G検定おぼえがき【合否追記】

タグ： g検定 機械学習 ディープラーニング

ツイート検索していたら、昨日のG検定を受験された方々が皆さんブログ記事を書いておられたので、私も書きたくなりました。書きます。
いくつか拝見したら資格試験記事を書く時のお手本項目みたいなものがあるようなので真似っこしてみますね。

中の人のスペック

• 高卒文系。IT業界歴は2年半ぐらい。管理側なので技術はからっきし。
• 10年くらい前のTwitter Bot全盛期にちょっとだけPHPをかじった。
• AIといえばソードアートオンライン
• アルゴリズム？体操？？

要するにド素人です。牛鮭定食は食べたことないです。

G検定を受けた理由

• AIはトレンドワードで、IT業界にいるなら知識を持っていて損はないから。
• 会社で対策セミナー代出してくれるっていうから。
• あわよくば自分のBotにAI仕込んでスムーズな会話をさせたいから

勉強

①推薦図書「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」
以前のG検定受験者さんのブログを拝見したところ、推薦図書の中で一番読みやすいとの評判だったこちらの本をとっかかりにしました。
試験が多肢選択式[えらぶやつ]であることはわかっていたので、ざっと読みながらノートにキーワードと関連語句をメモ。
およそ読書とは程遠い作業でしたが、著者の主観視点がある本なので退屈はしませんでした。
この時点では暗記しようというつもりはなく、後日受講する対策セミナーの際に『右も左もわからず、知らない単語の雪崩にのまれる』ことを防ぐことが目的でした。
仕事の合間に1か月ほどかけてゆっくり完了。
　チューリングテスト　ー　ローブナー賞
　第一次AIブーム　ー　探索・推論　ー　トイ・プロブレム
　第二次AIブーム　ー　課題　ー　常識　ー　Cycプロジェクト
　フレーム問題、シンボルグラウンディング問題
といったボーナス問題を解くための知識はこの本で手に入ります。
ただ実際の試験問題にはボーナス問題の文脈から一歩踏み込んだような出題もあるため、
この本は本当に足がかりといった位置づけのようにみえます。

②推薦図書「AI白書　2017」
こちらも①同様にキーワードを拾い読みすることを目的として購入しましたが、
あまりの読みづらさと面白みの無さに白旗をあげたため、この本に関しては実試験でどの程度役に立つかという話が私にはできません。本書については他の受験者さんの記事をご覧ください。

これは試験とは関係のない私の個人的な感想ですが、このAI白書2017という書籍は
『重要語句の強調表示が無く、初出単語が随時説明されるとは限らない社会の教科書』という印象です。
本書のまえがきに当たる部分に

正しい技術理解を踏まえて、歴史的な推移を含めた技術動向の今と未来、人工知能の利用動向、人工知能によってどんな素晴らしいことが可能になるのかの実例紹介、人工知能に関わる制度的基盤や国内海外の政策動向といった、人工知能をとりまく全体像を理解して頂くことを目的としています。

とあるように、広く浅く視野を広げるための参考書なのでしょう。
もっと執筆者の所感が含まれた文章だったら面白く頭に入ったかもしれないのになぁ……と思わずにいられません。

③G検定対策セミナー受講
いわゆる有償セミナーです。ド素人が網羅的に知識を得るには有用な場だと思います。
私が受講したセミナーのテキストは深掘りする範囲をかなり絞っていました。実際に試験中にテキストを参照したわけではありませんが、セミナーテキスト丸暗記でも5割程度は回答できたかと思います。

④マインドマップ作成
G検定は資料を参照、あるいはインターネット検索をしながら受験可能な試験です。
とはいえ問題数は多く、1問ごとに資料をあたっているのでは解ききれない可能性が高いです。
というわけで、試験に向けて、ここまでに得た知識やネットで拾い読みした単語をつなげていきます。
要するに、試験当日に向けた効率的なカンペ作成です。
ここは人それぞれ向いたやり方があると思います。参考図書を付箋でマーキングするとか、ノートを作るとか。
私は今回、マインドマップを作ってみることにしました。ツールはdraw.ioです。
セミナーテキストをベースに、キーワードというキーワードを概要つきで体系化していきます。

⑤模擬テスト
Study-AIのG検定模擬テストを実施しました。
ベータ版とのことで挙動には若干難がありますが、演習問題が圧倒的に少ないG検定においては有難いサイトです。
（とはいえ特に公式例題の回答解説は、出題時に表示されない選択肢が正答だったり、正答がハイフンの出題もありました。試験直前でカリカリしている時に受けると余計なストレスになるかもしれませんのでご注意ください）
学習率の大小に関する設問など、模擬テストからそのまま出題されたものがいくつかあった他、
複数のカッコを埋める文章題で次の問題に画面遷移しても、（ア）と（イ）が置き換わった以外なにも変化がないといったような、本番試験のそっけなさも再現されている模擬テストです。
時々「当てはまるものを選択」が「当てはまらないものを選択」に変化していてよくひっかかりました。
セミナーで取りこぼしたキーワードを拾ってマインドマップに反映しつつ2回ほど実施。正答率は7割ほどでした。

試験

PC画面内は受検用ウインドウ、検索用ブラウザ、draw.io、
手元にセミナーテキストと電子書籍のAI白書、計算用の白紙
という構成で挑みました。

単純な穴埋め問題はマインドマップを参照。
わからない問題は単語の関連性・組合せを問う問題はその場でググり、学習手法の特性や問題点を問うような少し手のかかるものはいったん適当に選んで飛ばして最後に順番に検索していって回答。
手元のテキストは自然言語処理のフローがまとまった表やF値、畳み込みの計算式を参照する際に使いました。
AI白書は各国のAI動向（国名と施策と内容）の確認で一度使ったのみです。

飛ばしたうちの数問は検索しそびれましたが、一通り問題をチェックして15分ほど検索時間を残せました。
合否はわかりませんが、ノー知識からの受験としては頑張った方じゃないかなと思います。

長々と書いておいてなんですが、有償セミナーという個人受験では資金的ハードルの高い手段で勉強しているので、全体的にはあまり誰かの参考になるような勉強法ではないかもしれません。とは言いつつ、何かしら誰かのヒントになるような部分があれば幸いです。

来月にはAI白書2019が刊行されるとのことで、次回はまた問題傾向が変わりそうです。
日々新しいものが発表されている分野なので今回受かっていれば一安心……と言ってもいられませんが、再受験のためにAI白書を読みきれと言われたら正直心が折れます。

合否が出るまでは、ぶっつけで作ったマインドマップを今後も拡張していけるよう、きれいに作り直す方法を模索しようと思います。
【12/4追記。合格してました。得点は非公開とのことです。】