JDLAのG検定からE資格の勉強の流れ
JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1を本年度3月に合格しました。その勉強方法及び
E資格を目指すべくモチベーションのために「まとめ」を書いていきます。
2019年第1回目の総受験者数3,436名、合格者2,500名と年々受験者も増加しており盛り上がって
きていると感じました。一見、合格率が高いですが、受験している層がエンジニアの方が多いので、
異業種の方が受験する際は個々人のベースの知識で変わってきます。
試験概要
ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）と、ディープラーニングを実装する人材
（エンジニア）の育成を目指します。各々に必要な知識やスキルセットを定義し、資格試験を行うとともに、協会が認定
した事業者がトレーニングを提供します。各々年二回実施予定。日進月歩する技術であることから、検定・資格実施年毎
に実施年号を付与する。
人材育成 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 Japan Deep Learning Association
ジェネラリストに関しては、JDLA認定プログラム を試験日の過去2年以内に修了していることが受験条件になっており
運転免許所のような形になっています。
認定プログラムに関してはいくつかの会社があり、私は4月に「株式会社キカガク」の講座を受けさせていただきました。
提供会社によりますが30万から60万ほどあり、かなり高いです。
選んだポイントとしては2点ありＵｄｅｍｙでの講座が分かりやすく、教育給付金制度を活用できたところです。
Ｇ検定の勉強方法
協会から参考図書の案内がされており、以下の4冊を中心に勉強しました。公式テキストはAI全体を把握するうえで
網羅的に書かれており、分かりやすかったです。一方で、何人の著書の方が書いており、章ごとに用語が統一
されていなかったので、初心者には混乱する場面もありました。
公式テキストを1回読み問題集を2～3回取り組む。時間があればAI白書などを読むと良いと思います。
実際の試験では2時間以内に約220 - 230問の問題を解く必要があり解けない問題は、チェックを付け
後で調べるという試験への慣れが必要です。
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
AI白書 2019
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
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
また、重要ポイントとして分からない用語を調べる際の「Google」検索のアプローチ方法です。
検索の便利機能を使えばより早く検索できると思います。
① キーワードを絞り込む
ダブルクオーテーション（””）でキーワードを囲うと、その用語のみを抽出して検索できます。
フォルダ検索でも活用できるので便利です。
②「-」の後に書かれたキーワードは除外
③ OR検索やAND検索を活用する
Ｇ検定を受けてよかったこと
AIへの知見が深まり、出来ること、出来ないことの幅が分かるようになった。仕事を依頼する際に
どういったことをやっているのか、用語で会話できるようになった。新しく勉強してみたい幅が
出来ました。そんな思いでE資格。
