【資格】AI実装検定に合格したので概要と対策方法

こんにちは、@Yoshimiです。

マーケッターから本格的なデータサイエンティストになるために、今急ピッチで知識を詰め込んでいます。今回、受験したのはAI実装検定です。合格したので、概要と勉強法・対策をご紹介します。参考になれば、幸いです。

AI実装検定概要

インターネット上でG検定模試試験を無料で公開しているStudy-AI株式会社が実施元になります。Study-AI株式会社の事業としてはE資格対策、セミナーなども開催しております。記念すべき1回目は3月21日ということで2月の末に申し込みました。

検定の立ち位置としては
レベルはそんなに高くないけど、実務よりというイメージなので、まさに入門編なのかもしれません。

ディープラーニングの実装について数学、プログラミングの基本的な知識を有し、ディープラーニングの理論的な書籍読みはじめることができ、独学の準備が出来たレベルです。また、現在AI資格試験の最高峰であるE資格(日本ディープラーニング協会主催)の認定プログラムにも挑戦できるレベルです。※プログラムによる

認定証:ディープラーニング実装師 A級
合格基準:各回毎の基準点(3科目の合計)
科目と配点:数学20題 / プログラミング20題 / ディープラーニング20題
試験時間:60分(自宅にてオンライン受験)
受験料:3,500円

A級各科目と出題傾向(サンプル問題)も公開されているので参考にしてください。

対策方法・勉強

対策方法・勉強ですが、公式サイトに検定問題サンプルが公開されております。

試験時間は60分で、問題数が60題です。1題にかけられる時間は1分程度となります。

AI(ディープラーニング)問題は一通り網羅している内容です。しかし、各項目が範囲であり20題しか出題されないとなると検定合格をゴールとするならわからなそうな部分はとりあえず答えを選んで次に進むことをお勧めします。プログラミングはご自身で自習されたことがあれば問題ないレベルです。kaggleでタイタニックチュートリアルなど一回経験すればことは足りると思います。数学は微分、数列、行列は必須です。ディープラーニングでも知識は必要なのでここはお勉強しておきましょう。とはいえ、すっごい難しい数学を勉強は必要なく、初歩程度でも十分です。理系出身の方であれば復習程度で思い出せるのではないでしょうか?

参考書籍

1.Pythonによるデータ分析の教科書

データ分析の基礎を学ぶことができます。Pythonの環境、数学の基礎、ライブラリの実装、グラフ生成など、検定範囲はカバーしています。検定では自然言語に関して触れていませんが、本書籍では自然言語への解析基礎手法も記載あるのでレベルアップ要素も含まれている1冊です。

2.ゼロから作るDeepLearning.1
言わずもがなな1冊です。ディープラーニングの入門書としては最強の1冊だと思っています。AI実装検定の上位資格であるE資格でもこの書籍は必須なので現時点でお持ちでなければ購入しておいて損はないです。

不安な方は公式対策に頼ろう!


AI実装検定公式教材というのがあり、ビデオ版(講師解説あり)が45,000円(税込)【2020年5月1日 販売開始予定】とめちゃくちゃ高いですが、個人的には必要ないと思います。

もし、それでも購入したい!検定運営元の資料で対策しておきたい!というのであれば「テキスト版(講師解説なし):お一人様 3,000円(税込)」でも良いと思います。収録内容は、Pythonの基礎からスタートし、ディープラーニングチュートリアルでもある手書き文字データでディープラーニングの基礎を勉強できますので、試験範囲とマッチします。

スキルアップ

検定に限ってではなく、個人の能力をあげるといういみでチャレンジしても良いのが以下2点です。

私はまだチャレンジしていませんが、時間があるときにチャレンジしようと思います。

勉強時間

この検定のために!という勉強に費やした時間はそんなに多くないです。すでに、数学やコードに書くことに少しはなれていたので、複数という意味で下記の書籍になります。

  1. Pythonによるデータ分析の教科書
  2. ゼロから作るDeepLearning.1

「pythonによるデータ分析の教科書」は業務でも使うグラフの作成に必要なので、体に刻みこむイメージでやりました。ま、復習です。ゼロから作るDeepLearning.1はコードを書いている時間はないので流し読みです。シラバスでもそこまで難しいことは出ないような表記だったので。

最後に

いかがでしたでしょうか?

これだけ紹介しておきながらなのですが、この資格が役に立つのか?というと、個人的にはノーです。理由は、辛口なコメントを出させていただきますと実務で活動している、研究しているという雰囲気がないからです。

不信感が問いのかというと以下の点が上がります。

  • G検定対策の問題文に対して回答が違うのではないか?という質問を投げたところ返信がない
  • Python勉強ツールの中身が古い
  • AI実装検定で誤植あり
  • 連絡先が不明なサポート体制

絶対に必要な資格なの?あった方が良いの?と質問されたとしたら、「お金と時間に余裕があったら取得してもいいと思います。」と答えると思います。

実装検定という検定名称ですが、正直、実装というよりは数式がどれだけできるのか?という感覚が強いです。せっかく実装なのですから、こんな時はどういう実装するのが良いか?プログラミングなどに重きをおいても良かったのでは?と思っています。

ABOUTこの記事をかいた人

Yoshimi

大学卒業して、キラキラしていたのでIT業界にはいりましたが、中身はブラックでした!!だから、投資技術を磨いて早くリタイヤしたいです。株価、Python、機械学習をもうもう勉強中です。