JDLA G検定 2020#3 受験メモ → 合格

2020年11月07日(土) 13:00-15:00 でJDLA G検定を受験してきたのでそのメモを残しておきます。結果発表は1-2週間後。

今回は120分 191問 @自宅でした。

JDLA: 日本ディープラーニング協会 https://www.jdla.org/about/

G検定: 協会ホームページより。

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。

感想

機械学習の勉強しているから、ついでに資格でも取っておこうかなと思い10月に申し込む。が、勉強方法が悪い＆記憶力が悪いせいかググってばかりで時間が足りずあえなく撃沈。今回出題された問題の文章と回答が欲しい。分からなかったところを再度勉強しないとディープラーニングへの理解が深まらないんだよね。

試験問題は技術的な話というよりは、どうやってビジネスを遂行するのかに重きが置かれていた気がする。加えて、どう売るのか（説明可能なAIとして）、そして、訴えられないようにするためには... に気を付ける。的な話。

ブラウザでの試験だと、まず初めにどんな傾向なのかをざっと確認できないので、ブラウザでの試験はやっぱり苦手だなと思いました。

例えばXAI の問題ならXAIの問題でカテゴリ分けして連続して出題してくれたらもう少し楽に解けたと思う。（そんなことはしてくれないと思いつつ...）

とはいえ、歯抜け状態で知識がついていたので、体系的に勉強し直すことができたのは良かった。あとは合格していれば御の字。

合格しました（2020.11.19 追記)

なんとか、合格していました。撃沈したと思っていたので良かった。

総受験者数　7,250名
合格者数　　4,318名　

この辺りの問題が多かったのかな...??

XAI (説明可能なAI)
著作権/営業秘密
個人情報保護
自然言語（テキスト解析??）

多かったのではなく、分からなかったので調べた。＝問題に触れている時間が長かっただけかもしれない。

勉強方法 & 参考図書

G検定向けの勉強時間は20時間ほど。
（これとは別にキカガクさんの長期コース受講済み。こちら）

この２つの書籍を利用して勉強したが、試験中に参照した回数が多かったのは(1)これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト&問題集 の方が多かったと思います。

1) これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト&問題集

網羅的に記述されているので、頭の中に入ってきやすかった。が、技術的な部分は詳しく説明されていないので、AIの歴史、AIにまつわる法律関係の歴史はこの本を参照して回答しました。

これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト&問題集

2) 最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集

こちらの本の問題は試験前は難しいなと思って解いていました。今まで勉強していて、抜け落ちていたところを補完してくれたイメージ。しかし、問題が難しいので途中で挫折仕掛けました。

試験中に調べることはあまりなかったです。問題集としてはOKだけど、試験中に読み返す内容ではなかったです。

最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集

試験中 (2020.11.19 追記)

試験中にググっても良いし、書籍持ち込みOK（といっても自宅だけど）、加えて計算問題も少しあるので筆記用具（その場でプログラム書ける人なら、プログラム実行環境）。

自分の場合は、記憶が曖昧な言葉 / 勉強した記憶があったら書籍の読み返し。書籍読んでも回答できない問題、そもそも書籍でも学んでない問題はググりました。ググった内容は次のセクションに記載しました。

試験中にググった言葉

ググったけど、何を調べたかったのかは問題数が多すぎて覚えていない...
本当に問題・回答一覧を見ながら復習したい。

カルマンフィルタ
エシカルウォッシュ
匿名加工情報
グローバルアベレージプーリング
死者の個人情報
AIを騙すデータ
SMOTE
RoI Pooling
Fast R-CNN
EfficientNet
Define-by-run / Define-and-run
確率的勾配法
道路運送車両法 改正ポイント
状態空間モデル
データリーケージ
モラベックのパラドックス
ジェフリーヒントン  温度
Alpha star
MAML
MFCC（メル周波数ケプストラム係数）
バイト 大きい ... テラバイトまでしか覚えてなかったので
TD学習
ステップワイズ法
Adversarial Examples
Deep Blue
談話構造解析
HoG
histogram of oriented gradients
KAIST 兵器
GoogLeNet
IBM 警察 アメリカ
GPU 並列処理 モデル
HMM
EU AI 倫理
ガウシアンフィルタ
ベルマン方程式
ベイズ推定

今後

AI白書を買って勉強している人がいる見たい。特に法律関係の動向を定期的に追うのには良いのかな。一方で、分からなければググれば良いじゃんという思いもある。来年発売のAI白書は購入しようかな。

AI白書 2020