G検定備忘録(2018 #2)

JDLA Deep Learning for GENERAL 2018 #2
https://www.jdla.org/business/certificate/

2018/11/24の試験を受験してみましたのでやったことと実際にテストを受けての感想を備忘録がてら残しておきます。
似たような環境で受験しようとおもう人の参考になれば幸い。

前提

それなりのエンジニア
夏ぐらいから趣味の範囲で機械学習をいくつか遊んでたぐらいのレベル

シラバス・推薦図書・公式テキスト

  • 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
    松尾先生の本
    この本は単純に面白かったので受験するしないを別にしても読み物としてもおススメ。
    テスト当日に役に立つかというと役に立たない。

  • AI白書
    現在は2019が発売されているみたいだが、自分が購入したのは2017。
    こちらははっきり言ってつまらない。
    チラチラと読んではいたものの最終的に読みきらなかったし、受験した感想としては、無くてもどうとでもなるのでは?という程度の印象しかない。

  • 公式テキスト
    試験一ヶ月ぐらい前に発売されたテキスト。いろいろと網羅されていてこれが一番役に立つのかなと思って何周か読んだ。
    が、「公式テキスト」を謳う割にはそんなに役に立たなかったなとしか思えない。たぶん単純に掲載されている分量が足りなさすぎるんだと思う。
    あと7章はもう少しやる気出せと言いたい。

その他

  • ゼロから作るDeep Learning
    オライリーのヤツ。
    G検定の前にDLを実装してみようかなーと思ってチョロチョロやってた。
    直接役に立ったということはないが、勉強前の知識基盤としては有効だったと思う。

  • kaggleなど
    機械学習をちょっとでも試しておくとテキストなどを読んだときに、あーそういうことかという腑に落ちやすいかも?

  • 模擬試験
    試験の直前にこういうサイトがあるということに気がついたので、一回も試すことが出来なかったが、評判を聞く限り結構有効だったような感じ。

本番

物量が多い。問題数については公表されているので多いのは知ってはいたが、実際にやってみるまで理解は出来てなかった。
オンライン試験なのである程度は調べながらできるがわからないことを全部調べてたら終わらない。
そういう意味ではどこまで内容を理解しているかを試されているなとは思う。
強いて言えばモニタが二つあると調べやすいので有利なのかなとは思った。
あとは試験中に来客が無いようにしておきたい。
※うちは普段来ないような来客が二件もあった。。。

結果


こんな感じでなんとか合格できてたみたいです。
正直受かってないと思ってただけにうれしいが、この程度の理解率でも取れてしまうのかという面も。。

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