昨年の10月頃、生成AIを業務で活用するPJにジョインしました。
生成AI。。
名前は聞いたことあるけど、詳しいコトはわかりません。
せっかくならキチンと勉強しよう！と思い立ち、関連資格を調べることに。
自分の境遇に最も合っていた生成AI系の資格が、「G検定」でした。
どういう風に勉強したかをお届けします🙍
理系の領域に苦手意識を持つ文系の方にも、
(僕も同じ境遇なので) 読んで貰えると嬉しいです！
G検定とは？
一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催する、
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● ディープラーニングの基礎知識があるか？
● 事業活用できる知識があるか
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を問う検定です。
G検定の「G」は、Generalist(ジェネラリスト)のGです。
この言葉からもわかる通り、
「自分が従事する業務で生成AIなどを活用できる素養があるか」を見極める資格です。
なお、日本ディープラーニング協会は、
2023年に『生成AIの利用ガイドライン(産業向け)』を策定するなど、
日本におけるディープラーニングやAI発展を推進しているリード団体です。
また、AIエンジニアや機械学習エンジニアなど、
実際にAIや機械学習を構築する人向けには、「E資格」という資格を主催しています。
より詳細な情報はこちら👇
総勉強時間
8割近い得点率で無事合格できました🎊
70点以上がおおよそのボーダーラインだそうです。
G検定では全体の得点率は未発表ですが、
今回の試験での、僕の各領域の得点率は下記の通りです🎊
得点率
人工知能とは: 77％
機械学習の具体的手法: 91％
ディープラーニングの概要: 77％
ディープラーニングの手法: 88％
ディープラーニングの社会実装: 88％
数理・統計: 100%
法律・倫理・社会問題: 71%
勉強法
公式問題集をひたすら反復していました。
STEP1 一番身近な生成AIの入門書を読んでみる
まずは自分のなかでの生成AI(&ディープラーニング)への苦手意識をなくすために、
生成AIの初心者向け本を数冊読んでみることにしました。
特に『生成AI導入の教科書』は、導入の実例がイメージが湧きやすいです！
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STEP2 公式テキストをザっと読んでみる
JDLAが出版している公式テキストを1周しました。
深く読み込むというよりかは、まずはザっと目を通すイメージです。
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STEP3 色んな問題集を解いてみる
STEP2でザっと試験範囲を確認したあとは、ひたすら問題を解いていました。
僕はこんな感じで問題を解いています。
模擬試験形式の問題でも特に時間は気にせず、
自分がしっかりと答えを導き出せるかを重視しました。
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① 最速突破 ディープラーニングG検定問題集 第2版 (通称: 赤本)
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② AVILEN スキルチェックテスト
③ Study-AI G検定 模擬テスト
④ 👆で間違えた問題を解き直す*1周
STEP4 試験！
見たことがない問題ばかりでなかなか焦りましたが、
「わからない問題は勇気を出して飛ばす！」を意識して問題を解きました。
体感、1周目では5割は飛ばした気がします。
得点できる問題に確実に回答した後に、確度が低い問題に臨むことが、合格のコツだと思います。
使用した参考書
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そのほか所感
数学を避けた学生時代を送ってきた僕にとって、
やはり数字や数式は苦手意識があります。
ただ、しっかりと原理・原則を理解しながら勉強してみると、
学生時代に気づかなかった面白さを知ることもできました。
ゴリゴリ文系の僕ですが、
これからも理系チックな資格も積極的に挑戦していきます！
また、お時間あるときに見に来てくださると嬉しいです。
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