概要
- Deep Learning for GENERAL 2023#4に合格したので、自分の振り返りも含めて勉強方法などを記す。
- 法律・倫理・社会問題の正答率が低かった。
いつから勉強を始めたか
- 試験の2~3か月前ぐらいから。
どんな勉強をしたか
- 勉強前の自分の知識は、深層学習という単語は聞いたことがある、程度であった。
- G検定用のテキストを購入し２週間ぐらいで一通り目を通した。
- 所謂「白本」というやつである。
- しかし、深層学習の意義が掴めず頭に入ってこなかった。そこで、以下の本をKindleunlimited で読んだ。
- 層を積み重ねることで特徴量抽出を自動でできるようになる、だから層を重ねるのだという意義を知り納得がいく。
- その前提で再度白本を読む。
- どういう流れで深層学習までたどり着いたのかを理解することが容易になった。
- テキストベースの学習を終えたら、以下のサイト・アプリで過去問を解いた
- Study-ai ３００問の過去問を無料で受けられる
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- 1200円のアプリ。空いた時間で解いてた。
- 分からなかった用語などは、zero to oneで確認
- 試験は自宅で受けるので、試験中チートシートの使用が公認されている
- なので分からなかった用語は、エクセルに用語と説明を書いておいた。
- 試験中単語検索できるように
試験の感想
- 当日は２時間181問だったが、さっさと解かないと時間が足りないと感じた
- 見直しは全部できなかった
- 怪しいところをメモっておいてそこらへんを中心に確認
- 問題の傾向は、テキストを読んでおいたら問題なしという感じ
- 過去問と全く同じということはないが、似たような問題が出ていた印象
- 生成AIの問題はあまりなかった印象。今はまた違うかもしれない
- 法律・倫理・社会問題は割と当てずっぽう
- 一応単語で検索などはした
- ここら辺はAI白書とか読んだほうがいいのかもしれない (自分は読まなかった）
- それ以外の分野を完璧にして、その上で余裕があれば法律などのことも勉強したほうが良い、という偏見
- とりあえず、過去問を何度も解いてチートシート見なくても解けるレベルまで行けば、安定はするのではないかという印象
- そもそも時間がないので、全部チートシート見ながらは無理
その他
- 飽くまでもAIの基礎知識を身に着けるという感じ
- コードが書けるとか、モデルの構造の理解が完璧になるという感じではない
- 表面的な理解がメイン
- 一年に４回あるみたいなので、余裕をもって勉強するとよい
- 受かると、受かった人たちのコミュニティの参加を勧められる
- AI関連の講演とかの紹介が来たりする
- 入ってて損はない感じ（殆ど見てないけど）
