともあれ、合格いたしましたので、振り返ってみたいと思います。

勉強方法

冒頭にも書きましたが、とにかく公式テキストをひたすら読みました。

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

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

  • 作者: 浅川伸一,江間有沙,工藤郁子,巣籠悠輔,瀬谷啓介,松井孝之,松尾豊,一般社団法人日本ディープラーニング協会
  • 出版社/メーカー: 翔泳社
  • 発売日: 2018/10/22
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)
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自分は、SEをやっている身ですが、直接AIに関わる仕事をしたことがありませんでした。
つまりAIが人工知能であり、どういうことができるかそれとなくわかっていますが、中身が完全にブラックボックスの状態だったのです。
まあ、いち技術者として、このブラックボックスがいやだった、というのも受験目的の一つではあったのですが。
で、G検定での出題範囲は、以下のようになっています。

  • 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
  • 人工知能をめぐる動向
    探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
  • 人工知能分野の問題
    トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
  • 機械学習の具体的手法
    代表的な手法、データの扱い、応用
  • ディープラーニングの概要
    ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
    ディープラーニングにおけるデータ量
  • ディープラーニングの手法
    活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
    深層強化学習、深層生成モデル
  • ディープラーニングの研究分野
    画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、マルチモーダル
  • ディープラーニングの応用に向けて
    産業への応用、法律、倫理、現行の議論

といった感じで、かなりの広範囲です。
で、まずはテキストを読む。読んだ内容を、書き出す。そして、その語句をインターネットでさらに調べて補足する。
これをひたすた繰り返しました。
そう、テキストだけでは足りない、どこかのサイトでみたので。
そして、実際に、そうでした。

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試験

試験は自宅でPCでの受験です。
ということは、そう、テキストみたりインターネット調べたりできます。
が、120分226問あります。実質、調べている余裕などありません
とにかくわかる問題をさっさと解いていき、怪しい問題はとりあえず答えながらもマークしておくことができるので、あとで時間が余った時に念のため調べる、くらいで挑んだ方がいいかもしれません。

実際にやってみて、最初の方で結構、怪しい問題が多く、急いで調べたりしましたが、それが結構な時間ロスになり、後ろの方で時間が足りなくなりましたから。
どうにか合格できましたが、正攻法としては、やはりまず全部解く、という方がよいかと思います。
本当に時間足りなくなりますから。

これから

業務でAIに携わることはまだありません。
が、いずれ必ずあると思います。
いつか役にたつと思います。

AI白書 2019

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  • 作者: 独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会
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一方で、人工知能を取り巻く研究や開発のスピードは、凄まじいものがあります。
うっかりすると、今知っている知識は、ひと昔前の知識、となりかねません。
そうならないように、常にその時々のAIを取り巻く情勢を勉強し続ける必要があります。
もしかしたら、ある種のAIスパイラルにはまってしまったのかもしれません・・・ね。

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