アラサー文系女子　3か月でＧ検定合格！

アラサー文系女子が、3か月でディープラーニングの基礎を身に着けた方法をご紹介します！

G検定とは

G検定とは、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）の育成を目指すために設けられた検定試験です。
G検定とは別に、E資格というのもあり、こちらはディープラーニングを実装する人材（エンジニア）の資格です。

G検定は、エンジニア向けの検定ではないので、実際にコーディングしたりはしません。
AI・機械学習・ディープラーニングに関する動向や手法、研究内容などについての知識を確認する内容になっています。

なぜG検定を受験したのか

新卒で入社してからずっと、企業のバックオフィスで働いてきましたが、今の仕事でAIやらディープラーニングやらは全く使ってないのが現状です。使うのはせいぜいExcelやらPowerpoint。

これだけ世の中で騒がれているのに、日々の仕事で全く関わりがなくて「本当にこれでいいの？」って思ったのが検定受験のきっかけです。

世の中が大きく変わると言われている仕組みを知れば、残りの人生がもっともっと楽しくなるんじゃないかなと思って、ちょっと背伸びして頑張ろう！と思った次第です。

試験は2020年の11月に受けたのですが、勉強を始めたのは3か月前の8月頃だったと思います。

STEP1　全体像＆実力把握

私がG検定の学習を始めるにあたって、最初にしたことはこちら。

・参考書を１冊ざくっと読んで全体感をつかむこと
・模擬試験をやってみて試験内容と自分の今のレベルを把握すること

上記２つをやるために買った本はこちらの二冊。
　　　

読み進めるだけでもかなり難しいです。

ディープラーニングなんて全く関わってこなかった人からすると、呪文のような言葉が次から次に出てきます。でも分からなくてもとにかく読み進めることが大事！

まずは何はともあれ、この2冊を一通りやってみることをおすすめします！

STEP2　数学＆統計の勉強

勉強を始めて、文系の人にとって一番ネックだと思ったのは、「数学」、とくに「統計」や「ベクトル」についての知識がないことでした。

まぁなくても試験に出る計算の方法だけ記憶すればなんとかなるのかもしれませんが、試験に合格するのが目的ではないですよね。基礎的な知識だけでも学んでみることをお勧めします。

おすすめ書籍はこのふたつ。

　　　

どちらもとっても読みやすいです。

高校時代、ちゃんと数学を勉強した人でも、「指数関数」とか「余弦定理」とか言われてすぐにどんなものか説明できる人は少ないのではないでしょうか。

わたしも、数学は苦手な方ではなかったのですが、卒業して10年以上経った今、当時の記憶はほとんど残っていませんでした(;^_^A

そして、この２つの本を読むと、数学と実社会とつながりが本当によくわかります。もっと数学を勉強しておけばよかったと後悔します(笑)

でも今からでも遅くはないと思うので、是非この2冊の本で勉強してみてください。

STEP3　学習内容の整理

数学や統計の知識が頭に入ったら、次はG検定の出題内容に直接関連する勉強に再度戻ります。ここで重要なのが、初めて聞く単語や考え方を整理しながら学ぶことです。

私は自分なりの単語帳を作っていくイメージで参考書の内容や問題集で間違った内容などをエクセルにまとめていきました。
このとき重要なのが「整理しながら作る」ということです。

出題内容は幅が広いので、「これはディープラーニング全般に関わる用語だな」とか「強化学習といえばこれ」みたいな形で、きちんとカテゴリーを意識しながら整理していくことをおすすめします。

私は使いませんでしたが、今振り返ってみると「マインドマップ」を使ってやってみるのもよかったかもしれません。

おすすめマインドマップ作成サイト
マインドマップをオンラインで作成－任意のデバイスで | Mindmeister

学習内容を整理するのにおすすめの書籍はこちら。

本の表紙に書いてあるように「これ一冊で最短合格」するのは難しいと思いますが、用語がカテゴリーごとに整理されていて、ミニ単語帳のようでとても分かりやすかったです。

STEP4　とにかく記憶！

ここまで来たら、最後の仕上げです。

いままで読んできた参考書を読み直したり、問題集を再度解いてみたり、作った単語帳を眺めてみたり、いままで学習してきた内容を記憶していきます。

覚え方は人それぞれですが、友達とクイズ出し合ったりするのもいいと思います。
ひとりだと勉強の続きませんので・・・

余裕があればやった方がいいこと

私は上記STEP1～4で合格までたどり着いたと思っていますが、それ以外にも、効果薄そうだけどやったこと、そしてやっておけばよかったなと思うことがあるのでご紹介します。

①専門的な本を読んでみる

STEP2で数学とか統計の勉強をした結果、もっともっと専門的な知識を勉強しなきゃ！となり、ちょっと高度な内容の本に手を出しました。

あくまで文系の私にとって高度なだけで、普段から機械学習やディープラーニングに関わっている人にとっては全然初歩的な本だと思います。

まず1冊目はこちら。

「マンガでわかる」と書いてあったので飛びつきました(笑)
マンガなので他の参考書に比べれば読みやすいのは確かです。

ただ、内容は・・・　

数式がバンバン出てきますので、数学アレルギー！！みたいな人は最後まで読み進められないかもしれません。

かくいう私も、マンガ部分はストーリー性があるので読めたのですが、途中途中の解説（？）的なところは読み飛ばしました(;^_^A　
まぁ、自分の未熟さを感じるにはいいきっかけになった本かなと思います。

そしてもう1冊はこちら。

こちらは、ディープラーニングの入門書のようで、ネットでいろんな方がお勧めしていました。
Pythonでコーディングしたことのある人にとっては読みやすいのかもしれませんが、私はPython使ったことなかったので、ちょっと厳しかったです。
Pythonの知識ほぼゼロで検定に臨むのであれば、個人的には読まなくてもいいかなと思います。

でもより深く学びたい方は読んだ方がいい本だと思いますので、わたしも仕事で使うようになったらまた戻って読み始めるのではないかと思います。

②最新のAI関連ニュースや法律を勉強する

これは本番の試験を受けてから気づいたのですが、試験内容には、実世界でのディープラーニングの活用や、法整備に関する問題が数多く出題されます。

参考書や問題集は、主に歴史や基本的な知識が記載されているので、活用に関する情報は少ないんです。

ＡＩ白書と呼ばれる報告書を読んでみたり、個人情報に関する取扱いについて勉強したり、最新のＡＡＩに関するニュースを見て感度を上げておくと、こういった問題にも対応できるかもしれません。

注意点！！

G検定の模擬試験としてネット上にフリーで公開されているものがいくつかあります。ただ、これらを利用する場合は注意が必要です。理由は、

①情報に誤りがある
②情報が古いことがある

からです。

いろんな問題を解いて、その回答をもとにSTEP3の単語帳を作るという形で私は勉強していましたが、フリーで出ているものはそもそも回答が間違っていたり、情報が古くて法律が変わってしまっているものも多いです。すべての情報を鵜呑みにして単語帳に反映させると、間違った単語帳ができますので注意が必要です。

もうひとつ、Ｇ検定は自宅のＰＣで解く試験なので、物理的にはカンニングができます。
偉大なGoogle先生の検索だってできちゃいます。
ただ、実際には参考書やGoogle検索では情報がすぐに見つからない問題ばかりです。

カンニングができれば受かるだろうと甘く見るのはやめた方がいいです。笑
真面目に勉強しましょう！

まとめ

アラサー文系女子のＡＩ学習ということで、Ｇ検定対策について記載してみました。
ステップは以下４つ。

STEP1　全体像＆実力把握
STEP2　数学＆統計の勉強
STEP3　学習内容の整理
STEP4　とにかく記憶！

テストが終わった直後は、「絶対落ちたな・・・」と思ったのですが、意外や意外、3か月でなんとか受かることができました！

少しでもこの記事がＧ検定を受験する方の役に立つと嬉しいです！