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公開日:2019.07.12 [最終更新日]2019.07.17

G検定とは?G検定の過去の問題傾向や合格ラインを徹底解説

カテゴリー: AI(人工知能)の豆知識

こんにちは三谷です。
今回は、最近注目を集めているAI(人工知能)の資格、G検定についてまとめてみました。

最近ではAI(人工知能)という言葉をニュースや新聞・雑誌などで見かけない日がなくなってきましたが、皆さんはAIの定義をご存知でしょうか?
また、AIを作るために活用されている機械学習やディープラーニングという技術について正しく理解されているでしょうか。

言葉の定義やどのような活用ができるのかを正しく理解しておくことは、これからの仕事や生活で活用する際に必須のスキルとなっていくことは明らかです。
そのための試験としてG検定というものがありますので、今回はこのG検定についてご紹介していきます。

是非試験に合格してAI(人工知能)の世界に飛び込みましょう!

G検定とは?

G検定とは、日本ディープラーニング協会(JDLA)が運営している資格試験の一つです。
内容としては、「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」試験であると定められています。
AI(人工知能)に関する資格試験として、2017年12月から始まった、割と新しい資格試験だと言えます。

ディープラーニングを始めとするAI(人工知能)は、数学的な理解が必要だったりプログラムを理解する必要があるなどとっつきにくい印象をもたれているかたも多いかもしれませんが、体系的に学ぶことで、誤解なくAI(人工知能)を正しく理解し、これからの時代に役立てましょう、という試験になっています。

G検定が含まれるJDLA試験の種類について

日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施するJDLA試験は、大きく分けて2つの試験種類が存在します。
この記事のメインテーマであるG検定は、実はこのJDLA試験のうちのひとつなのです。
それぞれの特徴や内容について確認してみましょう。
※ここで紹介する内容は、記事執筆の2019年5月時点のものです。最新の情報は公式サイトにて必ず確認してください。

◆G検定(ジェネラリスト)

G検定は、ディープラーニングの基礎知識を有していることを検定するため、AIに関連する言葉や内容を正しく理解していることが求められます。
また、法律や現行の理論などについての知識も問われるため、幅広いAIについての知識が求められる試験です。

概要   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
受験資格   制限なし
試験時間   120分
試験概要   小問226の知識問題(多肢選択式)、オンライン実施(自宅受験)
出題問題   シラバスより出題
試験日   年3回程度
受験料   一般 12,960円 (税込) 学生 5,400円 (税込)
申し込み   G検定受験サイトよりお申し込み(クレジットカード決済またはコンビニ決済)

シラバス

• 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
• 人工知能をめぐる動向例題
∇ 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
• 人工知能分野の問題
∇ トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
• 機械学習の具体的手法例題
∇ 代表的な手法、データの扱い、応用
• ディープラーニングの概要例題
∇ ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
∇ ディープラーニングにおけるデータ量
• ディープラーニングの手法例題
∇ 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
∇ 深層強化学習、深層生成モデル
• ディープラーニングの研究分野
∇ 画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、マルチモーダル
• ディープラーニングの応用に向けて
∇ 産業への応用、法律、倫理、現行の議論

◆E資格(エンジニア)

E資格は、エンジニア向けの資格で、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を持つかどうかをテストするものです。
数学的な理論やプログラムについての理解も必要なため、G検定に比べると難しい内容となっています。

概要   ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する
受験資格   JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること
試験時間   120分
試験概要   会場試験にて、107問を出題
出題問題   シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの出題
試験日   年2回程度
受験料   一般 32,400円 (税込) 学生 21,600円 (税込) JDLA正会員・賛助会員 27,000円 (税込)
申し込み   https://cbt-s.com/examinee/examination/deeplearning.html

G検定と大きく違うのが、受験資格です。
JDLA認定の有償講座(20万円~70万円程度)を受験する必要があるため、G検定と比べるとハードルが高くなっています。
JDLA認定プログラム
https://www.jdla.org/business/certificate/?id=certificate_No04

シラバス

• 応用数学
∇ 線形代数
∇ 確率・統計
∇ 情報理論
• 機械学習
∇ 機械学習の基礎
∇ 実用的な方法論
• 深層学習
∇ 順伝播型ネットワーク
∇ 深層モデルのための正則化
∇ 深層モデルのための最適化
∇ 畳み込みネットワーク
∇ 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
∇ 生成モデル
∇ 強化学習

G検定を取得するメリット

G検定を取得することで得られるメリットをご紹介しましょう。
せっかく受験しますので、どのような効果があるのかを理解しておきましょう。

◆AI(人工知能)の知識を短期間で整理できる

検定に向けて、AI(人工知能)に関する知識を書籍やインターネットで調べて学ぶ必要がありますので、AIに関する知識を短期間で整理することができます。
これにより、AIプロジェクトを進める場合や、AIベンダーとの会話がスムーズにできるようになるというメリットがあります。

◆AIの知識を持っていることで仕事に活かせる

AI(人工知能)によって何ができて何ができないか、といったことを理解し、肩書が付きますので、仕事でどのような部分をAI化できるのか、といった判断ができるようになります。

◆合格証、ロゴデータがもらえる

日本ディープラーニング協会(JDLA)の理事長である、東京大学特任准教授の松尾豊先生の署名が入った合格証がデータで送られてきます。
また、試験名の入ったロゴデータももらえるため、プレゼン資料や名刺に使えたりします。

このようなメリットはありますが、G検定自体はまだ開催回数も少なく、合格者も全国で2,000名程度だと言われています。
他の検定に比べると認知度も低いため、企業への入社や転職において有効になるにはもう少し開催回数が増えていかないと難しい部分もあるかもしれません。
しかし、これからの時代に必須と言われるAI(人工知能)の知識を得られると考えると、受験しない手はないですね!

G検定の問題傾向

❶人工知能とは(人工知能の定義)、人工知能をめぐる動向、人工知能分野の問題

人工知能の定義や、歴史における重要人物の名前、人工知能の中で議論されている問題についてなど、重要なキーワードを問う問題です。

❷機械学習の手法

機械学習のアルゴリズムの名前や、そのアルゴリズムの中の計算手法などのキーワードを問う問題です。

❸ディープラーニングの手法

ディープラーニングの仕組みや、学習を行う際のテクニック、最適化アルゴリズムや活性化関数など、ディープラーニングを行なう上で必要な知識を問う問題です。

❹ディープラーニングの研究分野と応用

画像認識や自然言語処理など、ディープラーニングが活用されている分野、現在議論されている法律や倫理についての広い知識が問われる問題です。

G検定の対策

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

JDLAが出す公式テキストです。
基本的な用語を理解するために活用すると良いでしょう。

徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集

G検定の問題集です。問題を解きながらの解説が中心の本ですので、実践に即した模擬試験も付属されているため、知識の定着を確認する用途で活用できます。

AI白書 2019

人工知能の最新動向が書かれています。最新の情報を得るために活用できます。

AI研究所 ビジネス向けAI完全攻略セミナー

semi_biz
https://ai-kenkyujo.com/ai-business/
G検定の出題範囲の内容を、体系的に1日で大枠網羅して学べる内容になっています。
AIの歴史から活用事例、難しいと思われがちなアルゴリズムや理論、キーワードについてわかりやすく説明するため、G検定の合格に近づけるセミナーです。

まとめ

いかがだったでしょうか。AIについて広い知識を得られるG検定。これからますます人気の資格になっていくことは間違いないでしょう。
今から勉強してAIを活用できる力を是非身につけてみてください。

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AI研究所 研究スタッフ
通称:マサミ
アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。

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