ディープラーニングを極めるまでの日々の軌跡

普通のアラサーサラリーマンが、ディープラーニングを勉強する記録を綴っていきます。

【2021年4月1日】G検定結果発表

さて、3月20日に試験が終わってほっと一息ついており、ちょうど年度も終わって、4月から心機一転、新しい年度のスタートです。

まあリモートワークで新入社員もいない僕にとっては、年度が変わったところで全く実感がなく、ただの変化のない日常です。ていうか僕の会社は4月が年度始まりじゃないので全く無関係です。

 

でも学生や若手の頃って、4月1日ってなんかウキウキするというか、新鮮な気持ちになってましたよね。(学生は厳密には4月1日が入学式じゃないけど)

新入社員を見て、初々しいなーとか、可愛い子やイケメンいるかなーとか、いつもとは違う日常な感じでした。

 

そんなことを懐かしみながら、ふと現実をみるとひたすら在宅勤務をして、誰とも会わず、コロナで出かけられず、オ○ニーしかしていない日常に嫌気がさしていた4月1日に、Gmailに、「G検定試験事務局」から、G検定受験結果というタイトルでメールが届きました。

いやG多すぎだろ!っとは特に思わず、「あ、そういえば受験してたな」っということを思い出しました。

 

久々の試験だったので、少しばかり開くのに緊張しました。

そう思えば、実際の試験会場に行って受験結果を見るとかって、今の時代はほぼ無いんでしょうね。

僕も大学受験はネットでしたし、高校受験は実際に高校まで行きましたが、あの時の緊張感ってなんか良かったなあ。まあ受かったから言えることですけどね。

というわけで、メールを確認して、ふーーっと深呼吸をして、試験結果のメールを開きました。

 

 

 

 

 

 

○○様

この度は、XXX日開催のJDLA Deep Learning for GENERAL2021 を受験いただき、ありがとうございました。

下記のとおり受験結果をお知らせいたします。

==============

【合格】

==============

総受験者数 6,062名

合格者数     3,866名

 

 

 

てなわけで、受かってました。

よっしゃーーーーていうよりは、あ、受かってたんだくらいの感じでした。

まあ6割くらいは受かってるし、そんな大喜びするような話ではないですからね。

とりあえず受かってたということで、次にどういう風に勉強していこうかなというのを考え始めないとと思うくらいの感じですね。

無事に受かっていたので、けっきょくどれくらい勉強したかなどを、また振返っていこうと思います。

 

 

 

 

 

 

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【2021年3月20日】G検定当日

模擬試験を受けて、不安に打ちひしがれながら試験当日を迎えた僕は、

いつものようにパンとコーヒーで朝食を済まし、だらだらと午前中を過ごしました。

試験は13時からなので、少し早めに昼食を取りました。眠くならないように、いつもより量は少なめで。

 

試験ですが、オンラインで実施です。

時間:120分

問題数:220問程度

問題形式:選択式

その他:参考書等を見るのは自由

 

12時40分頃にサイトにアクセスし、開始画面でスタンバイしました。

試験とか久々だなーと思い、少し手汗をかいてマウスが湿るくらいの緊張感。

そして、いよいよ試験スタート。

 

試験内容は、やはりそこそこ難しい。全く見当のつかない問題もチラホラ。

そういう問題はスキップします。

というのも、問題はリストみたいに一覧で見ることができ、解いた問題は印が出ます。

なので、分からなかった問題は後で解くという作戦です。

120分の長丁場ということもあり、途中でダレてきてしまいます。

問題の選択もちょっとずつテキトーになってました。

問題数が多いので、参考書を見る時間は全然ありませんでした。というか参考書とかネットで検索して、答えを見つけるのにかなり時間かかっちゃいます。

全部解き終わったら10分ほどあまりましたが、参考書とかで不安な問題を確認できたものはほぼ無かったて感じです。

 

そして試験終了。

いやーー疲れた。大学受験の時って毎日こんなことをやっていたのかと思うと、高校生すげえなって改めて感心します。

試験の感覚的には、6割くらいは合っていそうでした。でも、やっぱり難しかったので、合格してるかは正直不安でした。

 

まあとにかく試験は終わって一段落したので、結果が出るまでは何も考えずに気長に待とうと思うのでした。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【2021年3月】G検定まで3週間

いよいよG検定の試験日が近づいてきました。

公式テキストと問題集は1通りやったのですが、正直、テストでどんな問題が出るかとか、時間が足りるの?という懸念がありました。

 

G検定は、過去問がありません。なので、色々と調べたら、模擬テストや例題を無料公開している会社がいくつかありました。(Study-AInなど)

あくまで無料でできるやつを探しました、ケチなので。

 

で、模擬試験は本番同様120分あり、平日は仕事もあり受ける時間がありませんでした。

なので、休日を使って解いてみました

・・・む、むずい。。。思ったよりも難しい。公式テキストには書いてねーじゃん、て問題も普通に出てきます。(後で調べると、他の参考書などには載っているものも多かった)

正答率でいうと、5~6割くらいでした。テスト1週間前なのに。

 

よし、残り1週間で追い込もう、と思いましたが、この時期は仕事も忙しくて、平日はほとんど時間が取れませんでした。

けっきょく、模擬試験や例題を受ける+間違えた問題はちゃんと解説を読んで理解する程度しかできませんでした。

 

テスト前夜は不安に打ちひしがれながら、ベッドに向かうのでした。

 

 

 

【2021年1月~2月】勉強再開

さて、3月の試験まで時間があったため、数学の勉強をさらっとしたのだが、これはまだやらなくていいんじゃね?と思い、とりあえずG検定の試験に向けて勉強を再開しようと思いました。

 

そこで、G検定の試験勉強に使ったのは以下の2冊。

・「ディープラーニングG検定公式テキスト」

・「ディープラーニングG検定問題集」

www.amazon.co.jp

 

 

これさえマスターすれば、ある程度はOKです。

勉強方法としては、以下のように進めていきました。

①公式テキストを読む

まずは、公式テキストを読みました。先月に、以下の2冊を読んでいたため、1度読めば大体は理解できました。

・「人工知能は人間を超えるか」

・「機械学習&ディープラーニングの仕組みと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」

また、読むといっても、完璧に頭に叩き込むまで理解することは不要かと思います。

そんなことしてたら頭が相当疲れて挫折しちゃうかもしれません。

さらっと流し読むくらいでいいでしょう。

 

②問題集を解く

公式テキストを流し読みしたら、さっそく問題集を解きましょう。

え、あまり理解していないけど大丈夫なの?? と思うかもしれません。

いいんです!(川平慈英 風に)

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問題集を解くことによって、どのような問題が出るかのイメージができます。

何より、自分の頭で考えるので、ただテキストを読むより理解が深まります。

僕はけっこう怠け者なので、ギリギリにならないとがっつり勉強できないタイプです。

なので、問題集は全部で8章あるのですが、1日1章ずつ解いていきました。(勉強する日は。。。)

そして、あまり理解できていない部分を公式テキストを読んで体系的に理解を深めました。

ちなみに、1回目を解いたときは、半分くらい間違えていました。選択問題だから、分からなくても合ってるのもあったから、実質は半分以上分かりませんでした。笑

まあ凡人なんでそんなものです。

そして、全ての問題を解き終わっ

 

③問題集で間違った部分のみを解きなおす

僕は問題集を解くときは、間違った問題に✓をつけます。

たあとに、間違った問題のみを解きなおします。

そして、全ての✓が無くなれば、問題集を1周解き終えたということにしています。

人間、復習が大事ですからね。

 

まとめると、

1.公式テキストを流し読みする。(8時間くらいあればOK)

2.問題集を解いてみる。理解を深める場合は公式テキストも読みながらやる。(8時間でOK)

3.間違った問題のみを解きなおし、それを繰り返す。(5~6時間あればOK)

 

てな感じで、20時間程度の勉強時間だったかなと思います。

意外に少ない。。。結構勉強してたつもりだったんだけどな。。。

社会人は平日はいつも仕事だから、ちょっと勉強しただけで、すごく勉強したつもりになっているんだと思いました。

大学受験で1日10時間くらい勉強してたことを考えると、丸2日間くらいの勉強量なんですね。笑

 

こんな感じで、1月~2月にかけてお勉強をしておりました。

振返ると、自分の勉強量が良い意味でも悪い意味でも分かって、反省できますね。

川平慈英さんに言ったら、きっとこういってくれるんだろうと思います。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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【2020年12月】勉強2週目

さて、G検定まで時間があるため、ディープラーニングに必要な知識って他に何があるの?ということを調べました。

大きく分けると、以下の2つが必要になります。

 

①プログラミング

②数学

 

細かく分けると、データモデリングなども必要とのことですが、おおよそこの2つと捉えてもらっていいでしょう。

 

正直、プログラミングとかめちゃくちゃ大変そうじゃね?よく分かんない記号とか色々覚えなきゃいけないでしょ?と思っていた僕は、この段階でプログラミングを学ぶのは時期尚早だと考えました。

一方、数学は高校から得意でした。なので、高校時代を懐かしむ意味も込めて、数学の勉強をしておこうと決めました。

じゃあどうやって勉強しようということですが、お金を払ってまで今勉強する気になれないなーと思いました。ケチなので。

 

すると、ディープラーニング協会のHPで、無料の学習コンテンツを、他の機関と提携して提供していました。

今回は、「スキルアップAI」という会社が JDLA期間限定 基礎数学講座」の一部を無料公開してたので、それを申し込みました。無料という言葉に弱いので。

本来は、動画15時間で、13万円くらいの講座です。た、高い。。。。そんな価値があるのか。。。?まあ法人で申し込む人も多いだろうから、強気の値段設定なのだろうか。

そのうち、2時間半分が無料でした。

 

早速見てみました。

・・・結果的に、すごく面白い内容ではありました。微分って、なんのためにするのか?微分の価値とは?というそもそも論から教えてくれました。

高校の時は、「微分ってなんのためにするんだよ」とか、「積分ってなんだよ」「log...?」って状態で勉強してましたが、数学の価値が少し分かるような気がして、こういうことを教師は教えるべきだなと感じました。

物事の目的を理解したうえで、それに向けて学習するということを日本人はできていないから、というか日本の教育機関ができていないから、いつまで経っても労働生産性が低く、GDPの伸び率も他の先進国と比べて・・・・はい、やめときます。

 

まあ上記のように書きましたが、今振り返ると、数学の勉強はここでやっておく必要はありません。

しばらくは使うこともないでしょうし、その間にどうせ忘れちゃうので、効率的な勉強を考えると、しなくていいと思います。

 

というわけで、もし時間があるのであれば、数学では無くて、先にプログラミングからやったらいいかと。

 

試験まで残り2か月くらいの僕は、そろそろ試験勉強をしようかなと考え始めるのでした。

 

 

 

 

 

 

【2020年12月】勉強1週目

さて、前回の記事で書いた4冊をベースに勉強を進めていくことにしたのだが、試験まではおよそ3ヵ月もある。

さあどうしようと思ったわけだが、とりあえず買った4冊のうち、以下の2冊を読むことにしました。

・「人工知能は人間を超えるか」

・「機械学習&ディープラーニングの仕組みと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」

 

まず1冊目「人工知能は人間を超えるか」であるが、これは非常に読みやすいです。

読み物として、人工知能って何なの?何ができるの?ってことや、人工知能の歴史を分かりやすく学べます。

3~4時間あれば全部読めるんじゃないかなと思います。

タイトルにある、人工知能は人間を超えるの?については、結論として、現状は超えれるわけねーじゃん。ってことでした。人工知能は意思がない時点で人間と比較もできないし超えられないってことですね。

この部分については数ページしか書かれていません。

 

そして2冊目「機械学習&ディープラーニングの仕組みと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」ですが、こちらは専門的な用語や記述もあります。

ただし、素人でも理解しやすいように書かれているので安心してください。

まあ1回で分からなくても、後々問題集とか解いてたら分かるようになるので、難しいと思った部分も立ち止まらずにどんどん読み進めていきましょう。

この本も、1日あれば読み終わると思います。

 

この2冊をまずは読んだのですが、時間がかかったとしても、1週間あれば十分読むことが可能です。

というより、1週間で読みましょう。この2冊を完璧に理解することはこの時点では不要です。

本来の進め方であれば、これを読んだ後に、公式テキスト・問題集を解き始めたらいいと思います。

 

ただし、僕の場合は試験がまだまだ先なので、問題集を解く前に、ディープラーニングを学ぶために必要なことって他に何があるのかなーと思い、調べ始めたのでした。

 

 

 

 

 

【2020年12月】 勉強開始

G検定を受けることを決めましたが、試験はまだ先なので、どのように勉強していくかの計画を考えることとしました。

 

その結果、以下のスケジュールで進めていくことにしました。

12月~1月:ディープラーニングについて知る

2月~3月:問題集を解く

3月20日:G検定試験

それ以降:技術的なことも含め、E検定を受けるかどうしていくかを考える

 

よく、勉強の計画を立てる時には、最終的に自分が達成したいことのゴール設定が大事と言われたりします。

でも、正直勉強を始めてみないと、勉強した結果で何ができるとかが分からないと思います。

大学受験する時に、大学合格以外に目標設定する人とか普通はいないですよね?

だって、勉強した結果が何に活かせるかが分からないからです。

もちろん、ディープラーニングを学ぶことで、技術者になるとか、関会社でこんな仕事ができるようになるとかは調べたら山のように出てきます。

でも、人の話やネット情報だけでは分からないことが多いです。やはり、自分で学んでみた結果、どんなことができるかが分かると思うわけです。

なので、僕は勉強を始める際に、まずはG検定に合格するという目標を立てて、その後に今後のことを考えることにしたのです。

 

と、話は長くなりましたが、上記のスケジュールで進めていくために、まずは参考書を買うことにしました。

ディープラーニングやAI、機械学習については、とても多くの本があり、何がベストかはよく分かりません。

そこで、ディープラーニング協会に掲載のオススメ本を中心に、以下4冊を買いました。

まずは、ディープラーニングの概要を知るための2冊

・「人工知能は人間を超えるか」

・「機械学習&ディープラーニングの仕組みと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」

www.amazon.co.jp

www.amazon.co.jp

 

次に、G検定対策のためのテキストと問題集を2冊。

・「ディープラーニングG検定公式テキスト」

・「ディープラーニングG検定問題集」

www.amazon.co.jp

 

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結果的に、この4冊があれば、G検定対策としては十分だと思います。

他の本も書店で立ち読みしましたが、書いている内容はどの本も似ています。

G検定は基本的な内容になるので、正直どの参考書でも大差はないため、どんな本でも問題ないだろうなという風に思います。

あとは、その本で自分がきちんと勉強できるかどうかということです。

 

これらの本をベースに、僕は勉強を始めることにしました。

試験までの勉強方法やペースは、またアップしていきたいと思います。