未元雑記

メモ用紙

G検定合格したので感想やらなんやら

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ということでJDLA Deep Learning for GENERAL に合格したのでここぞとばかりに感想書きます。

僕が勉強で使用したのは

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

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

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

以上の4冊です。上から順に重要度が高いと思っています。

1冊目は人工知能の概要、ディープラーニングの考え方(一部)をわかりやすく説明しています。

2冊目ではディープラーニングに用いられている技術を簡単に解説。(電子書籍で買うのをお勧めします。)

3冊目はAIについての研究成果・活動・政策等々をまとめた本。(とてもでかい。凶器。)

4冊目はディープラーニングの理論に重きを置いた本となっています。(エンジニア向け)

僕は4冊目以外は一通り目を通して、どこに何が書いてあるのかを把握し、知らない単語や理論が出てきたら都度調べて理解という作業を繰り返していました。
4冊目はぶっちゃけ読んでないです。
勉強を開始したのは9月からなので大体3か月弱、とはいっても毎日やっていたわけでもないので総合的に費やした時間としては1ヶ月にも満たないと思います。

試験はオンライン受験なので何しようが勝手で、2冊目の本と3冊目の本を手元に受験しました。後半の法律や政策関連の問題ではタブを30個以上開き、8分ほど残して終了。
思っていたよりも余裕でした。

twitterで検索かけてみると「問題数多かった」とか「時間足りなかった」とか見えましたが、正直これだけ調べても時間余るんだから調べ方が悪いだけなんじゃないかと思いました。
検索効率をあげるために僕は2冊目の本は電子書籍で買っていたので、
検索機能を使って余裕で解答を探し出せました。作戦勝ちですねクォレハ…。

合格率約64%だか65%だかということなのでやればとれます。多分。
カンニングし放題のオンライン受験なのでそれだけ合格するのも納得ですね。
やはりエンジニアの方まで取れないと価値は低そうです。

知識だけあったところで実装できるわけではないので、これだけでAI人材名乗るのはちょっと…って気がします。
Eのほうまで取りましょう。

なので僕は基本情報の資格を目指したいと思います。