久々のブログです。
唐突ですが、G検定を受験して合格しました。
合格までのプロセスと私なりのまとめを備忘録で綴ります。
私のスペックは
・専門学校卒（電気工学）
・微積、基礎解析、代数幾何などはギリ高校で履修 業務で使わないけど概念は解る程度。
学生の時は授業で実習もあったので、PCやプログラムに詳しいつもりでした。
しかし、社内で情報システム部ができてからは専門家任せになって、かなり疎くなり今に至ります。
受験動機は、、、
就職してから仕事に必要となる資格は早々に取得してました。それから約20年近く、リスキリング的なことをしていなかったのです。
最近、仕事でも話題になる、AI、DXの知識を付けようと思ったのがひとつ。家から受験できるし、参考書を見ながら受験できるので「なんとかなるんじゃないかと思ったのがひとつです（甘い）
後者の期待は早々に粉々にされますが、最初の動機はそんな感じです。
まずは、、、
G検について
https://www.jdla.org/certificate/general/
まあまあ合格率が高いです。それも「なんとかなるのかな、、、」という期待がありました。
元々専門学校出身だったので「内容の理解」と「過去問やりまくる」でなんとかなるかと思ったのです。
参考書は
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 第3版
https://www.jdla.org/news/20240514001/
私の時はまだギリ2版でした。
問題集も徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版
https://book.impress.co.jp/books/1120101164
を購入しました。
一通り読んで覚えたつもりで受験です。
結果1回目
2023年7月5日
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：50%
２．機械学習の具体的手法：47%
３．ディープラーニングの概要：45%
４．ディープラーニングの手法：44%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：66%
６．数理・統計：50%
７．法律・倫理・社会問題：64%
不合格でしたｗ
ぐぐると合格圏はよく70％くらいと書かれています。
これは後述しますが、、、今見ると50％行ってないですね。これでは合格できないｗ
個人的に感じたのは、、、
問題数が多い。試験時間が2時間で200問弱あります。 1問36秒程度で解答することになります。
カンニングOKなので「解らない」「自信がない」ということで、参考書やググって調べるとすぐに2分～3分ロスします。
結果、最後は慌てます。
公式テキストを一通りは読んでいたが、公式テキストでは大まかな概念しか書いてないので、ディープラーニングをどのように扱うのかは書いてありません。問題集と問題文の表現を変えて出題されています。本質を理解してない状態でテキストを丸暗記しても（カンニングできるけど）合格できないようになっていると感じました。
公式テキストでは歯が立たないと感じたため、いろいろ調べました。
・AI白書
https://www.ipa.go.jp/publish/wp-ai/ai2020.html
買いましたが、、、内容は事例研究になりますが試験には関係なさそうに感じました。
先に過去問をやると書きましたが、過去問集はありませんし、公式に公開されてません💦
で、代わりにこちら
Study-AI模擬テスト（無料）
https://study-ai.com/generalist/
模擬テストで合格できるまではやりこみました。
そして2回目の受験、、、
2回目2024年3月25日
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：83%
２．機械学習の具体的手法：56%
３．ディープラーニングの概要：61%
４．ディープラーニングの手法：46%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：66%
６．数理・統計：16%
７．法律・倫理・社会問題：35%
これで50％、、、60％ギリ行ってない感じですかね。
この時の反省
数理・統計が16％です。公式テキストはほとんど触れられません。
シラバス2021を確認すると、統計検定3級程度になっています。公式テキストにはなっていないので、統計検定3級のテキストを購入してざっと用語や計算方法を学びました。(最新のシラバスにはキーワードの記載で追加されています）
ここまで学びましたが、公式テキストでは概念で、実際の使われ方のイメージが掴めませんでした。
学校で学んでいれば先生などが教えてくれるのでしょうが、独学なのでなかなかに苦戦します。
通勤圏内の丸の内の〇善でいろいろ本を漁りました。
そのなかでお勧めが
インプレス
［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
https://book.impress.co.jp/books/1120101017
オライリージャパン ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
を購入して読みました。
結果、、、大変理解できました。
ただ、、、微積、線形代数の数式が出てくるのでハードルは高いかもです。
とはいえ、公式テキストも知識の組み立てにはとても役に立つと思います。なので並行して学習するといいと思います。
知識を補強しての3回目受験、、、
3回目2024年7月4日
■合否結果
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【 合 格 】
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総受験者数 4,140名
合格者数 3,080名
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題：50%
２．機械学習の具体的手法：56%
３．ディープラーニングの概要：61%
４．ディープラーニングの手法：56%
５．ディープラーニングの社会実装に向けて：66%
６．数理・統計：66%
７．法律・倫理・社会問題：39%
これでも問題に躓いて時間が足りなくなり、30問ぐらいはチェックしたのみです（汗）
余裕はありませんでした。
最初に書きましたが、ネットで合格回答率70％となっていますが実際は60％ではないかと思います。
分野別の出題数が一律ではありません。多いのが２、３、４、５の項目で恐らく、、、ならすと60％でギリギリ合格だったような気もします（汗）
これは主催者の匙加減なので試験ごとに変わると思います。
勉強時間は独学なので200時間ぐらいかかってそうです。実質1年かかっているので（汗）
必要な勉強時間が「30時間」という記述もちらほら見ます。ただ、大学や業務で情報、数学、統計など知識が備わっている方が試験対策をする時間かと思います。
あと、、、アラフィフのリスキリングは既に少しの老眼がはじまっていて本を読むのも難儀しましたｗ
※本番の試験問題の文字は設定できます。1番大きく設定して受験しました。昔だったらこうはいかなかったかも、、、
あとはマークシートがデフォだった世代ですが、今回みたいに自宅でのパソコン受験や今度受けるITパスポートやデータサイエンスの試験方式「CBT方式」が主流になっています。
危うく化石になるところでした（汗）
とはいえ、私としてはAIや機械学習、ディープラーニングの知識は身について業務上でも有益と感じています。
アラフォーアラフィフのリスキリングは、今後求められると思うので参考になれば幸いです（終わり）