讃岐小僧のEngineering×Techメモ

未経験から挑戦中のプログラミングや、趣味の野球や狩猟について、その他、ビジネスやテクノロジーをテーマに様々なことをつぶやく場所です。

G検定を受けたので振り返る

はじめに

2019年3月9日実施のG検定を受験したのでそのことについて振り返っておこうと思います。
特に検定テキストにはなくテストに出題される内容など振り返ることができればと思います。

受けてみた感想

実際にG検定を受けてみて思ったのは、概念的な部分を理解するという目的ではとても役に立つ検定だと思う

G検定の試験概要

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例題

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例題

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

小僧がした準備① -G検定テキスト-

まずは推薦図書であるG検定テキストで勉強した。
こちらのG検定テキストでは特に「人工知能とは」から「人工知能分野の問題」までがカバーできるような内容だった。

しかしながら出題される問題数も少なく大きな得点源にはならないと感じた。

特に「機械学習ディープラーニングの具体的手法」分野ではあまり役には立たないので別途対策を行う必要がありそうだ。


小僧がした準備② -WEBテスト-

G検定の公式テキストを完了した時点でJDLAのサイトから実施できるWEBテストを行った。
全100問で226個の回答からなる問題で、前述の通り「機械学習ディープラーニングの具体的手法」分野で全く得点が取れず。

そのため、WEBテストの復習を行い、間違った問題を復習した。

基本的には①、②しかやっていない。

実際に出た分野

自動運転について

自動運転のレベル0〜5までの概要と特徴およびその法規制について

  • 【従来通り:レベル0】 ドライバーがすべてを操作
  • 【運転支援:レベル1】システムがステアリング操作、加減速のどちらかをサポート
  • 【運転支援:レベル2 】システムがステアリング操作、加減速のどちらもサポート
  • 【自動運転:レベル3】 特定の場所でシステムが全てを操作、緊急時はドライバーが操作
  • 【自動運転:レベル4】 特定の場所でシステムが全てを操作

こちらのサイトを参照 matome.response.jp

特に、日本とアメリカでの自動運転に係る法律の違いや手放し65秒で手動にしなければならないなど、細かい時事ネタも挟んでくる

ドローンの法制度について

特にドローンの飛行禁止空域などに関して何問か出題されていた

原則飛行は禁止で、飛行させる場合は国土交通省の手続きを経て許可を受ける必要がある区域

  • 空港周辺
  • 150m以上の上空
  • 人家の集中地域

詳しくはこちらのサイトを見れば大丈夫だと思う viva-drone.com

プロジェクト関連や法律関連

AIを活用する際の著作権などの法制度など

重点的に違いを理解すべき分野

  • 学習率関連
  • RNN
  • CNN

暗記分野

最新のAI技術動向や機械学習ディープラーニングなど以外は基本的に暗記
その他覚えといた方がいいかなと思ったのは、AI名と開発会社

AI名と開発会社

最後に

結構詰め込みしたので不安ではあるが、65%はクリアできたんではないかと思う。
これから受験する人は是非、今回記載した点も確認して臨めればいいと思います!