先日、JDLAの「G検定 2024#4」と「E資格 2024 #2」に合格したので、どのような勉強をしたのかご紹介します。
G検定とE資格とは
一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験です。
G検定はジェネラリスト向けの資格であり、AIやディープラーニングに関する様々な技術的な⼿法やビジネス活⽤のための基礎知識を有しているかどうかを確認できます。
一方、E資格はエンジニア向けの資格であり、AIやディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを確認できます。
以下にG検定とE資格の違いをまとめます。
| G検定 | E資格 | |
|---|---|---|
| 対象 | ビジネスマン | エンジニア |
| 受験資格 | なし | JDLA認定プログラム修了 |
| 試験頻度 | 年6回 | 年2回 |
| 受験場所 | オンライン（自宅） | テストセンター |
| 試験時間 | 120分 | 120分 |
| 問題数 | 200問程度 | 100問程度 |
| 受験費 | 一般：13,200円（税込） 学生：5,500円（税込） 会員：27,500円（税込） |
一般：33,000円（税込） 学生：22,000円（税込） 会員：27,500円（税込） |
筆者について
クラウドやセキュリティに関するサービス開発、基盤運用、研究開発などに従事しています。
学生の時に機械学習関連のテーマをやっており、日々モデルチューニングや実験、論文執筆をしていたため、機械学習の知見はそれなりにありました。
受験理由
前述の通り、機械学習についてのバックグラウンドはありますが、主に手法は昔ながらの手法を使っていました。
しかしながら、昨今では深層学習や生成AIなどの新しい概念が一般的になっており、様々な手法が登場するようになりました。
また、一昔前はAI・機械学習に取り組むためには、リソースが豊富なサーバを用意したり、難解なアルゴリズムをが学ぶ必要がありました。
それが現在では、クラウドサービスで誰でも簡単に扱うことができるようになり、AI・機械学習に取り組むハードルが一気に下がりました。
それゆえに、より一層ユーザの責任範囲やデータの扱い、裏側の仕組みを知っておくことは大事だと思い、現在のトレンドを学ぶためにもG検定とE資格を取得することにしました。
ちょうど以下の日程だと、G検定とE資格を近い日に受験できて効率が良いと思ったので、この2つを目標にしました。
- G検定 2024#4 2024年 7/5, 7/6
- E資格 2024 #2 2024年 8/30, 8/31, 9/1
G検定の勉強
以下2冊の書籍を購入しました。
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 第2版
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 第2版 (徹底攻略シリーズ)
ある程度知見もあったので、テキストは3日ぐらいでサクサク読み進めました。
次に問題集を何周か回すのを1週間ぐらいやりました。
加えて、JDLAが公開している過去問や各研修事業会社が公開している例題などを活用しました。
G検定の受験Tips
G検定は200問程度を2時間で解かなければならず、とにかく時間がありません。
チェックを付けて後で回答することもできますが、見直す時間はないと思った方がよいでしょう。
そのため、1問を30秒程度で解くように時間配分し、分からなければ適当に回答してどんどん進めましょう。
G検定で取り扱う用語をまとめているサイトもありますので、用語は確実に暗記しておき、即答できるようにしておきましょう。
E資格の勉強
E資格は受験資格として、「JDLA認定プログラム」を修了する必要があります。
私はAI研究所（株式会社VOSTが運営）が提供する、「E資格対策ディープラーニング短期集中講座（eラーニング）」を受講しました。
選別理由は、eラーニングでいつでも受講できることと、費用が安かったからです。
500ページを超えるスライドと30時間以上の講師の説明動画が分にかりやすく、pythonプログラムや問題集も豊富でいい勉強になりました。
E資格はTensorFlowとPyTorchを選択できますが、見慣れていたTensorFlowを選択しました。
受験予定の「E資格 2024 #2」でシラバスが変更になることから、対象外のところは飛ばして、倍速で1週間ぐらいかけて一通り見ました。
修了すると、修了者ナンバーが発行され、受験予約ができます。
残り1カ月ほどは、インプットとアウトプットを増やすために、以下3冊の書籍を購入して勉強しました。
徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ)
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
通称、黒本と呼ばれる問題集で、古い問題も収録されています。
しかしながら、知識の整理には大変役立ちました。
ゼロつくは解説が丁寧で非常に分かりやすかったです。
シリーズとして強化学習や生成AIに特化したものも出ており、より深く勉強したい人は購入を検討してもいいと思います。
E資格の受験Tips
E資格は100問程度を2時間で解かなければならず、計算問題やプログラムの解読問題もあるため、素早く進めていく必要があります。
各問題文には、アルゴリズムの歴史などが書かれていることがありますが、読んでいると時間がないので、問題を解くのに必要な部分だけ読むとよいです。
1問を1分程度で解くように時間配分し、分からなければとりあえず適当に回答し、チェックを付けてどんどん進めましょう。
シラバスに載っているアルゴリズムの特徴は正確に覚えておき、知識問題で落とさないようにしましょう。
アルゴリズムの特徴、数式、プログラムはセットで覚えておき、どの角度から問われても答えられるように準備しておくとよいです。
感想
無事、ひと夏でG検定とE資格に合格することができました。
先日受けた「E資格 2024 #2」に合格！㊗️
— Yuji Oshima (@yuj1osm) 2024年9月20日
ちなみに少し前に「G検定2024#4」も合格しているので、短期間で両方合格できた🙌
学生の時は機械学習を専門にしていて、日々実験や論文執筆に明け暮れていたから、数学やプログラミングの自信はあった😄 pic.twitter.com/13ATTNXh1K
最近のAI・ディープラーニングの技術や活用例について知識を深めることができたので、とても有意義な資格だと思います。
合格を終わりにせず、引き続きAI・ディープラーニングの動向をウォッチしていきたいと思います。
このブログが読者の皆様のG検定およびE資格の受験に少しでも役立てば幸いです。
