ディープラーニングの基礎知識と活用能力を評価するG検定。
情報処理技術者試験でもAIに関する出題が増えてきたこともあるため、体系的に学習することにした。
今回の記事では、G検定の概要、受験動機、学習計画についてまとめてみたいと思う。
G検定とは基礎知識を事業に活用できるかを評価する試験
そもそもG検定とはなんじゃ～？
ディープラーニングの基礎知識と活用能力を評価する検定試験です！
G検定のGは「ジェネラリスト」を表している。
この検定は、ディープラーニングの基礎知識を活用して事業活用する能力を有しているかを評価する。
まずは、G検定の概要をまとめてみたいと思う。
- 実施団体：一般社団法人日本ディープラーニング協会
- 受験資格：制限なし
- 試験時間：120分
- 出題数 ：200問程度
- 出題形式：多肢選択式（知識問題）
- 試験形式：オンライン受験（自宅受験）
- 合格率 ：60%～65%
この試験の特徴は、自宅のPCなどから受験する形式であること。
試験監督員や監視カメラなどがないため、問題に対して調査することが可能である。
しかし、試験時間120分に対して出題数が200問であり、1問あたり36秒で解答しなければならない。
つまり、ほとんどの問題は瞬間的に解答できるだけの理解力が求められる。
合格率は60%～65%程度とのことで、しっかりと学習すれば合格できる難易度と理解した。
情報処理技術者試験の高度区分の合格率は10%台と考えると、難易度は易しいと想定する。
次に出題範囲であるが、大きく分類すると8つの分類に分けられる。
- 人工知能（AI）とは
- 人工知能をめぐる動向
- 人工知能分野の問題
- 機械学習の具体的手法
- ディープラーニングの概要
- ディープラーニングの手法
- ディープラーニングの社会実装に向けて
- 数理・統計
試験問題自体は多肢選択式で、4つ程度の中から正解だと思うものを1つ選択する形式だ。
ただ、単純な知識問題を問われるだけでなく、基礎知識を応用した問題も出題される。
つまり、用語だけ覚えてもダメであり理解した上で活用できるレベルまで理解を深める必要がある。
合格率は高くても、しっかりと内容を理解しないと合格できない試験ということである。
G検定を目指す理由
おぬしはなぜG検定を目指すのじゃ？
AIに関する体系立てた知識習得により幅を広げるためです！
ChatGPTなどAIに触れる機会が加速度的に増えている。
そんな中、一つ非常に興味のあるサイトに出逢った。
私は情報処理技術者を中心に積み重ねを続けてきた。
その過程でもAIに関する出題は年々増える傾向にある。
「AIに関する基礎知識の習得を」と思った矢先に上記のサイトにたどり着いた。
簡単に説明すると、これからの時代は以下3つの基礎知識を有する必要があるということだ。
- AI・ディープラーニング領域
- IT・ソフトウェア領域
- 数理・データサイエンティスト領域
このサイトからも自分の進む道は間違っていなかったと確信に変わり、G検定を受験することにした。
G検定の学習計画
G検定受験に向けてどんな準備をするのかのぉ～
基礎知識のインプットと演習問題のアウトプット学習のハイブリッド学習ですすめます！
情報処理技術者試験は長年の積み重ねがあるため、アウトプット学習中心である。
しかし、G検定はそうではない。
そこで、まずは以下の書籍で基礎知識のインプットを徹底する。
G検定の書籍としてはいくつか出版されているようである。
悩みに悩んだが、公式テキストでありシラバスとの整合性が最も高いと感じた。
基礎知識習得と試験合格をゴールにする場合、公式テキストの方が近道と判断してこちらを購入した。
そして、アウトプット学習はこちらで進める。
まずは10月に一巡しつつ、間に合えば11月試験に臨みたいと考えている。
仕事と学習状況に応じて11月試験または1月試験に挑戦しようと思う。
まとめ
今回の記事ではG検定の概要、受験の動機、学習計画についてまとめてみた。
最後に今回のまとめをしたいと思う。
- G検定はAI・ディープラーニング領域の基礎知識を体系的に習得できる
- G検定の学習を通じて事業活用できるようになる
- 今後はIT×AI×データサイエンティストの3領域の基礎知識がリテラシ標準になる
- 10月は書籍中心のハイブリッド学習を通じて積み重ねを行う
- 早ければ11月試験、遅くても1月試験に照準を当てて取り組む！
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