G検定2020#2を受けて

2020年7月4日（土）にG検定を受験しました。合格しました。

勉強時間は7時間弱。勉強しなくても知っていたことが多かったし、知らなくても試験中に調べることができるからという理由でほとんど勉強はしなかった。
それでも、一応まとめておこうと思う。

使用した参考書

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

推薦図書とされる1冊。

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 徹底攻略シリーズ

合格した人がやっておくといいよと言っている本。
個人的には上記2冊ぐらいは読んでおいた方が良いのでは思う。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

受験する1年ほど前に読んでいた本。普通に興味があって読んだ。試験対策で読んだわけではなかったけど、3度のブームと冬の時代を繰り返したこととか上記2冊で出題された内容が書かれていて、読んでいてよかったと思った。実際、この本を読んでいたから試験対策をしなくてもよかったぐらい参考になった。

あとは、機械学習の基本的なところを理解していればいいかなと思う。

私の場合は問題集にある総仕上げ問題を何も見ずに解いて8割ほど合っていた（これで2時間ほど使った）ので、残り（5時間ほど）は電車の中で公式テキストと問題集を読んでいた感じだった。
正直いうと公式テキストを完璧に覚えても試験に合格するかは分からない。むしろ公式テキストに載っていない問題が多すぎて"過学習"しているのではと思ってしまうほど。試験に合格するためのだけの勉強をしても意味がないということをG検定を通して教えてくれているのかもしれない。
あと法律の問題がたくさん出題された。これも公式テキストには載っていなくて驚いた。文脈で分かってしまうものもあればよく分からなくて飛ばしてしまう問題もあった。逆に、公式テキストや問題集には人名がたくさん載っていたけど、本番では一人も出題されなくて残念だった。

おわりに

あくまでもG検定なので技術的なところはそんなに詳しく知らなくてもいいし、AIの歴史とかが出題されるので、試験をして何をみたいのだろうという感じ。
E資格は受験するまでが大変そうなので今のところ受験するつもりはない。
G検定を取得したところで特に何かすごいということもないと思うけど、取りました！とは言えるので興味があれば勉強するのもありかな。幸い、現時点では不合格者よりも合格者の方が多くて合格する確率も高いので。
まあでも公式テキストを完璧にすれば合格できるような試験にはして欲しいなと思う。