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【G検定】概論

◆経緯

今新卒一年目なのだが、会社の制度的にお得に受けられるのと、AIの知識の概要を学ぶにはすこしはプラスになりそうだったので取ることを決意。
(ぶっちゃけ合格することが目的でした...( ゚Д゚))
もちろん大した知識無し(ディープラーニングとか知ってるくらい)でスタートを切った...

◆G検定ってなに?

試験概要: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。
受験資格:制限なし
実施概要:選択肢問題 120分 約200問 自宅受験
受験費用:一般:13,200円(税込)学生:5,500円(税込)
ボーダー:公開無しだがおそらく65%超ほど

特徴としては、120分で約200問を解かなければいけないことと、自宅受験であることだ。120分で200問を解くには1問約35秒ほどで解き進めなければいけないため時間が本当にない。そして後述するが、参考書で問題を網羅できないのと、自宅受験が相まって試験中も一部調べながら解くことになる。
そもそも調べるのいいの?って問題もあるが、暗黙の了解みたいな感じになっている状態だ。広い知識を問う問題なので、検索を封じられると結構きつそうである。

◆勉強期間

勉強期間:5日間
勉強時間:2時間/日 計10時間

結局知識を問う資格なので、知識を詰め込むなら5日間あれば問題ないかと思い、月曜日から金曜日まで勉強し終末にそのまま受験した。

◆学習に使用したもの

教材: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2版 (通称白本)

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これが通称白本といわれている公式テキストだ。概要はこれでつかめるため、何も考えずとりあえずこれを購入すればいいと思う。勉強時間の9時間くらいはこれに使った。

問題集: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 (徹底攻略シリーズ) (通称黒本)

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これが通称黒本といわれている問題集。問題集といわれているが全然試験問題を網羅していない気がするし、そういっている人が多いので過信はしないほうがいいと思う。最後に1時間くらい問題と答えを確認するような感じで使ったが、必要なかったなという印象。

ある程度記憶力に自信があったり、試験慣れしてる、検索力高めみたいな自身がある人は十分白本だけでいいだろうというのが結論だ。

◆試験を受けてみて...

試験を受ける前の想定としては、ノールックで5割、調べて3割で8割弱取れればいいだろうという想定でいた。
だが、あんまり時間がなかった(さぼってた...のか...??)せいでノールックで5割まで行けそうな感触はなかったため、検索力に頼ることになりそうだと思っていた。

実際試験が始まって終わるまで、7割くらいは調べて回答していたと思う。もちろん調べると言って時間をがっつりかけて調べるのではなく、確認程度で30秒~1分かけるという感じだった。
そして必ず最後まで回答することがとても重要だ。回答しなければ0点だが、回答すれば確率で点数が生まれるし、後ろの問題でもすぐに解けるものは多かった。
特に法律系の問題はニュアンスで解けるものも多いのでしっかりとそういう問題で点数を稼ぐのは重要だ。

結果としては、均して7割の正答率で合格だった。正直結構合格するか怪しいと思っていたのでひとまず良かったなという感じ。
そしてほとんど調べるような感じでも合格できた。この資格については検索力はメチャクチャ大事だと思った。

◆合格するために重要なこと

①:最後まで目を通して解き切る

これは前述したとおり、最後の方の問題でもすぐ解けるようなものは多く残っている。それを適当にマークして1/4の確率にするよりは、2択に絞って1/2にしたり、分かるものでしっかり得点したほうがいいだろう。一問一問わからないからと無駄に時間をかけたりしないことだ。

②:中間地点を決めて時間配分のミスをしない

中間地点を決めておけば、今自分が遅れているのか、いいペースなのか簡単に判断がつく。例えば、試験時間が2時間なので、1時間過ぎた時点で問題番号100にたどり着いているかどうかみたいな感じだ。これは刻みすぎて焦っても逆効果なので、30分刻みでいいと思う。

③:一問一問に時間をかけすぎない

この試験は200問ほどあるため、一問一問に時間をかけられない。そして同じ一問なのであれば、1問に2分かけるより、それを捨てて2分で4問解いたほうがいいのだ。時間をかけすぎて後で後悔することが無いようにしてほしい。

最後に

この資格を取ることで何かが大きく変わることはないと思うが、会社で必要とされていたり、大まかな概要の知識が欲しいとかいろいろあると思う。
ほぼ知識0からでも10時間ほどで合格できたので、是非ともチャレンジしていただきたい。


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