G検定に合格しましたので、勉強方法を公開します。
最低限、公式テキストと公式問題集を完璧にやれば合格できると思いますが、プラスアルファ(法律、ディープラーニング手法の深堀)もやっておくと安心です。
当ブログでは、公式テキストと公式問題集の問題を100％完答できるまで繰り返しました。
G検定はGoogle検索などで調べながらの回答になるので、公式テキストと問題集は即答できるようにしておき、残りの問題に時間を割けるようにすることが重要です。
合格までの勉強時間は約50時間でした。
| 学習教材 | 学習時間 |
|---|---|
| 公式テキスト、公式問題集 | 48時間 |
| プラスアルファ(法律・手法) | 2時間 |
また、G検定の概要や出題内容はこちらの記事にまとめていますのでご覧ください。
公式テキストと公式問題集
G検定では60~70％くらいが公式テキストと公式問題集からの出題です。
受験回によって異なりますが、当ブログ受験時は50％弱くらいしか出題されなかったと思います。
それでも50％を即答、残り20％をGoogle検索で調べながら回答できれば、仮に残り30％は捨てても十分に合格点には達します。
※合格基準は非公開ですが、60～70％程度と思われます。
G検定の合格に向けた学習方法公式テキスト、問題集の外からは、主に人工知能や自動運転に関する法律・条令や、ディープラーニングの手法(アルゴリズム)の深堀(最新手法やその特徴など)です。
これらは情報誌やインターネットなどから最新の情報を常にキャッチしておかなければならないので、学習は少し大変です。
公式テキストと問題集の内容でほぼ合格点までは達するので、その他は検索ですぐ解答できそうなものだけを解答し、他は捨てると割り切りましょう。
特にディープラーニング手法の技術的な深堀の問題は、その場で調べて解答するのは時間的に難しいです。
逆に法律、条令の問題は、調べればすぐに答えに辿り着けます。
いきなり公式テキストや問題集は難しい人は、取っ掛かりとしてこちらの書籍がおすすめです。G検定の出題内容ともリンクしています。（推薦図書でもあります）
プラスアルファ(法律・手法)
G検定の合格に必須ではないですが、プラスアルファとして勉強しておくとよい書籍やWebサイトを紹介します。
G検定は取得することが目的ではなく、その先に実用できる力をつける一歩だと思いますので、少しずつ学んでいきましょう。
法律・条令
例えば、2020年4月の改正道路交通法で運転中のスマホ操作が条件付きで認められました。
これはレベル3の自動運転を想定しており、すぐに運転に戻るなど緊急時に適切な処置ができる場合に限っています。
このような時事問題の出題も多いです。試験中に検索でもいいと思いますが、事前に調べておくと時間の節約になります。
次のようなサイトから関連資料に目を通しておくと良いと思います。
ディープラーニング手法の掘り下げ
公式テキストではディープラーニングの基本となるアルゴリズムだけしか載っておらず、発展形の手法や実際に企業の現場で使われているような手法の深堀はされていません。
ですが、G検定では普通に出題されます。
割合的には多くないので、Google検索で調べてすぐに回答に行きつくような問題以外は捨ててしまってよいと思います。
勉強しておきたい人は、次のような書籍がおすすめです。特にAI白書は技術、事例、政策動向などを網羅しています。
読書の習慣がある人は幸福度が高い、らしい。
2021年に読んだ本
2020年に読んだ本
