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ディープラーニングG検定に合格しました。

お久しぶりです。

先日(11月9日)デープラーニングG検定(JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3)を受けたのですが、本日合格発表がありました。

prtimes.jp

受験者全員にはメールで結果が送られたのですが、無事合格でした。↓

f:id:restructured:20191118201842p:plainということで、記憶が残っているうちに、勉強法と受験当日の体験記を書こうと思います。

 

1 申し込み

試験の申し込みは試験日のおよそ1ヶ月前から始まります。自分は10/4に申し込みを行いました。

自分は通信制の大学に所属していたため、学生区分で申し込みました。一般だと受験料が12,000円+税なのですが、学生だと半額以下の5,000円+税で申し込むことができるのでお得です。

ちなみに、学生区分で申し込んだ場合、メールで学生証などの写しを送付する必要があります。自分は申し込み直後にメールで送付したのですが、試験日の1週間前ぐらいにメールで送付するよう案内がきたので、再度送付しました。

通信制大学だと学生区分での申し込みはできないかもと思ったりもしたのですが、無事できたのでよかったです。

 

2 学習方法

学習には以下のテキストと問題集を利用しました。

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

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

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

 

まず、テキストは1ヶ月前ぐらいから読み始めました。

自分は文系でほとんどディープラーニングに関する知識はほとんどなかったのですが、とりあえず本文はざっと流し読みして、各章の後にある問題を解くことに注力しました。できなかった問題は何回も繰り返し、覚えるまで(多いもので6回転ぐらい?)解きました。

 

次に、問題集はテキストを2〜3回転くらい回した後、 試験日の2〜3週間前に購入しました。こちらも間違えた問題は何回も繰り返し、覚えるまで解きました。

問題集を解き始めてからはあまりテキストには戻らず、問題集の解説にある用語のまとめなどを見ながらキーワードを覚えていきました。こちらも多いもので6回転くらい回したと思います。ちなみに、試験本番は問題集で見たことのある問題がいくつか出題されていたので、結構効果があったと思います。

 

3 試験当日

試験は会場受験ではなく、各自のパソコンで受けます。自分は個室で集中して受験したかったので、近くのネットカフェで受験しました。

試験は13時開始だったので12時半頃に公式サイトからアクセスしようとしたところ、サーバーが落ちていて繋がりませんでした。が、受験の数日前に送付されたマイページのURL経由だと無事にアクセスすることができました。(この情報はtwitterでも流れていました。)

試験開始後も試験中も書籍の参照やインターネット検索は可能ですが、出題数が多いため、ある程度は暗記をしておかないと時間切れになってしまうと思います。

最初は自信のない問題の番号をメモして、後から戻って解き直そうかと思ったのですが、結局戻る時間は無いまま、最後の1問までたどり着かずに試験が終了してしまいました。

ですので、わからない問題があったらできるだけその場で調べて、分からない場合も何か合ってると思う回答を選択しながら進めていくことをお勧めします。

 

4 最後に

直近の傾向を見ると合格率は70%程度のようなので、ある程度事前に勉強しておけば合格できる可能性は高い試験だと思いました。

また、最近別件で統計関係の学習をしているのですが、G検定対策で学習した線形回帰やクラスター分析などは統計でも用いる概念であり、汎用性のある知識を学ぶことができたと思っています。

個人的には夏にIoTシステム技術検定(基礎)にも合格することができたので、去年書いた今年の豊富の目標を2つとも達成することができてよかったです。

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今後も引き続き、色々学んでいきたいです。

第6回IoTシステム技術検定(基礎)合格しました。

お久しぶりです。

だいぶご報告が遅れましたが、IoTシステム技術検定(基礎)に合格しました。 

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格通知書はこちら↓

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合格証(認定証?)は郵送されず、各自マイページからダウンロードする方式です。

振り返ってみると、難易度はかなり低めだった気がします。

テキスト3周くらい読んで、HPで公開されているサンプル問題から出題されそうなキーワードをメモしたレジュメを作ってスキマ時間とかに暗記する程度で合格できました。

 

何はともあれ、これを励みに引き続き色々学んでいきたいです。

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最近は図書館でこの辺の本を借りてきました。

第6回IoTシステム技術検定(基礎)を受けてきた。

お久しぶりです。

半年ほど前に受けてみたいと書いたのですが、昨日(7月6日(土))、第6回IoTシステム技術検定を受けてきました。

restructure.hatenablog.com

受験者もそんなに多くない試験で、あまり情報が出回っていないと思いますので、受験を検討している方のために自分の体験談を書いてみます。

 

まず、学習で使用したのはこちらの公式テキストです。

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自分の場合は受験日の1か月前に思い立って学習を始めました。

学習方法ですが、基本的にはテキストを3周ぐらい読み込んだり、キーワードや略称をまとめたメモを作って暗記したりしました。

そして、当日のスケジュールは以下のとおりでした。

・受付時間09:00~09:30

・事前説明09:30~09:50

・試験09:50~10:50

試験時間は1時間で、問題数は60問でしたが、自分が自信をもって解けたのは37問程度でした。時間は結構短く感じました。

なお、試験問題は試験終了後に回収されます。公式問題集も発売されていないため、IoTシステム技術検定のホームページに記載されているサンプル問題だけが頼りですが、今回は概ね以下のような出題傾向でした。

・4択の短文のうち、不適切なものを選ぶのが多い。

(テキストの文章を読み込んでおけば結構解ける。)

・セキュリティ関係、ネットワーク関係、機械学習関係が結構出た。

・匿名加工情報に関する直近の制度の状況が出た。

・割と一般常識で解けるものもある。

 

なお、合否判定結果は7月第4週にわかるようなので、また判明したら結果を報告したいと思います。

 

 

産業社会学のこと。

こんにちは。re:structureです。

通信制の大学に在籍しているのですが、最近学習している産業社会学という科目で現実にも応用できそうな面白い記述があったので紹介します。

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ちなみに、産業社会学は分野的に社会学の一端に属するのですが、その課題は産業の社会的・人間的側面を明らかにしようすることであり、経済学と対象を共有しながらも、それとは違ったアプローチで研究を進めようとするのが特性だそうです。

テキストの中で、特に印象に残った箇所の要約はこんな感じです。

アメリカの社会学者のウィリアム・フート・ホワイトは、大規模な法人組織に属し、他人が選択した目標に向かって自分の才能を捧げる能力と意欲によって資格づけられる人たちを「オーガニゼーション・マン」と定義づけた。

・功利的組織のもとでは、労働者たちは企業目的を達成するための手段として扱われるため、人間的欲求は生産の場面では充足されなくなる。生産過程で失われたものを、彼らは消費生活で回復しようとする。労働は彼らにとって生活の興味の中心ではなくなり、彼らは余暇に人生の価値を見出そうとする。この「仕事離れ」を背景として、「陽気なロボット」が出現する。

・彼らは、生産過程での禁欲的態度と消費生活における享楽的態度の対象によって特徴付けられる。彼らが要求するのは、労働時間の短縮による余暇の拡大であり、余暇を楽しむために当てる賃金の引き上げである。

・経済成長が停滞し、生産性が伸び悩み、賃金が実質的に停滞してくると、労働の報酬を賃金だけに求める陽気なロボットは欲求不満に陥る。

→オーガニゼーション・マンから脱却して、個性の発揮に務めることが急務。

・少数者だけが高等教育を受けられる時代には、組織の有効性を確保するために、中央集権的方式が正当化されていたが、教育の一般的水準が高くなり、その格差が縮小すると、官僚制組織は陳腐なものになる。そして、教育を重視し、個性の発揮を奨励する組織は、自律的諸単位のゆるやかな連合を内容とする平坦な構造のものである。

・チャールズ・A・ライクは、意識を「意識I」「意識II」「意識III」の類型に分けた。

・「意識I」:アダムスミスに代表される古典的な経済学に基づくものであり、自己の利己心は中世的な制約から解放された。(=産業主義の発展に寄与)

・「意識II」:経済力が集中すると、政治力と手を握るようになる(=大企業国家)が、この巨大な権力による人間操縦に起因する虚偽意識。そこでは、人々は自己を見失って組織倫理の虜になってしまう。(=オーガニゼーション・マンの出現)

・「意識III」:組織の性格を変革して、大企業国家の権力装置を人間的制御のもとに置こうとするもの。組織からの逃避やそれへの無意味な抵抗を意味するものではなく、大衆の自覚的参加によって、新しい組織を誕生させることがねらい。組織が自己更新力を持つには、官僚制を脱皮して「ゆるやかな連合」として自らを実現しなければならない。そのためには、多様な個性を活用できる弾力性を持つ組織が要望されるが、組織をできるだけ小さな単位に分割して、これらの諸単位に自律性を保たせることによって、組織の中に自己更新力が芽生えてくる。

 偶然にも昨日残業学の記事を書きました。

restructure.hatenablog.com

残業を減らすことの意義は、ここでいうところの「陽気なロボット」に陥るのではなく、いかに人生を豊かにしていくかということにあると思います。最後に、それを指摘したテキストの箇所を引用します。 

レジャー産業という形態の商品化の波の中に、陽気なロボットは巻き込まれてしまう。そこでの画一化に甘んじていると、余暇活動は受動化し、人間的に不毛なものになってしまう。

余暇問題の本質である自由を実現するには、自発的な生活態度と高度な教養が必要である。労働での人間疎外の代償として余暇を楽しもうとする安易な態度では、この自由を受けとめることはできない。歯止めのない娯楽は人間性の堕落を導き、社会的責任への関心を弱める。阻害から脱出しようとして、感覚的享楽の奈落に陥るのは当を得たことではない。高度な仕事に従事している人ほど、余暇活動においても積極的であるように見える。労働と余暇は相互に関連しあっているのである。

産業化につれて生活水準は向上し、労働時間は短縮される。これによって、余暇社会の物質的条件は整備される。しかし、それだけでは余暇での自由を享受するに十分ではない。従来の束縛からの解放という消極的な自由だけでは、問題は解決しない。自由をわがものにするだけの主体的条件が熟してこなくてはならない。今日の我が国においては、余暇が足りないという声があると同時に、それを活用できないという悩みも出ている。余暇を活用するには、積極的な自由が必要である。自由の物質的基礎が築かれても、人間的成熟が伴わないと、「自由からの逃走」が避けられなくなる。主体的条件が未熟であると、自由はかえって重荷になり、それに耐えることが不可能になる。

(青沼吉松「産業社会学」p129=130)

 というわけで、今日はここまで。