日本ディープラーニング協会(JDLA)のジェネラリスト検定(G検定)に合格したのでメモ
JDLA の G検定に合格しました。
JDLA の G検定に合格しました！ pic.twitter.com/kMQ2hmBYsx
— Iva Septem (@_7iva) June 20, 2018
JDLAとは
松尾豊さんが理事長を務める、ディープラーニングや人工知能の技術発展を目指して設立された協会です。
G検定とは
公式サイト（ http://www.jdla.org/business/certificate/# ）に詳細が乗っていますが、JDLAが主催する、2つの検定の内、事業活用を問われる検定です。1年に2度開催されるようです。私が受けたのは、第二回目の、『JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1』となります。
ディープラー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）の育成を目指します。各々に必要な知識やスキルセットを定義し、資格試験を行うとともに、協会が認定した事業者がトレーニングを提供します。 各々年二回実施予定。日進月歩する技術であることから、検定・資格実施年毎に実施年号を付与する。
試験自体は4択問題が約230問で、プログラムの実装などは試験対象となりません。
例えば、「RNNがなぜ自然言語処理に用いられるのか？」のように問われます。
数式が含まれる問題も多少出てきますが、大学一年生レベルの微積分学と線形代数が出来れば問題なく解けると思います。
なぜ受けたのか
機械学習に纏わる知識を体系的に学ぶきっかけとする為、後々有効活用できる資格となるかもしれないと感じた為、発言権を得る為。
検定に向けて取り組んだこと
個人的な機械学習についての学習に加え、推薦図書の通読です。3冊の本が公式に推薦されています。
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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これらの本を、上から順に通読しました。それぞれ通読に必要とした時間は、『人工知能は人間を超えるか』が2時間、『AI白書』が10時間、『深層学習』が6時間、ほどでしょうか。
前提となる知識は特に必要とされませんが、大学一年生レベルの微積分学や線形代数を初めて学びながら取り組むと、『深層学習』を読んで理解するのに倍ほどの時間を要するかもしれません。
『AI白書』はとても重いです。物理的にも精神的にも。A4サイズの本で、360ページもあります。加えて、他国の政策や倫理問題などに触れる内容も多く、興味がないとなかなかページを捲ることが出来ないと思います。日を跨ぎながらコツコツと読んでいくことをオススメします。
感想
いい勉強になったと思います。人工知能やディープラーニングについての、時間軸に沿った背景の理解や、世界の動向などの知識を得ることが出来たと思います。
個人的に、試験自体は難しくなかったです。時間も余ったので、音楽を聴きながら見直しをしていました。回答の最中にマークを付け、後から見直すことができるので、有効利用するといいと思います。
推薦図書からそのまま問題が出るわけではないので、文章を覚えるように読む必要はないです。（推薦図書を通読することで『予め準備出来ることはした』という安心感を得ることが大事だと思います。）その上で、読んでいる途中で出てくる知らない単語や知らない企業については、一度検索をし、イメージくらいは掴むと良いのではないでしょうか。
推薦図書内では触れられていませんが、決定木やSVM、パラメータ決定法についての問題が出題されたので、深層学習ではない機械学習の理論も学んでおくと良いと思います。例えばこれとか↓
20XX年X月段階での、国連やその他団体などの動向に纏わる問題も出ますが、一つ一つのニュースを幾つも覚えるのは無理だと思うので、余った時間に検索して回答すれば良いと思います。それくらいの時間的余裕を、前半の理論パートで生み出す必要がありますが。。
可能ならばE検定*1も受けたいのですが、如何せん受験料が高く、必須要件も面倒。。取り敢えず自己学習に努めたいと思います。
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*1:実装する能力が問われるエンジニア向けの資格
