日本ディープラーニング協会 G検定 受験記録(2019/7)

#はじめに

ここ最近取得した資格として、もう一つ、日本ディープラーニング協会のG検定がありますので、こちらについても記録したいと思います。

ただし、受験したのは2019/7と少し前になりますので、その点をご考慮いただいたうえで、何かの参考になれば嬉しいです。

#機械学習にかかるスキル

私の勤務先は機械学習モデルの開発を主たる業務としていまして、モデル開発部門とIT部門があります。私はIT部門に所属し、モデル開発部門が開発したモデルのAPI・システム実装を担当しています。

そのようなこともあり、機械学習については、全く知らないわけではないのですが、知識に偏りがあったり、実務でのモデル開発の経験もない(勉強目的では何度かありますが)、というレベルです。

また、これまでも断続的に勉強はしてきたのですが、やはり断片的な知識レベルからなかなか脱却することができず、この際、機械学習を基本レベルで全般的に勉強したいと考えて、今回受験しました。

ちなみに私は文系です。(といっても、G検定のレベルではあまり関係ないと思いますが。)

#使用した教材

[1.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](https://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8-%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0-G%E6%A4%9C%E5%AE%9A-%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%8D%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88-%E5%85%AC%E5%BC%8F%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88/dp/4798157554/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8+%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0+G%E6%A4%9C%E5%AE%9A&qid=1579933182&sr=8-1)

全般的に、それなりにわかりやすく説明されていると思いますが、2018/10に出版されたこともあり、第6章以降のディープラーニングの手法・研究分野・産業応用・法律などに関する記載は、やや古いものとなっているかもしれません。

とはいえ、やはり公式テキストということもあり、一度は読んでおいたほうがよい本だと思います。

[2.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](https://www.amazon.co.jp/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%81%AF%E4%BA%BA%E9%96%93%E3%82%92%E8%B6%85%E3%81%88%E3%82%8B%E3%81%8B-%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E5%85%88%E3%81%AB%E3%81%82%E3%82%8B%E3%82%82%E3%81%AE-%E8%A7%92%E5%B7%9DEPUB%E9%81%B8%E6%9B%B8-%E6%9D%BE%E5%B0%BE-%E8%B1%8A/dp/4040800206/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=2C0TPSPA80JUB&keywords=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%81%AF%E4%BA%BA%E9%96%93%E3%82%92%E8%B6%85%E3%81%88%E3%82%8B%E3%81%8B&qid=1579934158&sprefix=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%81%AF%2Caps%2C260&sr=8-1)

松尾豊先生の著書。上述の公式テキストを読み物風にしたような印象ですが、非常に面白かったです。順番としては、先にこれを読んでから次に公式テキストを読みました。

こちらも2015/3に出版されたものなので、時事的な内容は古くなっていると思いますが、それでも一度は読んでおいてよいのではないかと思いました。

あと、内容と直接関係ありませんが、第4章の：「機械学習」の静かな広がり、第5章：静寂を破る「ディープラーニング」、というタイトル(表現)がかっこいいと思いました。

[3.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](https://www.amazon.co.jp/%E5%BE%B9%E5%BA%95%E6%94%BB%E7%95%A5-%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0G%E6%A4%9C%E5%AE%9A-%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%8D%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88%E5%95%8F%E9%A1%8C%E9%9B%86-%E3%82%B9%E3%82%AD%E3%83%AB%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97AI%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BE-%E6%98%8E%E6%9D%BE/dp/4295005665/ref=sr_1_2?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=g%E6%A4%9C%E5%AE%9A&qid=1579934620&sr=8-2)

こちらは問題集になりますが、2回やりました。私が勉強していた当時は、問題集はこれくらいしかなかったと記憶していますが、非常に有用でした。

今現在はテキストや問題集が他にもいくつか出ているようなので、選択肢は広がっているようですね。

以上の教材による学習を1か月程度の期間で行いました。

なお、2019/9に出版された以下の書籍を最近読んだんのですが、非常にわかりやすい説明となっており、こちらも教材として有用でないかと思いました。

[4.図解即戦力　機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書](https://www.amazon.co.jp/%E5%9B%B3%E8%A7%A3%E5%8D%B3%E6%88%A6%E5%8A%9B-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E3%81%97%E3%81%8F%E3%81%BF%E3%81%A8%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%81%8C%E3%81%93%E3%82%8C1%E5%86%8A%E3%81%A7%E3%81%97%E3%81%A3%E3%81%8B%E3%82%8A%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8-%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%83%87%E3%83%9F%E3%83%BC/dp/429710640X/ref=sr_1_10?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92&qid=1579935183&sr=8-10)

#試験結果

合格

時事問題で結構わからないものがあったのですが、まあなんとかなっているだろうという感触通りの結果でした。

なお、結果は受験から1週間程度してメールで届きました。

#所感

人工知能の歴史やニューラルネット・ディープラーニング以外の機械学習手法については、それほど出題内容に変化はないのかもしれませんが、やはり、ディープラーニングに関する手法・産業応用・法律・時事問題などは、最新の内容が出題されるようなので、この辺りを書籍以外の媒体で常にウォッチしておいたほうがよいのではないかと思いました。

また、何とか合格できたのはもちろんよかったのですが、受験の動機となった、機械学習を基本レベルで全般的に勉強したい、という目的が達成できたのがよかったです。

資格試験の良いところは、自分で好きにやっていると勉強しないような分野も勉強せざるを得ない、という状況に置かれるところにあると思います。

半年以上前の受験記録となってしまい恐縮ではありますが、今後受験予定の皆様のご参考になればと思います。