2018年11月24日開催のJDLA Deep Learning for GENERAL 2018#2に合格しました。
合格者の内訳は以下の通りです。
総受験者数 2,680名
合格者数 1,740名
約65%の合格率です。
合格証のPDFは後日配布だそうです。
勉強の際は以下のサイトを参考にしました。
JDLAのG検定に合格できたのでまとめてみる - エムティーアイ エンジニアブログ
どういう勉強したか
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） 公式テキストを2回読みました
上記の公式テキストですが、普通に読み物として良いですし、どのように人工知能研究が進んできたのかという歴史が知れるのでおすすめです。3回くらい読んで頭に叩き込んでれば半分くらいの問題は瞬殺できるのではないでしょうか。私は2回しか読んでないのでうろ覚えのところがありました。次やるなら3回読みますという自戒を込めて書いてます。
人工知能は人間を超えるか (角川ＥＰＵＢ選書)を1回読みました
「人工知能は人間を超えるか」は公式の言う参考図書であり、読み物としても良いです。Kindleで1000円しないので買うと良いです。
適当に用語を検索して覚えた
上記の本だけでは本番の出題範囲は網羅できず、適当に用語を調べる必要があります。具体的には上で上げた参考サイト様が書いてあるように、例えばアンサンブル学習のブースティングやバギングって何？というようなものです。あとは簡単なF値の計算や偏微分の計算やプーリング層の計算とかありました。本当に簡単な計算なので、数学苦手な人でも基本的なことを知ってれば解けるはずです。プーリング層の畳み込み計算はパディング、ストライドを知ってる必要があります。本気で数学苦手なら大した問題数出ないので捨てても無問題ですが、ﾃﾞｯﾌﾟﾗの試験受けといて数学から逃げていいのかという本質的な問題は残ります。
毎日はてブの「テクノロジー」の人気エントリーを適当に読んだ
これは別に勉強でやってるわけではなくて日課みたいなものなのですが、振り返ってみれば時事問題を解くのに役立ってました。時事問題は本に情報として残りにくく体系的に書きにくい情報なので、日々ニュースをウォッチするのがベターです（といっても時事問題や訴訟問題は公式テキストにある程度まとめられてあるので、そういう意味でも公式テキストは良かったです）。
その他
公式の参考図書は他にもあり、
などがあります。
これら読んでないのに受かっていいのだろうかという問題はあります。ただ大学時代に人工知能の研究をしてたのと、「ゼロから作るDeep Learning」という本を代わりにやっててその辺の知識も活きていたと思うので、「読まなくても受かった」というわけではなかったと思います。
