G検定（ジェネラリスト検定）に合格しました。
日本ディープラーニング協会の実施している人工知能に関する検定試験であるG検定を5月13日に受検し、一発合格しました。
今回は筆者がどのように勉強したのかについて紹介します。
G検定とは
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験です。
G検定の試験範囲
出題範囲は意外と広いです。
探索・推論などは情報処理系の資格でも問われる問題ですね。
G検定をなぜ受検しようと思ったのか
ChatGPTを始めとした、生成系AIがいよいよ実用段階になろうかという昨今、
YoutuberもAIネタに困らない状況で盛り上がっています。
しかし、自分で趣味の延長で使うのではなく、ビジネスで実務に使うにあたっては
単にChatGPTを使うプロンプトのテクニックだけではなく、
AIの仕組みなどを含め上長や部下やメンバー、クライアントに説明できないと、
理解してもらえず、導入までのハードルが高くなるのではないかと考えました。
そこでディープラーニングの手法などの総合的なAI知識の習得とそれを証明するのに、
このG検定がまさにうってつけではないかと感じました。
どんな勉強をしたのか
G検定に合格するための勉強にあたっては、以下の問題集を一冊購入しました。
購入した日付は4月9日です。
購入後は通勤の合間、往復の1時間x２でざっと用語などの全体像を掴み、
GW中から本気で勉強を開始し、翌週末の試験まで詰め込みました。
何回か繰り返しても、わからない問題を丸つけて重点的に暗記というパターンです。
勉強期間は約1ヶ月ですが、自身でOpenAIのAPI実装など試したり手を動かしていたのもあり、
理解が深まったのだと思います。
合格通知の結果
試験は191問。120分なので、1問あたり1分少々で回答しないと時間切れになります。
当日は少し前半でじっくり問題を解いていたら後半時間が不足、ラスト２０問は直感での回答となりましたが、結果としてディープラーニングの社会実装、数理・統計で高得点を稼ぐことができ、なんとか合格できました。
感想
ラスト20問を時間が足りなく、直感で回答した際に、あぁ今回は落ちたかも・・・、
また７月受検しようかなと思いながら試験を終えました。
特に概要、手法では半分くらいの正答率ですし、やや手応えが足りなかった印象でしたので、
今回は実装系で助けられて運良くラッキーな合格だったと自分では思っています。
概要・手法についてはまだまだ勉強が必要だと感じますので、再度実装をしながら継続して勉強、
そしてまた新たなチャレンジをしたいと思います。
