G検定を受けてみた

2020年7月4日(土)、G検定を受験しました。

G検定

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。

試験が終わった感想は、「思ったていたより、MUZUI！！！」 

会社の人が言ってました。「結構、KANTANYO〜」、「1ヶ月も勉強すれば、受かるよ〜」

そんなセリフを聞いてしまったがために、この1ヶ月なんとな〜く、通勤中に本を読み、なんとな〜く家に帰って問題集を解き、、、

問題集も8割解けてたので、まぁ受かるっしょ！的なノリで本番を迎えました。

が、「MUZUI！！！」

この1ヶ月で解いてきた、問題とはノリが違う

確かに問題集と全く同じやん！って問題もあったけど、そんな問題はほんのわずか

聞いたことない名称が出てきたり、法律系の問題だったり、機械学習の手法の特徴だったり、とにかく「MUZUI！！！」

いや、でも機械学習の資格なんだから、機械学習の手法が問われるのは当たり前なんですよ

でも難しかったんですよ

なんで難しいんだろーと思ったんですけど、やはり勉強方法が悪いんだなと

RNNは時系列データを扱えるんだと、なんとな〜く覚えていても、RNNの構造や使われている技術については全く覚えていない。

ダメなんですよね。これじゃ。

昔から、点数をとることは得意でした。

単語を覚えたり、公式を覚えて数式を解いたり、得意でした。

でも、その単語を使って英会話したり、公式の背景なんて考えてこなかった。

ただただ、なんとな〜くの知識を頭に詰め込んできたから、その癖が抜けないんですよね。

点数は取れても、実生活、仕事には活かせれてない。

テストを受けながらそんなことを考えてました。

とは言え、せっかく受験したいので受かるといいな

１〜２週間後に結果が分かるのでまたご報告します。

(2020/7/19 追記)

無事合格しました！

今回は受験費が半額だったということもあり、過去最高の12,552人が受験したみたいです。

その内、合格者は8,656人、7割近くが合格者ということで多いな！という印象（笑）

AIの技術は日々進んでいるため、今回の合格に甘んじることなく日々情報を追って行こうかと思います。