【G検定・2020#3向け】2020#2 試験本番中にググったことまとめ(過去問対策の代わりに使用可)

こんにちはりょうたろです。

G検定の勉強を始める時に気になる事、それは

G検定の過去問って売ってるんですか?

ということだと思います。まず残念ですが、G検定の過去問題は公開されていません。

G検定の過去問題は公開されていません

G検定は、2017年からスタートした資格のため、問題数が蓄積されていないことや、最新の知識が問われるため、過去の知識がすぐ陳腐化してしまうなどの理由もあってか、過去問題集は存在しませんし、一般の方がテスト問題を流出、販売させることも禁じられています

ただ、その代わりに、2020#2 のテスト中にググった事をまとめましたので、本番の雰囲気を味わってもらえればと思います。(ディープラーニングG検定は本番中に検索をすることが認められています。)

*この度2021年2月にディープラーニング G検定に興味をもったらはじめに読む本を Kindle本で出版しました!

2020#2 のテスト本番中にググったことまとめ

詳しい解説は省略しますが、グーグル検索を行なったもので、後で確認した時に検索内容が把握できたもの(有効検索数)だけを抜粋しています。

実際には訳の分からない事を検索して見当たらなかったり、検索結果からさらに検索したりして、実際の検索数は153個でしたが、今回はその中で、有効検索数の55個を紹介しています。

テスト開始後0~10分 (検索数:2)

透明性レポート
gdpr データポータビリティ

テスト開始後10~20分(検索数:4)

XAI 投資 アメリカ
PDS 情報銀行
ELSI 生命科学
2019年 IEEE 倫理ガイドライン

テスト開始後20~30分(検索数:1)

ディープフェイク

テスト開始後30~40分(検索数:1)

adversarial example

テスト開始後40~50分(検索数:6)

FCN 畳み込み
アクタークリティック法
スキップグラム
word2vec
マルチモーダル マルチレイヤ マルチラベル
ボルツマンマシン 単語

テスト開始後50~60分(検索数:8)

単語埋め込みモデル
談話解析
照応解析
ペタ エクサ ヨタ
LSTM ゲート数 2000年
パノプティック インスタンス
セグメンテーション セマンティックセグメンテーション
R-CNN U-net SSD(single shot mutlibox detector)物体検出

テスト開始後60~70分(検索数:6)

モンテカルロ法 パラメーター
OCR 手書き
セマンティックセグメンテーション
物体検出自動運転
キャプション生成 画像認識
N-gram 文字生成 1文字ずつ NIC文字生成 CBOW文字生成

テスト開始後70~80分(検索数:4)

ResNet 152層
teacher forcing RNN
RNN ドロップアウト
CNN ストライド

テスト開始後80~90分(検索数:6)

強化学習 エージェント
t-SNE 次元圧縮
CNN インセプション
Q学習
alphazero dqn
VGG スキップ

テスト開始後90~100分(検索数:7)

共変量シフトとは
シンボルクラウディング問題
imagenet 1,400万枚 データセット
YOLO SSD 物体検出
価値反復法
R-CNN
DQN 方策関数

テスト開始後100~110分(検索数:10)

RNN 出力 確率分布 サンプリング
NAG モメンタム
MAML メタ学習
メタ学習とは
CBOW 周辺
交差検証 汎化
ベイズ推定 事後分布 尤度最大
コサイン類似度
改正道路運送法 作動記録
内部表現 特徴量
交互作用 特徴抽出

まとめ:検索結果から見る試験対策

この結果からわかることは2つあります。

・強化学習と画像認識と自然言語処理の分野で検索数が多い
・試験前半は検索数は少なく、後半で検索数が多い。

試験前半は法律分野が多く出題された記憶がありますが、正直、法律分野は検索しても答えは出てこないので、フィーリングで答えを選ぶのが良いと思います。ここでハマりすぎると後半の”難しいけどググればなんとかなる分野” で時間切れになってしまいます。そうすると大幅に失点してしまい、合格が厳しくなります。

また今回は黒本を中心に問題演習をして、テスト中も黒本を使って検索をしていたのですが、画像認識や自然言語処理に関する分野は黒本だけでは厳しかったです。ネットに頼ったほうがいいと思います。これを参考にして、試験勉強頑張ってください!

【合格への近道】おすすめ参考書

G検定を受ける上で苦労したのが「どの参考書を使うか」です。少ないネットでの情報をかき集めたり、実際に自分で購入して使った経験をもとに、オススメ参考書や勉強法についてまとめています。

ディープラーニング G検定 公式テキスト(白本)

まずは ディープラーニング G検定 公式テキスト が良いです。この本は通称(白本)と呼ばれています。試験範囲はひと通り網羅しておりそれほど堅苦しい書き方でもないので読みやすいです。やっぱり公式テキストは外せないですね。直前になると売り切れる事もあるようなのでご注意を。

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 (黒本)

白本とセットで勉強していただきたいのが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 通称(黒本)です。非常にわかりやすい良本で、私の勉強の軸は黒本でした。ただわかりやすい分、全体的に難易度は低めです。また、G 検定本番のテストで黒本と全く同じ問題が数問出ました。勉強方法は以下にまとめています。

これ1冊で合格! スッキリわかるディープラーニングG検定(青本)

これ1冊で合格! スッキリわかるディープラーニングG検定 テキスト&問題演習(青本)は、資格試験で有名なTAC 社によって出版されたテキスト&問題集です。黒本に比べて青本の方が情報が新しく、最新の本試験に沿った内容がのっています。また、過去問分析にもとづく予想問題もあり、テスト本番前の最終確認に使うのも良いでしょう。ただ内容は少し難しいので、1冊目から青本に行くのは厳しいかなという印象です。白本&黒本→青本の順がオススメです。

G検定
シェアする
りょうたろをフォローする
サラリーマンにオススメな最強の自己投資ブログ