JDLA DeepLearning for General に合格しました
こんにちは。 １年越しのリベンジを果たしました！！！
受けた試験
この試験を受けました。 ainow.ai
公式ページこちら www.jdla.org
なんでこれを受験しようと思ったの？
AI・機械学習について効率よく体系的に勉強したい
AI・機械学習について勉強を始めたのは去年の夏くらいからでした。
泉大津AI研究会で「AI概要入門」という勉強会に参加してから
もっともっとAI・機械学習のことを知りたいという欲が出てきまして。
「知識を体系的に効率よく勉強するには資格試験を受けるのが手っ取り早い」と考えている自分は
「資格試験なにかあるやろ！」と思って調べていき、その結果としてこの資格に出会ったというわけです。
スキルの可視化
資格試験のいいところは合格したら身につけた知識・スキルを見える化することができること。
せっかく勉強してるんだから、勉強した結果を見える化しておきたかったんです。
試験合格者限定のコミュニティ(CDLE)への参加
この試験を受けて合格したい！と一番強く思った理由がこれです。
JDLA試験に合格すると、合格者のみが参加できるコミュニティ（Slackをベースにしている)
「CDLE(Community of Deep Learning Evengelists)」に招待してもらえます。
「合格者同士のつながりを持つことで、お互い情報交換しあったりすることができるのは
めっちゃいいよねー！何がなんでも受かりたい！！」という気持ちになりました。
受験体験記
先に言っておきますが
あくまで「自分はこうやって勉強しましたよ」という備忘記録でしかないので
これと同じことをやったら合格する保証は全くありませんのであらかじめご了承ください。
試験の傾向とか学習対策・テクニック的なところは調べると結構出てくるので
そちらをご覧になったほうがよいかと思います。
１回目受験時
試験勉強はこんなことやってました。
公式テキストをひたすら通読する。
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
Kindle版を買って通勤中などの移動中や
スキマ時間を狙ってひたすら読んで理解を進めていきました。
また、公式テキストには章のさいごに練習問題がついています。
試験当日までひたすらやってました。
（これがそもそもの間違いだったのが後になって気づくことに）
いざ１回目受験
試験時間の２時間をフルに使い切ってようやく全問たどり着いた。。。
見直したり調べたりする時間は全くなくボロボロという感じでした。
手ごたえ的にはなんとか半分くらいはできたかなという感じ。
試験問題も公式テキストに載っていないことがわんさか出ました。
これ一冊じゃ全く歯が立たなかった。
正直「公式テキストェ。。。」って思いました。
１回目の結果
不合格でした。。。今になって思い返せば「そら落ちるわ」だったわけなんですけども。
敗因は「圧倒的勉強不足」と「ペース配分が全然つかめていない」につきました。
この試験、合格率が受験者数の６～７割とけっこう高めだったりするんですけども、
この試験結果をみたとき「受験者の７割も受かってる試験なのに、なんで自分落ちたんや。。。」と
２日くらいガチへこみしましたよね。とにかく悔しかったので
「来年絶対リベンジ果たしたる！」と心に誓うのでした。
２回目受験時
公式テキストをおさらいする
１年ぶりの受験、頭がさび付きまくっているということで 通読して復習しました。
G検定の問題集を仕上げる
「公式テキストだけじゃ全然範囲を網羅できてない！さらに本を買わないとダメだ！」と
思い、まっさきに勝ったのがこの問題集でした。
試験１か月前くらいからこの本で勉強を始めてなんども繰り返して
試験直前には８～９割は正解できるくらいにまで仕上げました。
StudyAIの模擬試験を繰り返しチャレンジ。ほぼ１００点とれるくらいになるまで仕上げる
無料で何度も模擬試験を受けられるサービスです。
ただし無料版なので、同じ問題しか出てきません。が、
受験時の時間配分を考えることができるだけでなく、
公式テキストや問題集に乗っていないことが
かなり網羅されていたので非常に助かりました。
過去試験合格者の人はだいたいここの模擬試験をカンペキにできるまで
仕上げていったというのをちらほらみかけたので、試験直前まで徹底的にやりました。
PCだけじゃなくスマホからでもできるのでけっこう手軽に勉強できてよかったです。
まとめノート(Excel)を作る
重要な人物、ディープラーニングの手法、AI導入事例、計算問題の解き方とかを
Excelファイルにまとめました。
なんで、Excel？なのかというと、この試験はオンラインの試験で
試験中に調べ物をすることが可能ですけども、
ネットでいちいち調べていると検索に時間を要してしまうので
Excelに全部まとめておけば、一元化できてキーワードで検索したら一素早く結果も返ってきて
効率いいなーということでExcelにまとめることにしたのです。
G検定を受けたことがある人のブログとかも見て回って、「こんなのが出たよ」という
キーワードを見つけたら、ネットで調べてまとめておく、というのを試験日当日までやってました。
そのおかげで、うっかり用語の意味を忘れたりしたときにぱぱっと調べることができて役に立ちました。
いざリベンジ！
１回目のときと比べて出来が圧倒的に良かったです。手ごたえありあり。
時間いっぱいいっぱい使ってようやく全問たどり着いた１回目と比べて
今回は３０分以上時間が余った状態で全問回答完了。
そのときすぐに「あ、これ去年は全然話にならないくらいダメなレベルやったんや」と思いました（笑）
繰り返し模擬試験を解きまくった効果が如実に出たなーという感じでした。
残りの時間は自信なく回答したところについてネットで調べて裏どりをしたうえで
選択肢を選びなおしてより確実に正解数を積み上げていきました。
今回の試験では時事ネタ・法令関係が３割くらい出ました。
この辺に対しては対策が不足していたなぁと反省。
今回やった勉強に加えて、AI白書などを読んで整理理解しておくことが
必要だなと思いました。
リベンジの結果
合格でした！リベンジ達成！！
去年より全然できがいいと思っていたものの、
これで落ちたらもうどうしたらいいかわからんと結果くるまで本当に不安でした（笑）
受験した感想
難しかった！（少なくとも自分には）
合格率の高い試験ですが、一夜漬けで合格するにはかなり難しい部類の試験だと自分は思います。
知識もそうですが、何よりこの試験の形式に慣れておく必要があります。
２時間で２３０問弱の問題を解かないといけないとなるとペース配分とかが
非常に重要になってきます。公式のテキストや問題集、模擬問題でやっている内容を
いかに素早く回答して余った時間を作り出し、その時間で調べ物をして正解率を上げることが、
勝負のカギだと思いました。
AI・機械学習について体系的に学習できた
この試験に受かったら「明日からバリバリのAIエンジニアですー」にはならないです。
が、この試験を通じてAIやディープラーニングについて体系的に学習できたなぁと実感しています。
「AI・機械学習について勉強したいけど、どっから始めればいい？」と思っている方には
この試験は非常に有用なんじゃないかなと自分は思います。
試験にうかってからが本当のスタート
試験勉強を通じて得た知識をベースにこれからもAI・機械学習について 理解を深めていこうと思います。実際の業務でも活用できるくらいになりたいなぁ。 これからもがんばります。
