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AI,ディープラーニングの検定試験、G検定の詳細と対策をまとめました

ディープラーニングの日本発の検定として、G検定という検定試験が最近脚光を浴びています。G検定は、IT関係職やそれ以外の職業関係なく誰でも受験でき、合格することができる試験です。また、これからの時代必要となるAIの知識を体系的に身につけることができます。今回は、その検定試験についての詳細と対策方法についてまとめましたので記載します。

[box02 title="この記事のINDEX"]

  • G検定の詳細
  • G検定の対策方法

[/box02]

G検定の詳細

G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会が作ったディープラーニングの検定試験です。

似たような試験でディープラーニングE検定という試験があります。E検定はディープラーニングを実装する技能を検定するのに対し、G検定ではディープラーニングを事業に生かすための知識を検定します。

詳細について公式サイトから転機します。

受験資格 なし
受験料 一般 12,960円 (税込) 学生 5,400円 (税込)
問題数 100問(232問)
合格率 50~75%程(年度によってことなる)
試験地 オンライン

合格率が割と高いです。そのため、きちんと勉強をすれば合格します。しかし、簡単な問題ばかりではなく、勉強して知識を持たないと解けない問題ばかりなので、しっかりと対策をしましょう!

また、テキストや参考資料に書いていないような内容も出ます。

その場合は、落としてもしょうがないので、それ以外の問題をしっかりと解けるようにしなければなりません。(232問から100問選べる)

E検定と異なり、数理的な問題は出ず、ディープラーニング(人工知能)についての知識を問われる問題ばかりです。

そのため、数学が苦手な人でも対策をしっかりとすれば合格できます。

 

今後の日程は以下の通りです。

  • 2019/7/6(土)
  • 2019/11/6(水)

(だいたい、年に3回春、夏、秋に実施される傾向(E検定も同様))

 

G検定を受ける一番のメリットは、人工知能について体系的な知識が身につくことです。

他に(E検定除き)人工知能を勉強するための資格はほぼないです。

また、業務で人工知能を使うことのない人は、その知識を身につけることはよほど勉強好きでない限りきっかけがなく難しいのではないでしょうか?

 

しかし、これからの時代、職種を問わず人工知能(ディープラーニング)の知識はビジネスをするうえで必須になってくるでしょう。

 

そのため、G検定を受験するのをきっかけに人工知能の知識を身につけるのはありだと思います。また、今なら合格者は少なくあまり世間にもの知られていないので、G検定を持っているだけで凄いと思われ、転職につながることも考えられます(実際は合格率は結構高いけど)。

合格者のアンケートでは以下のような声があります。

  • 人工知能関連の知識を体系的に整理できた
  • AIベンダーやエンジニアとの会話が成り立つようになった
  • 周囲から、一定の知識を持っていると認められるようになった
  • AI関連の製品や展示会の内容がわかるようになった
  • 実際に案件が立ち上がった、ビジネスにつながった
  • 法律、政策の知識が得られた

等々。

以上のことから、これからの時代絶対に損しない資格だと思います。

[box02 title="まとめ"]

  • G検定は、ディープラーニングの知識を問う検定
  • 数理的な問題は少ないため、文系の方でも合格可能
  • 合格率は高め、ただし受験料も高め。。
  • 年3回実施
  • 合格者の声もおおむね好評(これからの時代は必要となる知識)

[/box02]

G検定の対策法

ここからは、G検定の対策方法について記載していきたいと思います。

まず、G検定の試験範囲ですが、以下のようになっています。

人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
人工知能をめぐる動向
-  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

この出題範囲ですが、以下の公式テキストで全て網羅しています。

ただし、このテキストは内容が若干もの足りない部分もあります。
(初学者が何となく知るにはいいかと思います)

もっと詳細について知りたいのであれば、G検定の推薦図書である「AI白書」をおすすめします

また、こちらも推薦図書に上がっているためご参照ください。「人工知能は人間を超えるか」

また、テキストだけでなく問題集をやることが大事です。

公式の問題集は一つしかないため、これを購入してキチンと勉強しましょう

また、こちらのサイトでは、模擬テストを受験できるので活用しましょう

 

合格率も高く、問題もいくらでも選べるためそれほど難しい試験ではないです。

対策は、上のテキストと問題集を一通りやれば十分です。特に問題集は全問題覚えるくらいの勢いでやりましょう。

 

とはいえテストに合格するだけでなく知識を身につけることも大事です。

是非、参考図書も含めていろんな本を読んで知識を自分のものにすることをお勧めします。

[box02 title="まとめ"]

  • 試験範囲は、記載の通り多岐にわたる
  • 対策は、テキスト、参考図書、問題集、Webの問題から
  • 問題集をきちんとすれば合格できる

[/box02]

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