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私のお薦めするG検定勉強法

私のお薦めするG検定勉強法

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2020年8月版

G検定に合格するとAI人材と呼ばれ、活躍が期待される。しかし、教科書と問題集を暗記しただけでは活躍は覚束ない。
またG検定は学校の期末試験のように、暗記をして乗り切ればいい、という試験ではない。これから長く続く、AIと共に生きる時代を生き抜く基礎知識を身に着けるものである。
日本ディープラーニング協会は合格者限定のセミナーや勉強会などを頻繁に実施し、合格者の継続的な勉強の場を提供している。合格者の資格を得ることでそれらを享受出来る。
ここではなるべく効率的にG検定に合格し、さらにAIの勉強を続けていくための基礎をどう身に着けるか、について私の考えを述べる。

2020年8月版

G検定に合格するとAI人材と呼ばれ、活躍が期待される。しかし、教科書と問題集を暗記しただけでは活躍は覚束ない。
またG検定は学校の期末試験のように、暗記をして乗り切ればいい、という試験ではない。これから長く続く、AIと共に生きる時代を生き抜く基礎知識を身に着けるものである。
日本ディープラーニング協会は合格者限定のセミナーや勉強会などを頻繁に実施し、合格者の継続的な勉強の場を提供している。合格者の資格を得ることでそれらを享受出来る。
ここではなるべく効率的にG検定に合格し、さらにAIの勉強を続けていくための基礎をどう身に着けるか、について私の考えを述べる。

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私のお薦めするG検定勉強法

  1. 1. 私のお薦めするG検定勉強法 林 憲一
  2. 2. 自己紹介 林憲一 • 略歴 エンジニアとして12年、マーケティングとして16年の経験 – 2019年1月までエヌビディア エンタープライズマーケティング本部長 – 2010年9月までマイクロソフトでWindows Serverのマーケティング – 2004年9月までSun MicrosystemsでSunFireサーバー開発エンジニア からテクニカルマーケティング – 1998年6月まで富士通研究所及び富士通でスパコンの研究・開発 • 東京大学工学部 計数工学科 数理工学コース – 専門は並列処理と数値計算 • Google Scholar
  3. 3. G検定とは? 受験資格 制限なし 実施概要 試験時間:120分 知識問題(多肢選択式・220問程度) オンライン実施(自宅受験) 受験費用 一般:12,000円(税別) 学生: 5,000円(税別) ジェネラリスト ディープラーニングの基礎知識を有し 適切な活用方針を決定して 事業応用する能力を持つ人材
  4. 4. よくある勉強法 • 公式テキスト(所謂白本)と問題集 (所謂黒本)を2~3回繰り返して読ん で丸暗記。 • 「あんちょこ」の作成 ネットでは「文系出身でもたった20時間の勉 強で合格出来た」など、勉強時間の少なさ 自慢、コスパ自慢が横行している。
  5. 5. 合格者はAI人材 G検定に合格するとAI人材と呼ばれ、活躍が期待される。しかし、教科書と問 題集を暗記しただけでは活躍は覚束ない。 またG検定は学校の期末試験のように、暗記をして乗り切ればいい、という試 験ではない。これから長く続く、AIと共に生きる時代を生き抜く基礎知識を身に 着けるものである。 日本ディープラーニング協会は合格者限定のセミナーや勉強会などを頻繁に実 施し、合格者の継続的な勉強の場を提供している。合格者の資格を得ること でそれらを享受出来る。 ここではなるべく効率的にG検定に合格し、さらにAIの勉強を続けていくための 基礎をどう身に着けるか、について私の考えを述べる。
  6. 6. 白本・黒本を丸暗記する勉強法のイメージ 資格取得後に活躍できる知識と経験の獲得 私が紹介する勉強法のイメージ 知識・経験の幅 知識・経験の量 G検定で求められる 知識レベル 知識・経験の幅 知識・経験の量 G検定で求められる 知識レベル
  7. 7. 試験勉強は学問的真実の追求ではなく、出題者 が正解だと思っているものを短時間で見つけるため のトレーニングである。なので、まずは出題者がどうい う人であるか、を知る必要がある。
  8. 8. ステップ 1 松尾先生の著書「人工知能は人間を超えるか」 を読む 2015年の本で、まだ松尾先生が日本人に期待していた頃 のものだが、なぜ今ディープラーニングが注目されているのか、 を理解するには最適な本。
  9. 9. ステップ 2 松尾先生の講演を聴く。 GTC Japan 2018 講演ビデオ 「人工知能をビジネスに実装するとき、今やるべきこと」 ディープラーニングにおける最大の変化は機械が『眼』を持ったことであ る。カンブリア爆発のような急激な進化が機械・ロボットの世界でも起 こる。AI で周回遅れといわれる日本の産業が勝てるとすれば、それは 日本のものづくりとディープラーニングの「眼」の技術が結びついた時で ある。その実現に向けやらなくてはならないことは何なのか。今後の日 本の産業競争力強化に必要な課題についてお話しする。 JDLA合格者の会2020 「合格者向け特別講演」
  10. 10. 「コンピュータサイエンスを学ぶものは必ずコンピュータ の歴史を勉強しなければならない。歴史を知れば、 なぜいまこのテクノロジーが注目されているのか分か るし、次に何が起こるか予測出来るようになる」 坂村 健 東京大学名誉教授
  11. 11. ステップ 3 アラン・チューリングが主人公の映画「イミテーション・ゲーム」を AMAZON Primeなどで観る。アラン・チューリングはAIだけで はなく、計算機科学にとっても非常に重要な人物である。 「イミテーション・ゲーム」 第二次世界大戦時、ドイツ軍が誇った世界最強の暗号< エニグマ>。 世界の運命は、解読不可能と言われた暗号に 挑んだ、一人の天才数学者アラン・チューリングに託された。 英国政府が50年以上隠し続けた、一人の天才の真実の物 語。時代に翻弄された男の秘密と数奇な人生とは?!
  12. 12. ステップ 4 シラバスをよく読む。試験範囲を知らずに試 験勉強を始めてはいけない。 特に最後の「現行の議論」が重要である。 ディープラーニングは日々進化しているので、 常にアンテナを張って、最新情報を収集する 習慣を身に着ける必要がある。 試験中にGoogle検索が出来るので、G検 定を「Google(を駆使した)検定」と揶揄 する人がいるが、日々最新情報をググり続け るのがAI人材である。 G検定シラバス G検定の試験範囲(シラバス) 人工知能(AI)とは(人工知能の定義) 人工知能をめぐる動向 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習 人工知能分野の問題 トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウ ンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ 機械学習の具体的手法 代表的な手法、データの扱い、応用 ディープラーニングの概要 ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークに おける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU ディープラーニングにおけるデータ量 ディープラーニングの手法 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN 深層強化学習、深層生成モデル ディープラーニングの研究分野 画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、 マルチモーダル ディープラーニングの応用に向けて 産業への応用、法律、倫理、現行の議論
  13. 13. ステップ 5 「スッキリわかる ディープラーニングG検定」の第1章から第3 章を読んで「人工知能」の歴史や用語などを理解する。 よく使われている公式テキストは内容が古く、章ごとに著者が 違い、文体が異なったり、章末の問題レベルにばらつきが多 いなど、お薦めしない。この本は公式テキスト同様G検定のシ ラバスに準拠し、内容が新しく、統一感のある文体で、章末 の問題も充実している。
  14. 14. ステップ 6 Rigde-i の Chief Research Officer の牛久 祥孝先生の講義の第1話から第6話を見る。 「スッキリわかる ディープラーニングG検定」の 第1章から第3章と同じ内容だが、違う人から 違う言葉で説明されるとより理解が深まる。 講師は「ヒントンに敗れた男」である。 その後、もう一度「スッキリわかる ディープ ラーニングG検定」第一章から第三章を読み 直し、問題も解いてみる。
  15. 15. ちょっと休憩 新潮文庫「探偵AIのリアル・ディープラーニング」を読む。 人工知能探偵と人工知能犯人が対決する小説。推理小 説としてはまあまあだが、各章は以下の通りなので、ここまで の学習のおさらい、理解の確認にはいいかもしれない。 1. 密室殺人放火事件×「フレーム問題」 2. 凶器はシマウマ×「シンボルグラウンディング問題」 3. 学園怪事件×「不気味の谷」 4. 偽探偵を見抜け×「中国語の部屋」 2020年の人工知能学会全国大会の基調講演でも紹介さ れた。
  16. 16. ステップ 7 「スッキリわかる ディープラーニングG検定」の第4章「機械学 習の具体的な手法」をざっと斜め読みしてから、手を動かそ う! ここから技術的な内容になって、初学者には難しくなる。
  17. 17. 「いまほど勉強のし易い時代はない。」 松尾 豊 東京大学教授
  18. 18. 新しい勉強法 試験勉強というと教科書を読み、問題集を解く、という古めかしい勉 強法を選ぶ人が多い。しかし現代はオンライン教材やハンズオン、マ ンガやYouTube、さらにもくもく会など様々な勉強手段があり、スタン フォードやMITなど世界中の最高の教材も利用出来る。それらを駆 使して、自分に合った最も効果的な勉強方法を選ぶべきである。
  19. 19. ステップ 8 機械学習で手を動かしてみよう! 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボッ クス講座 - 初級編 - 機械学習の理論の入門から、実際に Pythonで単回帰分析まで行う。 学習時間は5時間ほど。 定価15,000円だが、頻繁にバーゲンをしてい て、1,000~2,000円で買える。
  20. 20. ステップ 9 一度手を動かしてから、「スッキリわかる ディープラーニングG 検定」の第4章をもう一度読んで、問題も解いてみる。
  21. 21. #今こそ学ぼう オンライン学習コンテンツ 日本ディープラーニング協会がコロナ禍での自宅学習を促す ために、認定プログラム事業者と協力してオンライン学習コン テンツを期間限定で無料公開している(既に無料期間が終 了しているものもある)。これらを活用する。 • Study-AI株式会社 • 株式会社AVILEN(アヴィレン) • スキルアップAI株式会社 • 株式会社zero to one(ゼロ・トゥ・ワン) • エッジテクノロジー株式会社 • 株式会社キカガク
  22. 22. ステップ 10 AVILENのAIビジネス実務コース(体験版) 機械学習の理論の入門から、アノテーションの重要性まで、 ビジネス実務の観点から勉強する。 学習時間は1時間ほど。
  23. 23. ステップ 11 「スッキリわかる ディープラーニングG検定」の第4章をもう一 度読んで、問題も解いてみる。
  24. 24. ステップ 12 「スッキリわかる ディープラーニングG検定」の第5章「ディープ ラーニングの概要」、第6章「ディープラーニングの仕組み」、第 7章「強化学習と生成モデル」をざっと斜め読みしてキーワード を意識してから、手を動かそう! ここからいよいよディープラーニングが始まる。
  25. 25. ステップ 13 ディープラーニングで手を動かしてみよう! 【キカガク流】現場で使えるChainerによるディープ ラーニング入門 ディープラーニングの入門から、実際にフレームワー クを使って分類・回帰まで行う。 学習時間は5時間ほど。定価19,800円だが、 頻繁にバーゲンをしていて、1,000~2,000円 で買える。 日本のAIスタートアップであるPFNが開発したフ レームワークであるChainerは既に開発中止に なっているが、ディープラーニングの基礎を学ぶには フレームワークの差異はほとんどない。
  26. 26. ステップ 14 「スッキリわかる ディープラーニングG検定」の第5章「ディープ ラーニングの概要」、第6章「ディープラーニングの仕組み」、第 7章「強化学習と生成モデル」をもう一度読んで、問題も解 いてみる。
  27. 27. ステップ 15 「スッキリわかる ディープラーニングG検定」の第8章「ディープ ラーニングの研究分野」を読む。
  28. 28. ステップ 16 GTC Japan 2017の基調講演を見る。 ディープラーニングを可能にした重要な要素 であるGPUについて知り、様々な応用事例 を学ぶことができる。 3年前のものだが、最新のものは事例が複雑 なので、この頃のものが初学者には理解し易 い。 前半はグラフィックスに関するものなので、飛 ばしてもいいが、そもそもGPUとはグラフィック スプロセッシングユニットのことなので、グラ フィックスについて理解を深めるのもいい。
  29. 29. ちょっと休憩 もしGPUのアーキテクチャに興味を持ったら「GPUを支える技術 超並列 ハードウェアの快進撃」を読む。 ただしディープラーニングにGPUは必須ではない。必要なのはディープラーニングで 頻繁に行われる行列計算を高速に実行できる「テンソル計算アクセラレータ」であ る。GPUはその一つであり、ディープラーニングでGPUが使われているのは現在最も 入手し易い「テンソル計算アクセラレータ」であるからだ。 「テンソル計算アクセラレータ」にはGoogleのTPUや、PFNのMN-Core、中国の Baidu、Alibaba、Huaweiなどが専用のプロセッサを開発しており、GPUよりディー プラーニング演算性能で上回るものもある。 しかし半導体ビジネスは性能がいいだけではなく、出荷個数がコストに大きく関 わってくるので、ゲームという大きな市場を持っているGPUは、ゲーム向けだけで研 究開発費を回収することが出来て、圧倒的に有利である。 NVIDIAの最新GPUのA100でテンソル計算専用回路であるTensorCoreを大幅 に強化したのは、競合を意識してのことである。米中分断もあり、今後もGPUが ディープラーニングで優位を保てるかは予断を許さない。
  30. 30. ステップ 17 「スッキリわかる ディープラーニングG検定」の第9章「ディープ ラーニングの応用に向けて」を読む。
  31. 31. ちょっと休憩 もしデータの取り扱いに関して法律が大事だと思ったら「法学 のお作法」を読む。 G検定ではシラバスにある通り、法律に関することも出題され る。特にデータの取り扱いに関して、著作権法や個人情報 保護法などが問われる。しかし、法学を学んだことのないエン ジニアなどにとって法律の条文は分かりにくく、そもそも法律と は何か、憲法、条約、条例との関係など、法律的な考え方 の概要をまず理解しておくと個別法の理解も多少しやすくな るかも。
  32. 32. ステップ 18 「AI白書 2020」の第四章「制度政策動向」を中心にざっと 読む。 「AI白書」は500ページ以上の分厚い本で、国内外のAIの取 り組みを網羅的に扱っているので参考書としていつでも利用 出来るようにしたい。
  33. 33. ステップ 19 NHKオンデマンドで「人間ってナンだ?超AI 入門 シーズン3」を観る。松尾先生が解説 者として毎回参加し、最新の事例や課題を 多く紹介している。 30分の番組だが、NHKオンデマンドは倍速 再生出来るので、短時間で見ることが出来 る。 松尾先生は感情が顔に出やすいので、つま らなそうな顔をしていたら、その回は見るのを 止めてもいい。
  34. 34. ステップ 20 「ディープラーニング活用の教科書」の興味が ある分野の事例を選んで読んでみる。 どちらも分厚い本なので、全部読む必要はな い。
  35. 35. ちょっと休憩 新潮文庫「犯人IAのインテリジェンス・アンプリファー」を読む。 人工知能探偵と人工知能犯人が対決する推理小説の第 二弾。 Intelligence Amplification(知識の増幅)はAIの応用 例の一つで、AIによって人間の知能が補強されることである。 歳と共に弱ってくる記憶力や判断力を、昔の自分を学習した AI、パーソナルAIアシスタント、が助けてくれる。自分の代わり に情報収集したり、会議に出たりしてくれるかもしれない。しか し自分の死後、パーソナルAIアシスタントはどうすべきか、など 2020年の人工知能学会全国大会の「AIと倫理」のセッショ ンでも取り上げられた。
  36. 36. 街に出よう! connpassやTECHPLAYに登録して、日々行われている 様々なイベント(もくもく会、輪読会、セミナー、etc)に参加 してみよう。 特に connpassのJDLAグループに登録しておくと、合格者向 けのイベント案内が届くので、合格後にどんな勉強が出来る か分かり、目標が出来る。 またマイクロソフトが主催するDeep Learning Labのグループ でも頻繁にイベントがあり、合格者でなくても参加出来るので、 興味のある分野の勉強に役立つ。
  37. 37. 最後のステップ 合格して合格者の会である Community of Deep Learning Evangelists (CDLE、シー ドルと読む)のメンバーになろう!CDLE メン バーには継続的な学びの場が提供されるの で、受験料はすぐに元が取れる。 職場で、AIに理解のない上司や、AIの進歩 に危機感のない同僚に囲まれて鬱々として いても、CDLEの集まりに参加すれば「もっと 勉強しなければ」とやる気が湧いてくる。 ジェネラリスト 2020年11月7日(土) 受験料(税別): 一般 12,000円 学生 5,000円
  38. 38. あと10週間! W Date To-do list T-10 8月29日 T-9 9月5日 T-8 9月12日 T-7 9月19日 T-6 9月26日 T-5 10月3日 T-4 10月10日 T-3 10月17日 T-2 10月24日 T-1 10月31日 T-0 11月7日
  39. 39. 合格したら
  40. 40. 合格後のステップ 1 合格したらLinkedInの資格欄に追加する。JDLAは LinkedInにアカウントを持っているのでロゴが表示され る(ただしGoogleの資格のようにオンライン認証され る訳ではない)。 資格を取って外資系に転職しようと思うならLinkedIn の内容を英語で充実させることが重要である。米国 系企業の人事はLinkedInしか見ていない。 「英語は苦手」という人がいるが、ビジネス英語は数千 の単語と中学の英文法程度が出来れば十分であり、 才能云々ではない。「私は英語は苦手です」と言うの は「私は怠け者です」と言っているのと同じなので、面 接では決して口にしないように。
  41. 41. 合格後のステップ 2 JDLAの合格者限定イベントに参加する。JDLAは合 格者に継続的な勉強の場を提供するために、平均し て月に2回ほどイベントを開催している。 私の調べでは、G検定合格後、勉強を続けている人 は合格者の5~10%程度である。合格直後にJDLA のイベントに参加することで、継続的な学びを習慣づ けることが大事である。 E資格合格者の勉強会への参加率は25~30%(同 調べ)と高く、勉強し続ける習慣がある人が先に進む 証左である。
  42. 42. 合格後のステップ 3 「文系AI人材になる」を読んでディープラーニングの事例を多く 学び、AI活用の勘所を掴む。「ディープラーニング活用の教科 書」を見直してもいい。
  43. 43. 合格後のステップ 4 日本の事例は規模が小さく、また世界制覇を目指す ようなスケールを最初から想定していないものがほとん どで、局所最適事例が多い。AIの社会実装先進国 である中国の事例は種類も多く、規模も様々で、学 ぶところが多い。中国のAI実装は日本より数年先を 行っているので、中国のAIビジネスモデルをコピーすれ ば日本でうまく行くケースも多いはずだ。 日経新聞と提携している中国のテック・スタートアップ 専門メディアである36Krを見ると中国の先進事例を 多く知ることが出来る。メールマガジンの登録も薦める。
  44. 44. 合格後も学び続ける 流通業はビッグデータを取り扱う最前線の一つであり、 リテール業界でのAI活用に興味があるならリテールAI 検定は面白い。4~5時間のeラーニングの後、検定試 験をいつでもオンラインで受験することが出来る。レベ ルはG検定と同じくらいだが、リテールに特化した内容 なので、リテール業界での課題などを学ぶにはちょうど 良い。受験料5万円(現在はコロナ禍割で4万円) だが、資格試験代というよりは、講習費と思えば悪く ないかも。 リテールAI研究会は頻繁にセミナーを開催しており、 内容も充実しているが、残念ながらリテールAI検定に 合格しても参加出来ない。
  45. 45. 合格後も学び続ける エンジニアであればE資格を目指そう。大学で数学や 数理工学を学んだ人であれば、すぐに認定プログラム を受講してE資格を取れる。 E資格が認定プログラム制をとっているのは自動車の 運転免許に倣ったものである。E資格を取るためには 学ぶことが多いので、2時間の試験だけではその能力 を計り切れない。認定プログラムという仮免を取ってか らE資格の試験を受けることで、「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 力を持つ人材」であることが証明される。 大学で数学や数理工学を学んでいなくて、G検定か ら勉強を始めたエンジニアにとってはE資格はかなり遠 い所にある。
  46. 46. 合格後も学び続ける E資格が遠いと感じるエンジニアにはTensorFlowデベ ロッパー認定資格が次のステップとしていいかもしれな い。ディープラーニングと機械学習の実践的な実装の 技術を問われ、レベルはG検定とE資格の中間くらいと 言われている。 CourseraのTensorFlow in Practice専門講座を受 講することが必須なので、これだけでも勉強になる。 Courseraは無料で受講出来る。 TensorFlowデベ ロッパー認定資格の受験料は100ドルで、英語のみ、 5時間の試験である。

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