G検定2022#2、合格までのスケジュールと勉強法まとめ。21日で合格。

G検定2022#2を受験しました。試験までのスケジュールや勉強法を共有したいと思います。

スケジュールと合否結果

試験に6/10に申し込み、21日間の準備期間でG検定2022#2に臨みました。
結果として、無事合格することができましたが、ちょこちょこ問題を落としており、精進が必要です。

注意:合格するとStudyAIのラビットチャレンジのクーポンが届く

G検定を受講する前にStudyAIさんの模擬試験で勉強しておくと、G試験に合格後にラビットチャレンジの割引クーポンが届きます。筆者はG試験受講前にラビットチャレンジに登録してしまったため、クーポンが使えませんでした。皆様は取りこぼさないようにご注意ください。(2022#2では3000円の割引でした。)

勉強方法

問題集1冊と模擬試験を中心に自分が知らいないところを抽出し、ひたすらネットで調べることで勉強しました。

実際に使用した模擬試験

Study AI 様の模擬試験

DIVE INTO EXAM様の模擬試験

実際に使用した参考書

最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集

G試験対策まとめ(カンペ)

G試験を受けるにあたり、作成したカンペを以下のリンクで公開しています。

実際の勉強スケジュール

試験21日前 – 申し込みと模擬試験

21日前に申し込みをしました。それと同時にStudy AI様の模擬試験の問題を解きつつ、知らないところをエクセルに書き写す作業をしました。

Study AI 様の模擬試験

こちらのページから利用申請ができます。

G検定(ディープラーニングと機械学習の検定)模擬テストと公式例題解説を無料公開中

試験16日前 – 参考書で勉強

参考書として、Amazonで一番評判の良さそうなこちらの本を買って勉強を始めました。
結局1周しかしていませんが、Study AIさんの模擬試験(無料分)では出てこない範囲の問題が記載されており、勉強になりました。
また、1から6の目を持つサイコロを投げた際の期待値を求める問題がG検定2022#2で出ましたが、この本と全く同じ内容、答えでした。

最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集

試験8日前 – 再び模擬試験

Study AI 様の模擬試験(無料分)と参考書が終わってしまい、どうしようかとG検定の公式HPの学習コンテンツのページを見ていたところ別の模擬試験を発見し、飛びつきました。

それがこちら

DIVE INTO EXAM

ネットで調べてたりせずに実力で受講してみたところ、7割正解できました。

70%では不合格

試験7日前 – 模擬試験解きなおし

昨日の間違っていた問題をチェックし、再度模擬試験を実施。答えを覚えているせいもあり、かなり短時間で9割5分正解できました。

95%正解すれば合格

試験6日前 – これまでの学習をまとめる

模擬試験の結果がよかったので、現在の知識をエクセルに書いておけばいいカンペができるのではと思い始め、2つの模擬試験や参考書の情報を集約してまとめを作成し始めました。カテゴリ分けなどはQiitaのこちらの記事も参考にしつつ、なるべく簡潔にキーワード形式でまとめました。数日間の作業で23000文字のまとめ資料ができあがりました。まとめについては別記事で共有したいと思います。

カンペとしてまとめたものはこちら

試験3日前 – 燃え尽きる

完全に燃え尽き症候群となりました。何もする気がおきませんでした。
「やっぱりE資格を受けるべきだったのでは」などと思い始め、色々と調べ始めました。

試験2日前 – E資格の講座の受講料が高い

E資格の受験資格は事前に「一般社団法人 日本ディープラーニング協会」が認定した講座を受講し、修了証をもらわねばなりません。そして受講料が15~30万円と高額で受講しにくいと思っていたところ、StudyAI様のRabbit Challengeという入会金2.2万円、月額3300円のコースを見つけました。

破格のお値段!

試験1日前 – E資格の講座に申し込む

1日悩んでRabbit Challengeに申し込みました。すぐに受講開始できるかと思いきや、入金確認後日数がかかるそうで、受講開始できず、かといってG検定対策をやる気にもならず、10分間だけ参考書を見直しました。

試験本番 – 最初からテンパる

最初から法律の問題がでてきて慌てました。また、実務でAIのプロダクトを作る際にどのような契約ですすめると良いかなど、ノーマークのところがいくつか出てきて、インターネットに頼り切りで進めました。問題文がコピーできないため、タイピング能力が重要です。また大きな画面も必要です。
全体的には基本から最新までバランスよく問題が出てきた感じです。いくつかの問題は答えが重複しているものがありました。例えばカメラで画像認識した際に、取得された顔のデータのうち個人情報となるものは何かというような問題です。(目や鼻の位置データである特徴量が個人情報にあたります。)また、簡単な問題でしたが一問だけブロックチェーンの問題が出ました。
結果的に110分で191問を回答し終わりました。残りの10分で最初の50問の見直しと回答修正を行いました。

以上です。ご覧いただきありがとうございました。