11月7日（土）の試験から12日後の11月19日（木）、G検定事務局から合格通知が届きました。
もっと早く結果が出ると思っていたのですが、結構時間が掛かるものなんですね。
とにかく落ちるとカッコ悪いという一心で勉強しましたから、無事合格できてほっとしています。
では、私がやった勉強方法について共有していきたいと思います。
試験対策サマリ
今回私が取り組んだ内容をざっくり一覧表にしてみました。
| 項目 | 解説 |
|---|---|
| 勉強開始時期 | 10月1日着手（試験の1カ月ちょっと前） |
| 勉強時間 | 60時間程度 |
| テキスト | ディープラーニングG検定公式テキスト ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 人工知能は人間を超えるか 深層学習 |
| 参考サイト | G検定チートシート G検定時事対策 AI・機械学習の用語辞典 |
| 模擬試験 | G検定模擬テストβ版 |
取り組み方
ざっくり5週間あったので、1週ごとに勉強テーマを決めまて実行しました。
平日は仕事があるので出来ない日もありましたが、おおむね１～２時間は確保するよう努力しました。
また、土曜日は2時間、日曜日は4時間程度を確保しました。
| 週目 | テーマ | 勉強内容 |
|---|---|---|
| 1W | 知識の吸収 | 「人工知能は人間を超えるか」、「ディープラーニングG検定公式テキスト」の2冊を一通り読み終える |
| 2W | 理解度の確認 | 何日間に分けて、「G検定模擬テストβ版のサイト」に掲載されている問題を全て回答し、自分の不得意な部分を把握する |
| 3W | 不得意分野の把握と対策 | 不得意分野について、1週目にやった2冊を読み返すと同時に、理解の浅い部分は「深層学習」使って理解を深めた後で、「G検定模擬テストβ版」を一通り行いながら、自分が覚えきれていないところをEXCELチートシートに転記する。 |
| 4W | 知識の定着 | 「G検定模擬テストβ版」を一通り行うと共に、「ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集」を解いて、間違った箇所を中心にEXCELチートシートにまとめていく。 |
| 5W | 総仕上げ | 総仕上げとして、再度「ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集」を一通り行った後で、歴史、人名、時事問題を中心にEXCELチートシートを充実させていく。 |
試験対策と結果
G検定の最近の傾向を調べると
- 公式テキストから出題される部分は3割程度
- 時事問題が4割程度と多い
- Google検索で調べる時間をなるべく多く確保する
という記事が多かったのですが、「もし公式テキストから出たら・・・」という不安や、「公式テキストから出される3割程度を条件反射的に答えられるようになっていれば、検索時間の確保にもつながるだろう」という思いで、歴史や人の名前も出来るだけ覚える様にしました。
時事問題については、出題の可能性が高いと思われる「自動運転」「ローン」「軍事利用」「説明可能なAI」「著作権」を中心にGoogle検索で情報を入手し、基本的なところは覚えて、覚えきれないところはチートシートに細かく記載しました。
反省点
他のサイトに記載されている通り、公式テキストの問題は3割程度だったので、今考えるとそんなに力を入れなくても良かったかなと思いました。
MAML、FCN、U-NET、SSD、YOLOなどのキーワードは一通りチェックしていましたが、ある程度中身を知っていて、特長や他の技術との違いを把握していないと回答できない内容だったので、この部分はもっと深く調べて理解しておくなり、チートシートに詳細を纏めておくべきでした。
結局Googleで検索するはめになり、けっこな時間を費やしてしまいました。
法律問題については、自動運転と著作権は出題されましたが、AI倫理指針や顔認証技術の世界動向は全くノーチェックでしたし、個人情報や機密保護は概要しか覚えていなかったので、これもGoogle検索に時間を取られました。
特に法律問題は問題自身が長い文章なので、理解するにも時間を取られてしまうというやっかいな問題です。
公式テキストよりも、この法律問題にもっと重点を置けばよかったなと思いました。
自作の解答用紙
「ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集」を行うにあたり、最初は白紙の紙に問題番号と回答を記入していたのですが、後で分かり難くなるため次のような解答用紙を作りました。
EXCEL版とPDF版がありますので、もし興味が有ればダウンロードしてお使いください。
 解答用紙（EXCEL） 1 ファイル 13.87 KB
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まとめ
今回は私の勉強方法と試験を受けた後の反省点をまとめてみました。
公式テキストの内容で重要なのはディープラーニングに関する部分なので、ここはしっかり覚えましょう。
ディープラーニング以外の過去の歴史や人名などは、チートシートに記載するだけで留めておいて、法律問題とディープラーニングの最新技術について、より掘り下げてい理解すると共に、重要部分はチートシートに記載しておくという勉強方法がオススメです。
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