G検定 テクノロジー

【短期集中・G検定学習】参考書籍とサイト紹介

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前回に引き続き、G検定に合格するための情報を実体験を元に紹介していきます。

今回はわたしが実際に学習に利用した、もしくは試験後発見して利用すれば良かったと思う、ディープラーニング関連の情報サイトと書籍について

  1. 【G検定・合格貢献度】★★★
  2. 【学習モチベーション維持】★★★
  3. 【いつか役に立ちそう度】★★★

上記3つの項目を3段階で評価していきたいと思います。

いずれも主観的な評価であることはもちろんですが、特に【いつか役に立ちそう度】については個人的な好みの問題でもあるので、あくまでご参考までに。

G検定合格に有効な書籍

まずは書籍から【G検定・合格貢献度】の高い順に参ります。

機械学習エンジニアになりたい人のための本

【G検定・合格貢献度】★★★
【学習モチベーション維持】★★★
【いつか役に立ちそう度】★★★

タイトルの通り、AI人材になるための内容ではありますが、G検定受験においても役立つ情報が満載です。

序文にて、”「100万人の機械学習コミュニティを東京に創る」を目標に掲げる、Team AIが、コミュニティメンバーの知見と人材エージェントとしてのノウハウを出し惜しみせずに詰め込んだ”と書かれている通り、初学者の学習の進め方から必要知識、転職ノウハウに至るまで実践的に紹介されています。

G検定に関連するところだと、最新情報をチェックできるTwitterやYouTubeアカウントの紹介や、現場で使われている技術が体系的にまとめられているので、テキストで得た知識がどのように運用されているか想像することができ、モチベーションを持続させる観点からも非常にオススメです。

人工知能は人間を超えるのか
-ディープラーニングの先にあるもの-

【G検定・合格貢献度】★★★
【学習モチベーション維持】★★☆
【いつか役に立ちそう度】★★☆

G検定を主催する、JDLA(日本ディープラーニング協会)の代表理事、松尾豊教授のベストセラー書籍です。あえて紹介するまでもないとも思いましたが、検定に利用する上では「公式テキストのタネ本」と理解してから読むといいかも知れません。

つまり、この書籍を元に公式テキストが作られているわけなので、公式テキストの予習・捕捉としてこれ以上のものはありません(逆に言えば、かなり内容が重複するので、テキストで補えるとも言えます)。

また、技術革新の目覚ましいAI業界ですから、発行からわずか5年弱の間にすでに古くなってしまった情報も少なくありませんが、出題する側のAIの存在意義の捉え方・運用に対する姿勢』を理解するという面においても、一度目を通しておく価値はあると思います。

AI vs.教科書が読めない子どもたち

【G検定・合格貢献度】★☆☆
【学習モチベーション維持】★★☆
【いつか役に立ちそう度】★★☆

またもやベストセラー書籍ですが、売れているだけに「読んどかなきゃマズいかも?」と感じる方も多いのではないでしょうか? 結論から申し上げると、G検定受験には不要です。

東大合格を目指した人工知能「東ロボくん」の開発について書かれた本ですが、それよりも「教科書が読めない子どもたち」を危惧した内容がメインテーマになっています。
よって、自然言語処理におけるプロセスを学ぶ助けに幾分かはなりますが、試験内容には合致してきません。

ただし、この本は一見『人間の仕事がAIに奪われる!!』的なタイトルに取れますが、中身は極めて冷静で『知能とはなにか?』を起点に、テクノロジーと共存する未来には『人間の読解力』が不可欠であるという話であり、AIを否定する内容ではまったくありません

将来、人工知能を開発・運用していくことを考えるのであれば、広い視野を持っておくことは大切なことです。学習中の箸休めに、試験のあとに、読んでみてもいいと思います。

日頃チェックすべきG検定対策サイト

Qiita

https://qiita.com/

【G検定・合格貢献度】★★★
【学習モチベーション持続】★★☆
【いつか役に立ちそう度】★★☆

実用性で言えば、Qiitaに投稿されている記事ほど特化したG検定情報はありません

JDLA Deep Learning for GENRAL 2017(G検定)推薦図書まとめ

https://qiita.com/m2u/items/548bd59634bbf403cccf

↑「推薦図書まとめ」とありますが、JDLA推薦図書数冊の内容を抜粋してまとめてくれている記事なので、かなり便利です。この方にならってインデックスを作れば頭の中がかなり整理できると思います。

G検定 本番困りそうな所まとめ

https://qiita.com/highno_RQ/items/5f4aa73c362477d90169

↑人物名や用語について簡潔にまとめられています。

JDLAのG検定ではallintext:-*が便利だった話(2019#2合格)

https://qiita.com/yukiZ/items/681bb8882ed435999590

↑試験本番でリサーチして解答する際の検索テクニック紹介です。

おそらく今後も2020#1のG検定に向けた投稿が増えてくると思います。引き続きチェックしつつ、自分でまとめた試験用インデックスを投稿するのもかなり効果的な学習になると思います。

ただし他人がまとめたものばかりを頼りにしてしまうと、自分でやる意欲が削がれる危険性があるので依存は禁物です。

AI-SCHOLAR

AI研究者が考察!これらの記事10個がなぜ多く読まれたの?より

【G検定・合格貢献度】★★☆
【学習モチベーション維持】★★☆
【いつか役に立ちそう度】★★☆

こちらも有名どころです。

上記リンクのようなまとめ記事からは、最新トレンドやニーズを知ることができるので、試験前も後も非常に参考になるサイトです。

しかしながら有名サイトであるがゆえ、AI-SCHOLARの記事が直接解答に結びつく問題は出題されないイメージがあります。

あくまでトレンドや流れを抑えるために使い、記事内のワードから深掘りして知識を得ていく必要があると言えます。

地域コミュニティをチェックしてみる

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【G検定・合格貢献度】★★☆
【学習モチベーション維持】★★★
【いつか役に立ちそう度】★★☆

サイトという意味合いでは離れてしまいますが、モチベーション維持においては共に学ぶ同志や、目標とする人物がいた方が有利です。

たとえばわたしの住む長野県でリサーチしてみたところ、

などの団体を見つけることができ、セミナーや座談会も時折開催されているようでした。

都市に住まわれている方は、AIを学ぶ環境が整っていることは別段意識しないと思いますが、「地方で独学」「受かっても落ちても誰も知らない」という状況の地方在住者は、ひとたび意欲が失せると奮い立たせてくれる外部要素がなかなかありません。

そうした意味でも、SNS上の繋がりやイベント参加などすることで緊張感を保つことができるので、お住まいの地域のコミュニティを探してみることもオススメします。

また、AI領域は初心者・入門者がいて当たり前という空気感なので、参加を臆することはないように思います。

学習しか選択肢がない環境づくり

今回の記事内容は、時間が限られている方がすべてに目を通す・実践するのは難しいかも知れません。

ただ、書籍にしろ動画にしろ、さらには周りの人間との関わり方においても、自分を学習に向かわせる環境を作るのが、モチベーションうんぬんよりも手っ取り早いこともあります。

また、ツールや時間の使い方を工夫できることは試験本番にも有効です。

手を変え品を変え、飽きないように学習を続けることができれば、きっとG検定に合格することができると思います。

この記事が皆さんのお役に立てば幸いです。

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