JDLA G検定 2018 #1に合格したときの話

JDLA G検定 2018 #1に合格したときの話です。2019じゃないです。つまり一年前。今頃そんなこと書くなって話だが、、

なんで今頃急に思い立ったのか

• JDLAに合格すると、合格者だけでのSlackのWorkSpaceに入ることができるのだけど、そこに、「合格者が選ぶ、ディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」があって、あーやっぱこのWorkspace有意義だなあ、みんなに教えてあげたいなあとふと思ったため
• 今週から、3月のG検定 2019 #1の申し込み開始されたよってみたため
• そーいえば、合格体験談をまとめます！とFacebookでいったきり、やってなかったため
• そろそろまたDL関連アクセル踏んでこうと思い、再度エンジンかけ直したかったから。ついでにまた社内輪読勉強会始めよっかなと思ってたので。

JDLA G検定とは

ご存知、松尾豊先生が理事長をつとめる、一般社団法人 日本デイープラーニング協会（JDLA）が認定するディープラーニングに関する試験です。G（ジェネラリスト）検定）とE（エンジニア）検定の2つの試験があります。

詳細はこちらから

www.jdla.org私が受験したのは、2回目の試験でした

なんで受験したか

もう1年前の話ですが、、下記が受けようと思った理由でした

• 会社で1回目を受験し、合格した人がいたから
• 6月の会社のイベントでAIセッションで話すことになっていたのではくをつけたい
• 業務ニーズ、ディープに技術者と話すことが増えてきたのでプロトコルあわせたい
• 会社の福利厚生ポイントが余っていたから

受験勉強内容

事前）ベース知識

業務で関わることもあり、機械学習の基本は理解しています。またビッグデータ関連も実際手を動かしてガリガリ、まではいきませんが、大体理解しています。

事前）受験勉強前にやっていたテキスト

受験決意前に、ベースとして、以下の二冊を、実際手を動かしてやっていました。

GCPを使ってDataLabで、BigQuery、Cloud Vision APIを使ったり、Pythonで機械学習の基礎を学びます。最後はTensorFlowちょっとかじるぐらいです。入門、機械学習、Pythonを学ぶ入門書には非常にいいです

Google Cloud Platformではじめる機械学習と深層学習

その後KerasとDeepLearningを学びたくて以下を買いました。Python、ニューラルネットワーク、畳込みニュララルネットワーク、ぐらいまでやります。Keras使いやすいってのを実感する一冊です。こちらはディープラーニングの仕組みや初歩を学ぶにはわかりやすいと思います。

いちばんやさしい ディープラーニング 入門教室

 事前）NHK：人間ってナンだ？超AI入門

またNHKの「人間ってナンだ？超AI入門」の「松尾先生による解説でAI入門！「2分でディープラーニング」」を見ていました。これ、本当におすすめです。2分☓12本で大体のディープラーニングの超わかります。エンジニア、営業かかわらず、ITに関連する人は必ず見たほうがいい。

今週、営業さんで、GAN知ってます？なんて聞かれたけど、そういう方にオススメ

www.nhk.or.jp

事前）企画した社内勉強会

Pythonをみんなで勉強しよう！ということで社内に呼びかけ、100名ぐらいのコミュニティを作って勉強会を企画、運営していました。

第1弾はご存知、Pythonスタートブック。営業も参加できるようにということと、発起人の一人に著者の知り合いがいたので。この本、初心者にもとってもいい本で、まさにPythonを始めようとする人はもちろんのこと、プログラム初心者にも最適な本です。

社内勉強会では、1人1章を、毎週輪読形式で回していました。 

Pythonスタートブック [増補改訂版]

第2弾はPythonで分析をやりたいという人が多かったので、Udemyの「【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門」を各自購入し、1章毎で理解できなかったことを持ち寄って教え合うというスタイルをとりました。

https://www.udemy.com/optworks_1/

試験対策）参考図書

当時の試験参考図書は下記3冊でした

ご存知松尾先生の名作。みんな読んだほうがいいです。何回か読んでます。

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)

 青本はゲキムズなの知ってたので、あえて読んでません。

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

 これも眠くなるだろうから読んでません、てか、業務で十分理解してる内容だし。

AI白書 2019

当時は参考書なんてなかったのですが、現在はいろいろありますね。本屋でパラパラ見るのですが、すごくまとまっていて羨ましいです。今だったらこのどちらかを間違いなく購入していたでしょう。 

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

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

 試験対策）メインテキスト

じゃあ私はどうやっていたかというと、下記のQiitaの記事をEvernoteにコピペして、ひたすらこれを読むと同時に、ここに上で書いた「実際手を動かした本2冊」のエッセンスやNHKビデオのエッセンスをEvernoteに付き足していって、自分のノートを作成しました。

qiita.com

Evernoteにノートを作ったのが実はポイントです。というのも、

• 試験は持ち込み可なので、試験中、すぐに単語を検索可能
  　　Googleだと、情報の選択に時間がかかるので。
  　　Evernoteになければテキスト、それでもなければGoogle検索、時間の節約
• 後々業務で使える、拡張していける

勉強時間

3週間ぐらい、だいたい毎日ちょっとずつ（0-1時間）の時間でした。ひたすらEvernoteを充実させていくという感じで書き込み。特に一つ一つの言葉を、他者に説明できるように、を意識して書き込んでいました

試験について

出題は最新の傾向をみたほうがいいと思うのですが、自分のときは下記の感じでした。

• Web形式（土曜に会社でうけました）
  隣にWeb画面と本をひらきながら、Webで受験です
  Macがちょー快適と感じました
• 120分、250問ぐらい
  一通りやったあと、20分ぐらいあまって、ちょっと細かいのを調べるといった感じでした
• 問題内容は幅広かった
  　人工知能の歴史
  　DLのちょっと技術的なもの（微分あったり、活性化するかどうかとか）
  　法律的なもの、プライバシー保護とか
  　シラバスと大体同じ
• 上にも書きましたが、わからなかったらEvernoteみて、それでもわからなかったらGoogleで調べました。Googleは「検索が当たりすぎる」ので情報を確認して捨てる時間がもったいないです。のでEvernoteでわかるほうが効率的なのです。

結果

冒頭記載したとおり、合格しました。総受験者数；1,988名で合格者数；1,136名

合格しての感想

主に思っているのは以下です

• やはり資格をとると一定の知識が、ばらつきなく付きますので、知識を揃えるのには非常にいいです
• 忘れても、やったことは記憶しています。ので、ちゃんと話についていけます
• 名刺に記載してもいい、のですが、なんかG検定は当たり前すぎて記載していません
• 冒頭に記載しましたが、合格者だけのSlackのWorkSpaceに入れます。現在2500名近い、巨大なコミュニティ。でもいろいろな情報があって刺激的です。
• E検定、、、はないな。。コストかかりすぎる。。
• 何より作成されたEvernoteは宝ですね。どんどん書き込んで今ではメモ帳になっていますが、今でも重宝しています。

今後

• 昔、社内でPython勉強会を企画、運営していましたが、実はそろそろDL関連を再開しようかと企んでいます。社内で興味あるかたはご連絡を。一緒に企画しましょう。

まとめ

G検定は本当に受ける価値があると私は思います。営業、技術、とわず、デジタルに関わる人は自分の知識をそろえておく、という意味で勉強してみるのはおすすめです。もし必要あれば、経験者として、微力ながらご支援します。

2019#1の受験受付も始まったし、平成最後の受験、いかがでしょうか？