G検定が無事終わった話

#いまさらG検定受かった話をする

勉強のためにQiita書こう！←めんどくさくなってやらない
>正確には非公開の下書きのみ大量生産

合格した！体験談書こう！←学会等の準備で忙しい
>正確にはめんどくさかっただけ

このままだとまじでなんもしないのでちゃんとまとめます。

##勉強に使ったもの

ついでだからG検定受けようと思い立ってから買ったりしたものや、
そもそもやってたことを載せます。

###参考書
基本的に過去の受験者たちの真似です。
オリジナリティはほとんどないと思います。

####人工知能は人間を超えるか

https://www.amazon.co.jp/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-角川EPUB選書-松尾-豊/dp/4040800206

みんなもってるやつ
普通に面白いし、歴史や概要がわかる本です。
勉強始める前に１回読みました。

####黒本vol.1 and vol.2

https://www.google.com/aclk?sa=L&ai=DChcSEwiLlMSDhJDzAhXBuZYKHT7qCYsYABAKGgJ0bA&sig=AOD64_3gP4CQD-i0ikeAkRqIRw_oO7d98g&ctype=5&q=&ved=0ahUKEwjQrL-DhJDzAhUsyIsBHe9jDOwQww8IgAU&adurl=

https://www.google.com/aclk?sa=L&ai=DChcSEwiLlMSDhJDzAhXBuZYKHT7qCYsYABAGGgJ0bA&sig=AOD64_0lak7vFX3qZcFF1DG0Q9xuNNFWVA&ctype=5&q=&ved=0ahUKEwjQrL-DhJDzAhUsyIsBHe9jDOwQww8I-wQ&adurl=


みんなやってるっぽかったので買いました。

**合格したからこそ思うこと**
>黒本vol.1絶対にいらない（買うなら絶対2がいいと思います）
>>というか、付属問題も含めてほとんど内容変わりません（これはかなりがっかりしました）。
入門用に必要と書いてあるサイトはたくさんありますが、個人的にはそもそもなくても良かったと思います。


####"キーワード集中解説"で最短合格　ディープラーニングG検定対策テキスト

https://www.google.com/aclk?sa=L&ai=DChcSEwjWxdbXhJDzAhXIwpYKHYHtBi4YABAEGgJ0bA&ae=2&sig=AOD64_0bkbEEaXk6ieqlaxy95Qs_OhYdgQ&ctype=5&q=&ved=2ahUKEwj95s3XhJDzAhWsIqYKHWMRA_YQ9aACegQIARBg&adurl=

大学の生協にあったからなんとなく買いました。
黒本は速攻使わなくなりましたが、こっちは試験当日まで読んだり書き込んだりしてました。

####ディープラーニングがわかる数学入門

https://www.amazon.co.jp/ディープラーニングがわかる数学入門-涌井-良幸/dp/477418814X/ref=asc_df_477418814X/?tag=jpgo-22&linkCode=df0&hvadid=288872634447&hvpos=&hvnetw=g&hvrand=29262734548953547&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=1009129&hvtargid=pla-527203792795&psc=1&th=1&psc=1

もともともってました。
わかりやすくていい本だと思います。

####ゼロから作るDeep Learning.vol1

https://www.amazon.co.jp/ゼロから作るDeep-Learning-―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装-斎藤-康毅/dp/4873117585/ref=sr_1_1?adgrpid=105078562055&dchild=1&gclid=CjwKCAjwhaaKBhBcEiwA8acsHP8DCIitXZagXMH8QzLKhgCP3dExPyp0EVt0HZv5q4TYZ3G2i9YlZRoCGiYQAvD_BwE&hvadid=450125598431&hvdev=c&hvlocphy=1009129&hvnetw=g&hvqmt=e&hvrand=11872468504112819827&hvtargid=kwd-851214457148&hydadcr=27494_11564719&jp-ad-ap=0&keywords=ゼロから作るdeep-learning&qid=1632226393&sr=8-1


もともと持ってました。
難しいけど細かくてとても勉強になります。
>いつも重宝してます。

####Pythonと機械学習関連

https://www.amazon.co.jp/Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書-馬場-真哉-ebook/dp/B07BHJGDHK/ref=pd_sbs_1/356-7786892-0514359?pd_rd_w=14Gp0&pf_rd_p=133595aa-365a-4ded-92cd-226dcfd5ea4f&pf_rd_r=0PYZ91DBDPPVFFSH7FNK&pd_rd_r=9283d958-6acb-43c7-b655-ca6daa9eee6e&pd_rd_wg=726fJ&pd_rd_i=B07BHJGDHK&psc=1


https://www.amazon.co.jp/Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書-第2版-伊藤-真-ebook/dp/B07RXXJB5C/ref=pd_sbs_1/356-7786892-0514359?pd_rd_w=8rDoA&pf_rd_p=133595aa-365a-4ded-92cd-226dcfd5ea4f&pf_rd_r=QH6NYZZZD770C0A7WTQB&pd_rd_r=e0a300fd-5c1e-4904-8ef9-86a6b2b29ed4&pd_rd_wg=OeVfI&pd_rd_i=B07RXXJB5C&psc=1

https://www.amazon.co.jp/Pythonによるバイオデータ解析入門-山内-長承/dp/4274224236/ref=asc_df_4274224236/?tag=jpgo-22&linkCode=df0&hvadid=342571147137&hvpos=&hvnetw=g&hvrand=10640143662129396572&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=1009129&hvtargid=pla-843051032810&psc=1&th=1&psc=1


勉強始めた頃にとりあえず買ったりしてたやつです。

>といいつつ、あんま読んでないです。
>>基本的にエラーやなんも浮かばない時はネットで探して、本は一応開いてみるスタイルです。

>G検定はそもそもPythonの細かいとことか聞かれないです。（たぶん）

###模試
無料で解かせてもらえる模試を探しました。
これらの問題は、本番前まで９割くらい解けてるというのがスタートラインな気がします。
ランダムで変わったりしますが、基本的には同じ問題なので正解は覚えます。
体系理解が必要なので、わからない単語はググった方がいいと思います。

Study-AI「G検定模擬テスト』

https://study-ai.com/generalist/

DIVE INTO EXAM「G検定」

https://diver.diveintocode.jp/dive_into_exam/lp

Zero to one　G検定用の無料の部分だけ

https://zero2one.jp/product/g-training-v2/

本読むだけだと、新しいモデルや技術、流行などがわかりません。
これらの模試は確実に９割解けないと当日スムーズに回答できない気がします。
時間の合間を見つけて何周もしました。
ここで疑問を持った単語は全部調べました。

###youtube
問題出す人たちの関心や、最先端の技術を拾うために、ようつべで過去のプレゼン漁ってちょいちょい見てました。
これは単純に話が面白かったし、かなり効果的だったと思います。
作業しながらとか垂れ流すといいと思います。
また、sonyのプレゼンはスライドが綺麗で参考になります。
>謎BGMが玉に瑕

また、ひたすら問題解説をしてくれてる方の動画はご飯食べながら流し見しました。何本も動画があって非常に勉強になりました。

https://youtu.be/iGzz_rvsijA

https://youtu.be/_tnPdEZSSN4

https://youtu.be/7bvfl_M5vPQ

https://youtu.be/lqywEafvq_Q

https://youtu.be/NR1P_bGtRBQ

https://youtu.be/YaFBrC1dkCI


https://youtu.be/6qrlmNZt93Y

https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3

https://youtu.be/9_5NqeW6gc4



###論文
G検定の勉強というより、DLの勉強という要素が強いです。
一応紹介します。

####Deeplabcut関連

http://www.mackenziemathislab.org/deeplabcut


DLの勉強を始めたきっかけです。
もともとこれを動かしたくて読んでました。
転移学習やモデル、データセットの勉強に役立ったと思います。
>他にも格納されてるコードを読んだり色々しました。

####ResNet始祖論文
https://arxiv.org/abs/1512.03385v1

引用数が凄すぎてちょっと意味がわからなかったです。
でもやっぱりResNetのことは正確に知っておかないといけないと思い読みました。
>この論文の解説記事はたくさんあるので非常に助かりました。でも読むのに超苦労しました。

####倫理関連

芳田千尋氏の論文「AI倫理に関する現状(2019)」

https://www.unisys.co.jp/tec_info/ik15po00003vykiq-att/13907.pdf

中川裕志氏の論文「AI倫理指針の動向とパーソナルAIエージェント(2020)」

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jicp/3/2/3_1/_pdf/-char/ja

Nick Bostrom氏の論文「THE ETHICS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE(2011)」

http://faculty.smcm.edu/acjamieson/s13/artificialintelligence.pdf

ネットを見るとみんな難しいといっていたのでどう勉強するか悩みました。
私は論文や諸国、企業のガイドラインを探しましたが、
国内の法律などを重点的にまとめた方がいいと思います。
技術利用や乗り物関連は特に変遷している速度が速いので要注意な気がします。

合格したからこそ思うこと
>考え方の変遷や歴史はもっと適当でよかった
**Qiita（自分の過去の記事）とか絶対いらんかった**

https://qiita.com/tatata55555555/items/1a404fbefced49a5b2b7

>>基本概念や各方針といった中身より、関連する法律を細かく覚えておくほうがいいと思います。

SF好きなので、AI倫理はの勉強は正直楽しかったです。
「イヴの時間」（松尾先生の本の表紙にも登場人物らしきキャラがいます）
試験前にみようか迷ったのですが、混合して困惑する可能性が高かったので試験後に見ました。（続編はいつなんだ、、、めちゃみたい）
シンプルにおもしろかったです。
機会倫理の話でしたが、やっぱり試験後に見て正解でした。

http://studio-rikka.com/timeofeve/

##感想と謝辞

###感想
設定ミスって参加できなかった無料模試などがあり、試験前はちょっと焦りました。
（これ）
>https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000029088.html


というかふつうに本番まで不安でした。
今更ですが、無事合格できてよかったです。
G検定は簡単という声をよく聞きますが、普通にちゃんと包括的に勉強しないと落ちると思います。
当日は30~50分くらい時間余ったので見直し等はかなりガッツリやれました。
合格者の会も参加しました（DXの本もらえて嬉しかったです。ありがとうございます）。


![general2021#1_regular_og.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1572428/bc004619-0da0-293f-2ba2-63acc177210d.png)

###謝辞

最後に、
無料で問題や有益な情報を公開してくださった全ての皆様に感謝申し上げます。
ネット上には沢山の良記事や動画があり、非常に助かりました。

@DungBeetle様にはお忙しい中、
常日頃からプログラミングを教えていただいており、今回のG検定においても、何度もお時間割いていただきました。
ほんとうにありがとうございました！

以上、
多くの人の優しさでG検定が受かりました、という話でした。

##宣伝
こういうのやってます。

https://flcl-browser.studio.site/page

一言で言うなら大学生や研究者のLT会です（今のところバイオ系が多いです）。


たたた