Barney_Tech Blog

非プログラマの自己研鑽日記

知識0からG検定に合格した勉強方法

以前、受験したG検定について忘れないうちに記録に残したいと思い執筆いたします。

今後受験する誰かの参考になればと思っています!

 

概要

2020年11月7日(土)に開催された第3回目のG検定を受験した際の備忘録として記載していきます。

私でも知識0から一発合格できたので勉強方法さえ間違えなければ合格はそこまで難しくないなという印象です。

 

G検定は自宅で受験ができてカンペを見ながら受けていいという寛大な試験です!

とは言っても、約200問を120分で解いていかなければいけないため1問ずつ調べていると全く時間が足りなくってしまいます。

合格最低点や正答率のボーダーは公開されていませんが体感で6割から7割ほど正解していると合格している印象です。

 

計算が必要な問題もあるため、如何に暗記できる問題を早く解いて落ち着いて計算問題を解けるかが勝負の分かれ目です。

特に、歴史上の人物やディープラーニングの手法については暗記していればすぐに解けてしまうので、こういった簡単な問題をどれだけ漏らさず回答できるかが重要です。

試験内容

受験日 2020年11月7日(土)

受験料 12,000円(学生は5,000円)

問題数 191問(多岐選択式)

※通常は220問程度

試験形式 オンライン(CBT, 自宅受験)

出題範囲 シラバスより出題

www.jdla.org

結果通知日 2020年11月18日(水)頃

受験をおすすめする人

などが個人的に該当するかなと思います。

 

もう既に実装まで出来たり、CS系の職種に就いている方などは簡単かなと思います。

試験難易度もそこまで高くないので気軽に1ヶ月間で1日1〜1.5時間程度確保できるのであれば選択肢に入ってくるかなと思います。

2020年第3回の合格率と出題傾向

公式サイトを見ると問題数は220問程度と書かれていますが、2020年第3回は191問でした。

問題数がこれまでより30問近く少なかったから難易度は時間制約には余裕があった回でしたが、合格者数を見ると60%を切っており出題難易度としては難しい回だったようです。

ledge.ai

とはいえ半数以上が合格しており、しっかりと対策をすれば問題なく合格することができます。 

厳密に書くことは出来ませんが、2020年第3回は法律に重きがあったと振り返ったときに思いました。

この回の近辺にディープフェイクの問題がネットで騒がれている時期であり、筆者はこれは試験に出てくるだろうなと考えておりました。

 

jp.techcrunch.com

G検定は世相をよく反映した問題がよく出題されるので、AIや機械学習といった分野で最新のトピックをおさらいしておくと良いかもしれません。

試験合格の戦略

筆者は文系の学部卒でIT企業に入社したので特に前提知識があったわけではないです。

ただ会社の案件で必要になりそうだったので取得したといった形でした。

※結局使わなかったですが…

受験まで1ヶ月をちょうど切ったところで勉強を開始し、土日は用事で全て埋まっていたため、行き帰りの電車の約1時間とお昼休憩約30分をひたすら20日程度続けただけです。

試験5日前くらいから3時間ずつ寝る間を惜しんで勉強していました。

当時は6時に電車に乗り帰りが21時を過ぎていたので本当に辛かったです。

合計としては45時間程度の勉強時間となりました。

 

悪条件かつ初心者であったため抽象から具体を意識するように勉強していきました。

特に読み物から練習問題という手順で行いました。

前日は特に早く寝て、当日は何も考えずリラックスした状態で受けることが大事だと思います。

当日の数時間焦ってやったところで点数はそこまで変わらないというのが私の見解です。

使用した教材

まず初めに手に取ったのが『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』という本です。

www.amazon.co.jp

この本は一般的な試験対策本と違い専門用語が羅列されていません。

その点、試験の点数に直結する本ではないのですが私のような初心者には平易な言葉でわかりやすく文にまとまっている方が最終的な理解度が高くなると考え読みました。

結果として、この後にテキストを読むことになりましたが出てきたなと感じる用語も多く基盤作りには最適な書籍だと思われます。

ただ、最新の動向としては少し古くなりつつあるものもあるので読了後のアップデートは欠かせません。

 

次に読んだものとしては定番ですが『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』です。俗にいう白本です。

※私が受験した時は初版でした。

www.amazon.co.jp

レビューを見ると情報が散見されていたり読みづらいというものがありますが、私に言わせると読むまでの知識武装の導入が足りていないと思っております。

その点、上記で示した『人工知能は人間を超えるか』を導入で読んでおくとすんなりと入ってくると思います。

このテキストは多くて2周ほどで良いと思います。

わからない単語や用語は繰り返し読んでいかないと奥の章になるにつれて前章の知識を応用したりするので、よくある試験対策のわからない用語はすっ飛ばすといったことはお勧めできません。

骨まで染み込ませるイメージで1つ1つ丁寧に味わっていくことが大事だと思います。

私は2周ほどで終わりましたが、丁寧に読んでいったので結構時間を取られました。

 

最後に練習としてやったのが『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版』です。俗にいう黒本です。

※こちらも筆者が受験時には初版でした。

book.impress.co.jp

受験1週間前から着手しました。

白本で徹底的に理解を深めた後に5周か6周ほどやりました。

この周回は自信のない問題+間違えた問題という計算なので全ての問題を都度繰り返しといていたわけではありません。

 

加えて、TwitterやニュースなどでAIやディープラーニングの最新の動向を抑えておくことや時間が余ればAI白書を読むことをお勧めします。

www.ipa.go.jp

勉強方法

正攻法としては過去問を解いてから、問題集を繰り返し、テキストはリファレンスの代わりにする。といったものが挙げられるかと思います。

しかしながら、私の場合は意味を理解してどういう時に何が必要なのかしっかり理解したい人間なので文章でまず体型的に理解して、用語と意味、用途を理解する。

その上で試験対策として問題になれるといった手順を踏みました。

単なる受験対策という面では非常に非効率なので必要に応じて上記の2パターンのうち自分がどちらの側なのかを理解した上で学習計画を立ててください。

黒本でもそうですが、実際の試験よりやや簡単な問題が出題されるので過去問に触れることは大事だと思います。

協会の公式HPや各種学習サイトに過去問があるので検索して受けてみるのも良いかもしれません。 

もしもの時のカンペ

カンペに頼りきりだと時間がいくらあっても足りないですが、心の余裕の確保やもしもの時にあったりすると便利です。というか必ず用意してください。

筆者も体感で10問程度はカンペがあったお陰で得点できたと考えております。

紙に書くことはあまりお勧めしません。

家のデスクにサブでモニターがない場合は紙でも良いですが、ネットで落ちているカンペや自分で間違えた問題を中心にスプレッドシートExcelでまとめていおいてキーワード検索をかけるのが一番効率的だと思います。

以下に参考として、カンペを置いておきます。

herumo.hatenablog.com

postgresweb.com

ponpokonikki.blogspot.com

30-jingineer.com

必要に応じて自分で探してみてください。

まとめ

以上、G検定の合格体験記として記述していきました。

会社にもデータ分析チームが居てデータベースから情報が欲しいと言われた時にどういった意図で何が欲しいのかといったコミュニケーションをする際に非常に役に立っています。

試験自体は簡単ですが、学習後にどう活かすかが本当の意味での本番だと思いますのでこれから受験される方は意識してみると良いのではないでしょうか。