JDLA G検定対策講座

JDLA G検定対策講座

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1. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. IoTプロ・コミュニティ福岡 リーダー 陣 宏充
2. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 1 Contents 1. 自己紹介 2. はじめに（お作法、事前アンケート） 3. G検定とは 4. （某提督の）G検定戦略論 5. （某提督の）G検定戦術論 6. 勉強材料 7. 費用 8. 最後に 9. 練習問題（時間があれば） Appendix
3. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 2 3. G検定について
4. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 3 3-1.試験概要 G検定とは、日本ディープラーニング協会 （JDLA：Japan Deep Learning Association）が主催している認定試験です。 JDLA公式ページ：https://www.jdla.org/ この検定に合格すると、 「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応用する能力を 持つ人材」 として国内でアピールすることができます。 AI技術者が圧倒的に足りない現代社会において、自社内の評価や転職時のアピール、機 械学習を事業に活用したいマネージャクラスの入門として人気のある検定です。 専門的な知識というよりはAIの概略を理解し、エンジニアと経営層の仲介などをできる人材 を育てる目的の資格なんです。 G検定は受験資格は特に不要です。誰でも受験できます。 G検定は「人工知能検定試験」と呼んでもいいような、試験となっています 今後、この知識はすべてのビジネスマンに必須知識です。
5. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 4 3-2.メリット 学生の方なら就職試験で有利になったり、 社会人の方なら、昇進・転職・年収UPに使える資格にもなっています。 転職時に求められる資格としてG検定を 含んでいる会社は、今、増えています。 Ｇ検定を転職時に求めている大手企業 •旭化成 平均年収787万円 •アイシン精機 平均年収749万円 •日立物流 平均年収806万円 •カカクコム 平均年収685万円 •富士通 平均年収798万円 ★CDLEに参加可能 6/24 20時~ ★合格者の集い 7/23~
6. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 5 3-3.試験形式 試験形式は、オンラインで、自宅受験ができます。 多岐選択式で、記述や論述回答はありません。 申し込みはJDLAの公式サイトから可能です。 試験概要：120分、多肢選択式の知識問題220問程度 （私の時は226問ありました） https://www.jdla.org/ 1問につき回答できる時間が30秒しかなく、かなり時間との戦いです。 正直、オンラインだから試験中に検索すればいいやという考えでは合格 は難しいと思います。 また、ネットで自宅受験…とはいえ、替え玉受験、 カンニングなどの不正があった場合には、 不合格となります。
7. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 6 3-4.試験日程 日程に関しては、現状、年間3回（3月、7月、11月）行われています。 受験料は、 一般 12,960円 (税込) 、学生 5,400円 (税込)です。 2020#2 2020年7月4日（土） ※受験料半額で実施、申込受付期間は5月15日(金)～ 6月26日(金) となっています。
8. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 7 3-5.難易度 母数となる受験者数は、2017年の初回は1500人程度だったのですが、年々増加。 2019年11月には6580人、2020年3月には6298人が受検する、人気の資格と なっています。 気になる合格率ですが、これまで7回試験が行われて、60～70％程度と比較的高 めです。ただし、残念ながら合格点数は公表されていません。 ※私が合格した時↓ https://www.jdla.org/certificate/
9. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 8 3-6.受験の動機 ①当時、IoT・AI・ｘRといった幅広い分野を研究、PoC 推進する部隊に所属していました。 デジタル・トランスフォーメーションセンター ②JDLAのロゴを名刺に入れたかった ③JDLA資格試験 合格者の会に参加して http://ymatsuo.com/japanese/ 松尾 豊 先生に会う！
10. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 3-7.スケジュール 2018/6/16 JDLA Deep Learning for GENERAL 2018 #1 受験 ⇒不合格 2018/11/24 JDLA Deep Learning for GENERAL 2018 #2 受験 ⇒合格（2018/11/30合格発表） 試験までの間、通勤時間中に必死こいて勉強してました。 E検定も興味はありましたが、会社で一通りGAFAM関連のMLなど動かして 試していましたので、 ビジネスにつなげることを優先するのが価値、と考え いち早く合格することを考えながら進めていました。 9
11. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 10 4. （某提督の）G検定戦略論
12. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 11 4-1. そもそも戦略と戦術って？ 戦略……戦いに勝つために兵力を総合的・効果的に運用する方法で、大局的・長 期的な視点で策定する計画手段。 戦術……いかに勝つための戦地で兵士の動かし方など、実行上の方策。 戦略は正しいから勝つのだが、戦術は勝つから正しいのだ。 だから、まっとうな頭脳を持った軍人なら、戦術的勝利によって戦略的劣勢を挽回 しようとは思わない。いや、正確には、そういった要素を計算に入れて戦争を始め たりはしないだろうよ。 ヤンウェンリーも戦略が理解できているので戦術で覆す勝利を勝ち得てきたのです。 今回は、G検定に勝つための戦略と、戦術を分けて解説します。
13. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 12 4-2.G検定のシラバス 人工知能（AI）とは（人工知能の定義） 人工知能をめぐる動向 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習 人工知能分野の問題 トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング 問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ 機械学習の具体的手法 代表的な手法、データの扱い、応用 ディープラーニングの概要 ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおけ る問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU ディープラーニングにおけるデータ量 ディープラーニングの手法 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN 深層強化学習、深層生成モデル ディープラーニングの研究分野 画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス （強化学習）、マルチモーダル ディープラーニングの応用に向けて 産業への応用、法律、倫理、現行の議論 G検定の受験範囲は下記となっています。
14. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 13 4-3.戦略① 全体（総論）をさらっと理解する。 まずは、さらっと体系的に理解する。ここは避けて通れません。 G検定の公式本も含めて「正式な参考書」なるものがないのが現状です。 ★AIって何？人向け ★正統派① ★正統派② ↑SBクリエィティブ社出 版、こういう系多い。 実は読んでません。 ↑AmazonAudibleで購入。 流し読みで理解したが、 G検定直結ではない ↑購入。2018年当時はこ れしか公式がでていない。 本の後半は実例集になって いてG検定直結ではない
15. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 14 4-4.戦略② 全体（総論）をさらっと理解する、、でもわかんない 私も本だけで理解できない人でした。。（笑 ですので、 資格スクエアのG検定講座を受講しました。 https://www.shikaku-square.com/ai-license/ スマホで通勤時間や、ながら動画再生していました。 https://www.shikaku-square.com/ai-license/experience ※今は無料動画配信も15本分ぐらいは公開しているみたいです。
16. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 4-5.戦略③ 各論の勉強ポイント ◎勉強するポイントを各章ごとに解説します。 ・人工知能（AI）とは（人工知能の定義） 人工知能をめぐる動向 ⇒ここは知識問題となりますので何となく〜でいいので記憶していることが betterですが、最後の見直し時間で、ネットでググって調べれば+10問ぐらいは 確実に正解することができます。 ・機械学習、ディープラーニング ⇒深く理解していないと解けません ・計算問題や数式的な部分 ⇒勉強しながら悩むようなら、試験当日は勘を信じましょう（笑） そこに時間を使うのがもったいないです。ただ、CNN系の計算ぐらいは出来たほ うがいいです。 ・AI白書に記載があるもの ⇒私は読んでいません、、が時間があれば読んだ方がよいです。 必ずこの部分は毎年違った形で出題されています！！最悪当日余力あればググっ てもいいです（笑）
17. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 4-6.戦略④ チートシート作成 or 付箋 https://deji-kaji.tokyo/gkentei/#i-9 ①G検定用チートシート（虎の巻）を作成 ➔オンライン試験のため、記憶があやふやな場合は、チートシートを見返 して確認しながら回答することも可能です。 ★短時間で必要な情報を取得する技術としてチートシートの 事前作成は短期合格には必要です！！私のチートシート➔ ※iCloudのメモに記載して置きながら、通勤時間に見たり、 試験中もみれるようにしていました。 ②「参考書」に付箋を貼っておく ★時間がない人はこれでいいと思います。
18. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 4-7.戦略⑤ 受験環境をととのえよう ①受験用のPCと調査用のPCを分けるかディスプレイをマルチにして 調査しながらすすめよう。 ➔ぐぐって回答が出るものも、数問あります。 ②今回勉強した本や、チートシートがすぐ出てくるように事前準備をしっ かりする。 ➔すぐパラパラめくる、もしくは調べられるようにしておきます。 ③手元に時計を置いておいて、必ず時間配分を見ながら 受験するようにします。 ➔PCの時間をあてにせず、別の時計も 手元においておくことをお勧めします。 ④インターネット環境について出来れば Wifiを複数予備でもっておこう ➔私はスマホのテザリング、Wimaxを 予備として準備していました。
19. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 18 5. （某提督の）G検定戦術論
20. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 19 5-1. 試験当日① だいたい、こんな形の形式です。 https://deji-kaji.tokyo/gkentei/#i-9 ①分かんない、怪しいのは チェック ②とりあえず、チェックは つけておいて、怪しいもの はあとで確認
21. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 20 5-2. 試験当日② 時間ないので、時間を気にしながら、残りの時間でチェックがついているものを 再確認していきます。なるべく最後の20分ぐらいは全体の見直しに！ https://deji-kaji.tokyo/gkentei/#i-9 ③時間的に余裕があれば、 未回答にしておくのも作 戦ですが、出来れば全て 回答しておいて、チェッ クマークで確認しなおし たほうがいいです
22. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 21 6. 勉強材料
23. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 22 6-1. 勉強材料（参考書） 以下に絞りました。 ★参考書 ①G検定公式テキスト 当時はこれしかなかったですが、 今は色々ありそうです。 ★やさしい機械学習入門 無料 http://gagbot.net/
24. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 23 6-2. 勉強材料（問題集①） ★問題集 ①ディープラーニング G検定問題集 黒本 ※2018年受験当時、 出版されていませんでした！ しかし、これ結構お勧めの本みたいです
25. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 24 6-3. 勉強材料（問題集②） ★問題集 ②Study-AIの模擬試験（G検定（ディープラーニングと機械学習の検定）模擬テ ストと公式例題解説を無料公開中） http://study-ai.com/generalist/ ③資格スクエアのオリジナル問題集（有料）
26. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 25 6-4. 勉強材料（基礎講座） 私も本だけで理解できない人でした。。（笑 ですので、 資格スクエアのG検定講座を受講しました。 https://www.shikaku-square.com/ai-license/ スマホで通勤時間や、ながら動画再生していました。 https://www.shikaku-square.com/ai-license/experience ※今は無料動画配信も15本分ぐらいは公開しているみたいです。
27. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 26 7. 費用
28. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 27 7-1. 費用 ★資格スクエア（JDLAの浅川講師が担当していますので安心です） ・G検定対策講座（リリースキャンペーン） 9,800円（現在 64,800円） ・G検定：オリジナル問題集（200問） 10,800円 ★Study-Ai ・G検定（ディープラーニングと機械学習の検定）模擬テストと公式例題解説を無 料公開中 無料 http://study-ai.com/generalist/ ★やさしい機械学習入門 無料 http://gagbot.net/ ★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 3,024円 ・JDLA Deep Learning for GENERAL 2018 #1 受験料 12,960円 ・JDLA Deep Learning for GENERAL 2018 #2 受験料 12,960円 合計費用 49,544円
29. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 28 8. 最後に
30. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 29 9. 練習問題
31. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 30 Appendix
32. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 31 チートシートについて ★Qiitaに載っています。 https://qiita.com/IsHYuhi/items/a5bf16a17c4ca5dd51c2 https://watlab-blog.com/2020/02/11/gexam-cheat-sheet/#CNN https://qiita.com/ksj555/items/58f651d2849bda86984a https://qiita.com/Ringa_hyj/items/88691e738bb36bc3dabf https://www.mof.go.jp/pri/research/conference/fy2016/inv_02_01.pdf G検定、チートシートなどで検索していただくとすぐ確認できますので、 こちらを使ってもいいと思いますが、 結局ご自分が覚えている知識は不要なので、 ある程度カスタマイズが必要です！！ 私もなるべく１枚に収めるようにしていました。 ※ページをめくったり、スクロールさせるのは時間の無駄です。
33. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 32 AI,IoT,xRが好きになるには？ 私が申し上げるのもなんですが、 何か興味があるものを作ってみる！ に限ります。このあたり全部話できます！
34. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 33 参考図書について ↑サイバー大学 伊本さん、 この本に関するWGを福岡で私が実施していました。 IoTの教科書 第７章とチートシート （よくまとまっています）
35. © 2020 Hiromitsu Jin All Right Reserved. 34 END