re:structure

-landscape photogallery- 日々の写真と言葉も。

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。

restructure.hatenablog.com

restructure.hatenablog.com

今後も引き続き、色々学んでいきたいです。