Deep Learning G検定試験合格記念!ド素人の勉強法公開①

2021年3月20日、Deep Learning G検定という検定を受験し、合格することができました。Deep Learningとは何なのかという話ですが、要はAIの主流となっている技術のひとつです。

Deep Learningという分野は前から気になっていました。監査クライアントで「Deep Learning」技術に特化した会社があり、前からAIに興味を持っていた私は、そのクライアントをきっかけにネットで検索してなんとなくイメージを持っており、面白そうだな、と思っていました。その後いろいろあり、2021年3月20日の試験を受けてみようと決意しました。後の記事でなぜ勉強を始めたか、詳細に書きたいと思います。

勉強開始前のレベル

決意したはいいものの、AIは全くの専門外。ITに関していうと「初級システムアドミニストレータ(懐かしい)」を大学生の頃取って以来の勉強。4年ほど社内システム部にいたこともあり、IT経験ありと言えばありなのですが、それは10年以上前。その後全く違う分野に進んだこともあり、「完全素人」状態と言って差し支えない状態でしょう。

Deep Learning G検定の概要

G検定のGはGeneralist。要は「初級」ということかと思います。ちなみにE検定というのもありますが、こちらはやけに高い講習を受ける必要があるなどハードルが高そう。G検定はそういった制限が無く、Deep LearningとAI全般について、幅広い知識が出題されます。

試験形式は2時間で4択問題がおよそ200問

インターネット試験であり、自宅で受験できます。合格率は60%強。

肝心の難易度ですが、私の感覚では「決して簡単ではない」。

合格率を見て分かる通り、これは「落とす試験」タイプではない。しかし私のような経験のない初心者にとっては、出てくる用語はほとんど初めて聞くものばかり。特に数学、統計知識がゼロの場合は、用語の理解に関してはそれなりにしっかりした勉強が必要と思います。とはいえ、私も「微分って何?微妙なやつ?」「行列って何?並ぶの嫌いなんだけど」状態でなんとか合格レベルに持って行けましたので、構える必要はありません。また個人情報保護法、著作権法、不正競争防止法といった法律の知識もかなり出題されるため、このへんになじみがあればそのままアドバンテージになります。私はこの法律面でちょっとアドバンテージがあったかもしれません(ほんのちょっとですが…)。

勉強時間

①2月に「Execlでわかるディープラーニング超入門」という本を買い、8時間ほどこの本で概要をつかみました。この時はまだ受験しようとは思っておらず、完全に興味本位でやっていたのですが、この本が非常に面白く、試験を受けてみようと思いました。おすすめです。

②3月1日から公式テキスト問題集を購入し、この2冊のみの学習を始めました。3月20日の試験までにかけた時間は25時間。公式テキストと問題集に半々ずつ時間をかけた、というところです。本当はこれ以外に読もうと思っていた「AI白書」などあったのですが、残念ながらこの2冊だけで時間切れとなりました。

よって合計学習時間は①8時間+②25時間=33時間となります。

ちなみに①は理解の一助となり非常に面白いのですが、試験そのものにダイレクトに直結するわけではないため、②のみでも合格レベルに達することはできると思います。

合格後の効果

私は現在ある中小監査法人で役員をしており、合格後即「Deep Learning G検定に合格したぞ!!ドヤアアアア」みたいなメールを全員に送ったのですが、残念ながら1件も返信がありませんでした(*_*)。ちょっとドヤりすぎたか。一般的な認知度はかなり低いかもしれません。

一方でAI技術の重要性は盛んに報道されていることから、概要を口頭で説明すると、「お、そうなんだ。自分も受けてみようかな」といった反応をもらいました。名前が「AI検定」とかだったらもっと反応が違ったのかも。もちろんそうすると正しい検定名ではなくなってしまいますが。

合格前と合格後、当然ながら自分の中では知識が蓄積され、意識が高まりました。今回このDeep Learningというジャンルを勉強してみて、本当に久しぶりに「何これ面白い!勉強が止まらない!」という感覚になりました。この感覚はいつ以来だろう。本当に記憶にないくらい。はるか昔、はじめてホームページを作ったとき、htmlとかを勉強したとき以来の感覚かもしれない。その後の公認会計士の勉強ではなかった感覚でした。この感覚を持てたことも本当に大きかった。

今後の展望は以降の記事に書きたいですが、私はこれまで10年、主に会計監査税務といったジャンルを中心に業務を行ってきました。そしてAI/Deep Learningと私の業務、非常に相性がいいと思っています。相性がいいというよりも「率先して取り入れるべき」に近いかもしれない。それくらい私の業界は遅れています。次の10年はこのジャンルに取り組み、自分の理想を実現したい、とひそかな野望を抱いています!

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