文系の営業職でもAI資格「G検定」に合格できた方に対策を聞いてみた!

また、大学は文系で、前職で 1 年ぐらい証券営業をしていて、今の会社に入ったときは IT はまったくの未経験でした。

その認定資格が 2 つあり、1 つは私が取得した G検定 (ジェネラリスト) と、もう 1 つが E資格 (エンジニア) です。

G検定 はビジネス職向けでディープラーニングを事業に活かす知識があるかが問われます。
E資格 は IT エンジニア向けでディープラーニングを実装する知識があるかが問われます。

SEプラスでも、AI に関連する研修を幾つか実施しているのですが、他の技術研修と比べて非常に人気が高く、お客様の関心が強い分野である一方、私自身の知識が不足しているという意識がありました。

といいつつ、個人的に AI の最新テクノロジーに興味があり学んでみたかった、というのも多分にありました。(笑)

例えば、AI 開発のフレームワークやライブラリに関する話をしたり、AI の時事ネタでお客様と盛り上がったり、今までになかった話の引き出しが増えたと感じています。

今後、SEプラスで AI やディープラーニングに関する研修企画が増えると思うので、その際に声を掛けてもらえるよう、さらに知識を磨いていきたいです。

ただ、興味本位で Youtube の GLOBIS チャンネルで、この試験を運営している JDLA の理事長 松尾豊さんが出演されている、AI に関するディスカッション動画を視聴したりなど、表面的な知識はかじっていました。

具体的には、関数、行列演算、確率関連 (標準偏差、分散、正規化とか) などなどです。

ただし、関数など数学の用語がわからないと、そもそも試験範囲の内容が理解できない可能性があるます。特に微分は必須です。

なので、しっかり勉強したほうがよいと思います。

話にならないのですが、試験中に Web で検索ができる！という理由でたかをくくっていました。

結果、問題数が多すぎて、いちいち検索していたらあっという間に 2 時間たち、当然不合格でした。

これはちゃんと勉強しないと受からないと身に染みてわかったので、気持ちを切り替えました。

まずはインプットのために 1 ヶ月公式テキストで勉強し、残りの 1 ヶ月はとにかく問題を解いたりノートにわからないところを書きだすなど、アウトプットすることを意識しました。

たとえば、高いブランドのノートやボールペンを買ったり、行きたいカフェに行くついでに勉強するなどして、毎日勉強している自分をかっこいいと思い込んでどうにかしていました (笑) 。

• 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

まず、この公式テキストの基本をなぞりながら勉強するのがオススメです。

• 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

です。

公式テキストでは触れられていない問題も出てくるので、それはこの問題集でカバーできました。

• 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの 松尾　豊：一般書 | KADOKAWA

AI がまったくわからないという方は、先にこの本を読むと、AI に関する概要がさっと頭に入ってくるのでオススメです。

JDLA でも推薦書籍に挙げている本ですね。

先程お話した通り、試験中に検索できるので、試験前に必ず開いておいてスグに見れるようにしておいた方が良いです。

中でも、個人的に理解が進んだのが、この動画です。

非常にわかりやすく説明してくださるので、本はちょっと読む気がしない、という方はまず動画からなんとなくみてみると、意外と理解が進むように思います。

ただ、「試験に合格する」ということを考えると、量が多すぎて全部読み切るのは大変でした。また、サイズが大きいので持ち歩きしにくいんです。

今のところは、電子版が無いようなので試験勉強用には不向きかもしれません。

先走って、とりあえずディープラーニングの専門書を買ったものの、数式まみれで素人には無理でした。

というより、G検定 ではそこまで問われませんでした。。。同じ書籍で覚えるべき知識をしっかり習得した方が良いですね。

当たり前ですが、過去問が出回っていないので、テキストで勉強するのが一番手っ取り早いです。

先程の問題集と、公式テキスト内の問題を何周かして覚える。意外と試験でも同じような問題が出てきました。

もちろん、複雑な関数まではまだまだ勉強不足ですが、ディープラーニングはどういう課題を抱え、かつ改善されてきたのか、またディープラーニングに使用されている関数の特徴などがわかってきたときは、とても面白かったですね。

わかる、わかるぞー、という感覚です。

ディープラーニングの仕組みに使用される関数の特徴や種類、その仕組みが腑に落ちるまではとても時間がかかりました。

私もそうですが、文系の方は時間がかかるかもしれません。

結果、社内でも関心が高まっているので、合格できて良かったです。

やや試験料が高いのが気になりますが…

なので、AI というと、IT エンジニアや分析職の方向けと思われがちですが、私のような営業や HR 関連、職種を問わずチャレンジできると思います!!