AI人材として活躍する過程において、G検定の勉強をすることでAIやディープラーニングに関する幅広い内容を身につけることができます。機械学習や情報理論などの概要を理解することで、ディープラーニングに関する知識を効率よく学習することが可能です。では、G検定の対策はどうすればよいでしょうか。G検定のシラバスについて詳しく説明します。
G検定ではどのような対策をするべきか
参照サイト：jdla.org/business/certificate/
G検定の「G」とは、ジェネラリストの頭文字を取ったものです。日本ディープラーニング協会によると、「ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているか」を検定する試験であり、人工知能に関する幅広い知識が問われます。自宅からのオンライン受検が可能で、テキストやインターネットの情報を見ながら回答できる利便性があります。一方で、多肢選択式による数多くの知識問題が出題されることから、一題あたりの回答時間が限られており、出題範囲をくまなく網羅した試験対策が重要なポイントです。
G検定の出題分野
G検定では、「AI」「機械学習」「ディープラーニング」の三分野から出題されます。日進月歩で目まぐるしく進化していく分野であり、試験内容も最新トレンドから出題される傾向にあるため、常日頃から知識をアップデートしていくことが大切です。日本ディープラーニング協会のウェブサイトには、G検定のシラバスと例題が掲載されており、どのような問題が出題されるのかを具体的に把握することが可能です。
G検定では応用数学の対策が必要か
G検定の対策をする上で、ディープラーニングに関連する数学の知識を持つことが大切です。常微分方程式や複素解析などといった、工学系分野で必要となる応用数学の知識を持つ必要はないものの、行列演算や関数、標準偏差や分散といった高校で学習する範囲を一通り勉強する必要があります。
高校の教科書に出てくるような数学用語の知識がないと、試験範囲の内容そのものが理解できない可能性があります。特に微分はしっかりと勉強することが大切です。
G検定における機械学習の学び方
機械学習の概要
日本ディープラーニング協会のウェブサイトに掲載されている、G検定のシラバスの一つに「機械学習の具体的手法」があります。機械学習とは、インプットしたデータに対してコンピューターが反復学習を行い、データの中に潜んでいるパターンを見つけ出す学習方法の一つで、得られたパターンを使って将来の予測技術などに用いられます。
機械学習における代表的な手法やデータの取り扱い方法などが出題されるため、十分な対策が必要不可欠です。
機械学習の種類
機械学習の種類には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などといった学習アルゴリズムが定義されています。それぞれの機械学習アルゴリズムの概要や使用用途、手法の違いなどを体系的に学ぶことが大切です。自発的に猫を認識することが可能なAI技術が有名ですが、これは教師なし学習の一例であり、各々の機械学習アルゴリズムを使った様々な事例を学ぶことで理解が深まります。参考書やウェブサイトなどを活用しながら、知識を植え付けていくようにしましょう。
ディープラーニングに関する広範囲な知識が必要
ディープラーニングの概要
G検定では、ディープラーニングに関する様々な問題が出題されます。ディープラーニングを訳すと「深層学習」という意味があり、人間が脳の中で自然かつ無意識的に行っている行為を、コンピューターに学習させる手法のことを指します。深層学習によって得られたモデルを深層生成モデル、あるいは深層学習モデルと呼び、画像処理や文書作成などへの活用が期待されています。ディープラーニングの概要や手法、研究分野などが出題範囲に含まれるため、広範囲に渡って学習する必要があります。
ディープラーニングの応用
画像認識に使われる手法の一つに、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる手法があります。畳み込みとは、数学的には二項演算の1つであり、平行移動させた関数gを、関数fに重ね合わせる手法で、ソーシャルネットワークサービスの顔認識機能として利用されていることでも有名です。「畳み込み層」と「プーリング層」の二層を含んだ構造の順伝播型ネットワークで、二つの演算方法を組み合わせることで画像認識が可能なため、その仕組みをしっかりと覚えておきましょう。
システム開発や運用環境についても理解を深める
G検定の出題範囲には、ミドルウェアや高速化技術といったシステム運用を中心とした情報理論が含まれています。ミドルウェアとは、コンピューターの分野において、オペレーションシステムとアプリケーションソフトウェアとをつなぐ中間ソフトウェアのことを指しており、AI技術を取扱う上で重要な役割を果たしています。
ディープラーニングでは膨大なデータ量を処理することが多く、高速化技術の一つとしてCPUやGPUなどの基礎知識が求められます。機械学習とセットで覚えておくと便利です。
情報理論の概要や機械学習などのG検定のシラバスを確認し、G検定の対策に役立てよう
G検定による資格を持つことで、ディープラーニングを事業活用するスキルがあるとみなされます。G検定の対策を行うためには、日本ディープラーニング協会が推薦する図書のほか、オンライン動画などを活用すると便利です。
G検定のシラバスを理解した上で、ディープラーニングの概要や情報理論、機械学習に関する知識を深めていくようにしましょう。