G検定に合格しました。
正直、受かるかどうか自信がなかったのですが、なんとか合格していたので良かったです。
今回はG検定の結果についてお見せしてまいります。
なお、G検定を受けたときの所感につきましては、下記の記事に掲載しておりますので、そちらをご参照ください。
試験結果
まず、点数配分は以下の通りです。
- 人工知能とは、人工知能をめぐる動向、人工知能分野の問題：88%
- 機械学習の具体的手法：65%
- ディープラーニングの概要：61%
- ディープラーニングの手法：67%
- ディープラーニングの社会実装に向けて：72%
- 数理・統計：83%
- 法律・倫理・社会問題：71%
これでなんとか合格いたしました。全体的に7割弱の正答率になっているのかなっと思います。
しかし、合格基準などは一切公開されておりません。
ディープラーニング関連の問題は、かなり難しかった印象がありましたが、他分野でカバーできていたので良かったです…
勉強方法・対策
G検定合格にあたり、何を活用したのか紹介します。
まずは公式テキストおよび問題集です。以下のものを使用いたしました。
これらの書籍に書かれている問題は、9割近く正解取れるまで何度も解き直しました。
そして、参考書籍としてAI白書2022を購入いたしました。
公式テキストと問題集を一通り解いた後に、このAI白書2022を読むと、「あ、ここ公式テキストや問題でも出てきた内容だ」っといったことを感じることができたので楽しく読めました。
非常にボリュームがある書籍ですが、内容は充実しておりますので、AIについて学ばれる方は読んでおくことを推奨いたします。
あとは、以前にも記事にしていたのですが、スマホアプリの活用です。
G検定は非常に範囲が広いため、沢山の問題を解いておきたいと考えインストールいたしました。
スマホアプリにつきましては、以下記事に掲載しておりますのでそちらをご参照ください。
G検定の問題集も一通り完了し、他に問題が解けそうなものがないか探していたところ、G検定を受験予定者へ向けた専用アプリがあ…
ここまで活用して何とか合格でした…
まぁ、私自身AIにそこまで詳しい身ではありませんので、既に勉強している方ならテキストと問題集だけでも合格できちゃうのかな…っと思ったりしています。
おわりに
今回はG検定に合格した話および対策方法について述べました。
再受験は正直厳しかったので、なんとか合格できてよかったです。
AIに関する概要やディープラーニングに関する基礎知識を理解することができる良い機会でした。
数学も大学の頃に勉強していた行列なんかが出てきて懐かしい気持ちに。
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G検定は今話題となっているAI技術についての概要を学ぶことができる検定です。
ビジネスにおいて今後役立つ知識を学べるかも！？
気になった方はぜひ受けてみてはいかがでしょうか。