G検定について

G検定とは、AI・ディープラーニングの基礎知識を幅広く理解し、企業や社会におけるAI活用の可能性や課題を総合的に判断できる人材（ジェネラリスト）を評価する検定試験です。

この検定のポイントは「技術的なAI実装レベルの知識よりも、理論や活用の理解」が重視される点です。

１．G検定に合格した際に得られる知識・スキル
　・AIやディープラーニングの基礎理論の理解
　・企業やプロジェクトでAI導入の判断評価
　・AI開発者との会話で技術的要点を理解し議論できる

２．学習時間
　①AIや機械学習初心者の場合
　　・前提知識：AI、機械学習、数学の基礎知識がほとんどない
　　・目安時間：100～150時間程度（１日２時間学習すると、約２～３か月で達成可能）
　　・基礎概念や数学、ディープラーニングの仕組みをしっかり理解する必要あり

　②ITやデータサイエンスの基礎がある場合
　　・前提知識：プログラミングや統計、機械学習の概要を知っている
　　・目安時間：50～80時間（１日２時間学習で、約１ヵ月程度）
　　・ディープラーニングの仕組みやビジネス活用に関する知識を中心に学習

～ポイント～
G検定は「暗記型」の試験ではなく、概念理解が重要。

私の場合、AIや機械学習は初学者だったので、学習時間はしっかりと取りました。

・学習期間：３カ月
・１日の学習時間：１～２時間（ユーチューブの動画視聴も含む。）

３．私がやった学習方法
　①ザッと2週ほどテキストを読む
　②問題集を１周やる
　③問題集をやって、分からなかった箇所やだだの暗記になっている箇所は、ChatGPTを使って
　　仕組みや概念を”理解”する
　④同じ問題集の問題を問く。１問ずつ問いていき、すぐに回答を見る。
　　（このときはスピード重視。同じ問題に何回も触れることを意識。）
　⑤すきま時間にユーチューブで基礎理論を聞く。
　　（シリーズになっている動画がベター。概念理解が浅い部分は2回聞いてみる。）

４．実際に試験を受けたみて
　私の場合、時間切れで１０数問は回答できませんでした。
　回答できた問題の内、７割くらいは自分の力で出来た感じですが、１割くらいはChatGPTに
　打ち込みまくって回答を出しました。
　（残りの２割は捨てました。。。）

結果は、なんとか合格でした＾＾；

ちなみに「AIに必要な数理・統計知識」は、問題数が少ないので数問間違えたら得点率がいっきに下がります。
もちろん得点できるのがよいですが、G検定は時間との勝負でもあるので、私の考えですが、数理・統計で悩む問題は捨てて、回答できそうな問題に時間を使ったほうが効率的だと思います。

G検定の勉強をしたおかげで、仕事だけでなく普段の生活でも、視野が広がったのを感じる場面にちょくちょく遭遇します。
AIをテーマにした話には、数多くの専門用語が出てきます。
「ニューラルネットワーク」「特徴量」「スケーリング測」「確率分布」など。

用語の概念が頭に浮かぶようになり、例えばAI研究者が熱く語っているユーチューブをとても興味深く視聴できるようになりました。
（情報幾何学研究者の甘利先生が出ている動画は、とても刺激的です。）

僕はAIエンジニアではないので実際にAI実装はできませんが、AIエンジニアとコミュニケーションをとったり、AI活用の理解は深めていきたいので、次はデータサイエンスの分野を勉強していきたいと思っています。

AIに興味がある方は、G検定にチャレンジしてみてもいいかもしれません。

それではまた！

（ちなみに、このような合格証明書がもらえます）