JDLA Deep Learning for GENRAL 2018 (G検定) 要点整理集(参考資料編)
2018年6月の 「JDLA Deep Learning for GENRAL 2018」(G検定)に
運よく合格できました。
実際申込者1988名のうち、合格者は1136名と、合格率が57%もあり、
決して低いとは言えませんが、
AIに関するスキルレベルを証明できる唯一の公式認定資格に合格できてうれしかったです。
G検定(ジェネラリスト検定)2018#1 結果発表 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 Japan Deep Learning Association
正直、現在私自身が別にデータアナリストでもなく、
情報工学出身者でもありません。
この資格を知ってから試験に応募するまで本当にわずか3か月ぐらいで、
受験までの準備期間はさらに短かったです。
なので、試験のために急ぎで頭に叩き込んだ知識は
当然のことながらしっかりと固まっていなく、
時間が経つにつれてどんどん忘れ去ってきそうです。
そこで、せっかく頑張って習得した知識をもう一度整理し、
また今後の受験者の参考にすこしでもなれたらと思い、
この記事を始めました。
最初はまず自分が受験にあたって参考にした資料を紹介します。
時間がありましたら、
別の記事でまたシラバスの要点を整理していく予定です。
JDLAについて
2017年6月に新たに設立された社団法人で、
正式名称「一般社団法人 日本ディープラーニング協会」(英語名:Japan Deep Learning Association (略称:JDLA))。
理事長は東京大学大学院工学系研究科 特任准教授 松尾豊先生です。
いわゆる、第三次AIブームをリードした深層学習が代表されたAI技術を正確に理解し、
いかに産業に活用できるかを提言し、
さらに人材育成や倫理・法務・社会課題など全方位から
人工知能の実用性を広めていく組織だそうです。
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検定・資格
JDLAが定めたディープランニングに関する知識を有し、
事業活用する人材(ジェネラリスト)とディープラーニングを実装する人材(エンジニア)
の育成を目指すために開発された2種類の試験です。
G検定はこれまで2回が開催され、
E資格は2018年9月29日が最初の試験だそうです。
協会活動 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 Japan Deep Learning Association
G検定に合格した人は名刺に印刷できるバッジと、
合格証明書が発行されます。
また、合格者のみ招待されたSlackグループもあり、
中に全国各地にいるAIにかかわりのある方と交流することもできます。
特に参考になった資料
私が受験に使った時間が本当に短く、その中で特に参考になった資料を紹介します。
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参考書
オフィシャルサイトでもお薦めの参考書は下記三冊になります。
G検定を受けるには、最低前2冊を読んでおくことが必要です。
『AI白書』は人工知能に関する幅広い分野を網羅的に紹介したもので、
単純な技術書ではなく、ビジネスや海外の政策動向などにも触れている重宝です。
基礎中の基礎で、理事長の松尾先生が執筆のAI入門書です。
非常にわかりやすく、情報工学や理系の人でなくても読みやすい内容です。
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 (角川EPUB選書)
- 作者: 松尾豊
- 出版社/メーカー: KADOKAWA/中経出版
- 発売日: 2015/03/11
- メディア: 単行本
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正直3冊目の『深層学習』は図書館で借りて試しに読んでみましたが、
ド文系の私にはその無数の数式や図式がまるで呪文のように難解でした。
また受験までの時間が本当に足りなかったので、
結局ほぼ読んでませんでした。
ただし、E資格やディープランニングの実装手法など
きちんと理解したい人にはぜひ読んでおいたほうが良い本かと思います。
難しいが、将来時間がありましたら再度挑戦したいと思います。
実は、日本語の本だけでなく、中国人の私には、
時にむしろ中国語の本がもっとわかりやすかったです。
特に日本語で”オントロジー”とか”ボルツマンマシン”とか、
英語すら意味わからない単語を中国語で読んだら何となく意味が通じた、
といったこともよくあります。
そのなかで、特に入門書として、
中国のAIの状況をわかりやすく解説してくれたのは、
元Apple・マイクロソフト・GoogleなどトップIT企業で
全世界の副総裁を務めた李開復が執筆した最新作『人工知能が来た』という本です。
李開復について↓
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サイト
実は、本以上に受験対策として大変参考になったのが
むしろ過去の受験者のまとめサイトです。
ここで二つ紹介します。
一つは試験の概要や勉強法を紹介したサイト
もう一つのサイトは特におすすめです。
なぜなら、作者は試験のシラバス通りに要点をまとめてくれて、
一個一個の項目探すための手間を大幅に短縮してくださいました。
本当にありがたいです!
また、JDLAもオフィシャルサポートしているconnpassグループ、
Deep Learning Labでは、
最新のAI情報や各社の取り組みに関するセミナーもしょっちゅ開催さえれますので、
かなり貴重な情報を手に入れることができます。
私のような特にコンピュータサイエンスに精通したものではなく、
大学で情報の情の字も研究したことのない文系出身の人でも、
これらの資料を基に学習して試験に合格できました。
もちろん、AIについて、試験なんて本当はどうってことなく、
どう実務に活かして、
実経験があって初めてAIを真の意味で理解できると私もそう思います。
また、技術の進化は常に日進月歩、
ナレッジのデータベースを定期的にリフレッシュしないと、
いつか陳腐化してただのごみデータになります。
また、個人として、エンジニアリングというより、
AIプロジェクトを進むうえで注意すべき点や、
AI技術をいかにビジネスや社会問題の解決につながるか
などのビジネス面に結構興味を持っています。
今後も常に最新情報を追い続け、
何らかの形で実際に手を付けてみたいと思います。