先日行われたG検定の結果がついに発表され、無事合格することができました！
この記事では、「G検定って受ける意味ある？」「難しい？」「勉強法は？」など、受験を迷っている方向けに所感をまとめてみます。
レベル感
G検定で扱われる内容には、AIの歴史や動向、AIを社会実装する上での注意点はもちろん、具体的な手法に踏み込んだ専門的な話も含まれます。
個人的な話を少し挟むと、私は大学院で情報系を専攻していてそれなりにAIの知識がある状態での受験でしたが、研究室や学会で飛び交っている機械学習関連の用語が一通りまとまっている印象でした。
AIに馴染みがない方にとっては重たく感じられる内容も多く含んでいますが、試験問題自体は引っ掛け問題の少ない素直な4択問題で、各用語をなんとなく説明できる状態にしておけば合格は難しくないと思われます。実際、合格率も毎回65~75%程度とのことで、資格試験の中では易しめな部類に入ります。合格者の平均学習時間は30〜50時間で、毎日1時間の勉強を1~2か月程度が合格の目安です。
受けるべき人
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AIの歴史や基本概念を学びたい
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AIの「学習」と「推論」と聞いて違いがよくわからない
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ChatGPTの仕組みが知りたい
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機械学習を学んでいるので、体系的に知識を整理したい
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AI研究者が何をしているか雰囲気を知りたい
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会社や学校で受験を推奨されている人
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今後AIを専攻してみたい学生 (学割があるので、学生のうちに受けよう！)
AIを何も知らない状態からG検定の受験を考えている人は「合格点を狙う」形で広く浅く知識を取り込み、深く学ぶためのステップアップとしての受験を考えている人は「満点を狙う」形で各技術を細部まで理解していけばよいでしょう。各自の目的に合わせたスタイルで臨んでみましょう！
勉強法
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一通り公式テキストを読み込む
G検定主催のJDLAから公式テキストが出ており、松尾豊教授などAI研究者たちによって執筆されたものになっております。AIの各技術が「どのような経緯で」「どのような目的で」導入され「何をもたらしたか」がわかる読み物として面白く、数式も控えめで読みやすく書かれています。後半は具体的なアルゴリズムに関する説明が増えてくるのでやや理解しにくいかもしれませんが、AIの歴史や動向を大まかに理解するだけなら3章くらいまでを読むだけでも十分です。
G検定を受験するかどうかに関わらず、まずは前半だけでも一読してみることをおすすめします。
前半を読んで「もっと知りたい」と思ったら、受験を申し込んで本格的に問題演習に移るのがよいでしょう。https://amzn.asia/d/6X0EMAm (非アフィリンク)
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予想問題を解いてみる
公式からの過去問提供は20問程度のサンプル問題のみで、これだけでは物足りないです。
有志の方による予想問題が多くWeb上で公開されているので、それらを活用することで用語の理解の抜け漏れをチェックし、適宜公式テキストを読み返せばよいと思われます。 -
より深く学ぶには
公式テキスト+予想問題だけでも合格水準にたどり着くのは難しくないですが、「結局AIどうやって作るんだ」というところまでイメージが掴み切れないかもしれません。
G検定の合格が欲しいだけならオーバーキルですが、書籍「ゼロから作るディープラーニング」はかなりおすすめです。
実際に手を動かして、文字認識システムをゼロから作ることを体感できます。
高校数学とPythonに触れたことがあるなら無理なく読み進められるレベル感で、とてもいい教材です。https://amzn.asia/d/cp7yFh7 (非アフィリンク)
まとめ
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AIの基礎事項はもちろん、研究者が日常的に使っている高度な内容まで扱われている
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素直な4択問題形式で合格率も高いため、「AIについてのリテラシーがある」ことを示せる程度の価値
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AI関連のニュースを追いやすくなるので、公式テキストは一読の価値あり
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G検定の受験は、AIの勉強を始めたい方の取っ掛かりとしておすすめ！
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より深く学びたいなら「ゼロから作るディープラーニング」へステップアップ