すきとおった沼日記

勉強したこと、共有したいことを書いています

G検のためにやったこと

JDLAが開催する「JDLA Deep Learning for GENERAL 2020#2」
の受験記です。今後受験する方の参考になれば幸いです。

目次

  1. 試験概要
  2. 使った教材
  3. 試験当日の検索ワード

試験概要

一般財団法人日本ディープラーニング協会が開催する試験で、
ディープラーニングに関する公的な資格のための、できたての試験です。
試験のレベルは2段階あります。
一般向けの「GENERAL(G検)」と
エンジニア向けの「ENGINEER(E検)」です。
今回受けたのは、一般向けの比較的簡単なG検の方です。

詳細は、公式サイトの概要を御覧ください。 www.jdla.org

使った教材

試験のために、3冊利用しました。
1冊は基礎理解のため、2冊は試験対策のための本です。

1. 「ニューラルネットワーク自作入門」

ニューラルネットワークの根幹の部分を1から教えてくれた本です。
良いモデルを作るための細かなテクニック等は置いておき、
本質の部分だけをわかりやすくまとめてくれています。
途中で高校3年〜大学1年あたりの数学(配列と線形代数)の知識を使うのですが、巻末に説明も載せてくれています。
詳しく知りたい人は巻末の資料を読むとより理解が深まります。

2. 「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」

ディープラーニングの発展の歴史と主要な学習手法を広く学ぶことができます。
初学者である私にとっては、全体像を速く掴むため読んでいました。
本の後半では、ディープラーニングの活用事例などがまとめられていますが、試験問題としては出題が少ないため、試験対策としてはあまり活用できませんでした。

3. 「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 徹底攻略シリーズ」

広く学んだ知識で、問題が実際に解けるのか試すために利用する予定でした。
1と2で学んだ内容で、半分はカバーできるという感覚でした。
残りの半分についても知ってさえいれば解ける問題なので、
覚えきれていなかった重要語(GAN(敵対的生成ネットワーク))や
初めて見る言葉(LAWS(自立型致死性兵器))を覚えていきます。

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試験当日

試験中は問題文中にわからない単語や、
知っていれば解けそう単語が出てきたら、
即、Google先生に教えてもらいました。
G研のGはGoogleの頭文字と言っても過言ではないほど検索だよりでした。
検索しながら問題を解き、試験時間をちょうど使い切って最終問題まで到達しました。
教科書や問題集で覚えた問題は即答し、他はすべて検索という方法でピッタリの時間でした。

試験当日の検索ワード

参考までに検索したワードを一覧化しました。

検索ワード
ネオコグニトロン
人間中心のAI 社会原則
個人情報保護 個人
自動運転 レベル3
倫理的に調和された設計
ACM FAT
XAI
Tay 事例
Bow テキスト
事前言語処理
物体認証 摂動
コサイン類似度
k-分割交差検証
帰無仮説
ベイズ推定
隠れマルコフモデル
トピックモデル
Adam AI
送還行列
類似問題 条件分岐の回数
交差検証
勾配爆発
resnet
googlenet
l2正規化
損失関数
スキップグラム
物体検知
ペタ
分散表現
2016 deepmind
強化学習 報酬 利益
確率的勾配降下法
AI ドロップアウト
制限付きボルツマン 3層
教師矯正
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