G検定とは
ディープラーニングの基礎知識を学べる資格です。一般的にどう使われているかというよりかは、ディープラーニングの歴史や種類など業務に応用する前の知識を習得できます。
受けてみた感想ですが、
私は業務に活かしたくて勉強を始めましたが技術的なところや歴史や法律などが多くてすぐに利用できるような知識はそこまでないように感じています。例えば、画像認識はけっこう知識付きましたがまったく使わないので基礎知識程度かなあと。（ファインチューニングが何かとかRNNとかはけっこう役に立ってます）
合格率が7割前後とITパスポート並のレベルと思っていましたが、ITパスポートよりも全然難しいと感じました。（そもそもG検定を受ける人がITに詳しい人ばかりで全体的にレベルが高いのではないかと思います）
勉強期間
5週間~6週間（トータル50時間くらい）勉強したと思います。
G検定の勉強法
あくまでも私の勉強法です。
公式テキストと問題集（+Youtube）で勉強しました。
公式テキストを一通り理解しておそらく全体の60%程度をカバーできていたように感じます。
というのも、テキストの中で「ほかにも○○や××があります。」という説明が全く書かれていない重要そうでない言葉がピンポイントで問題になっていて、問題集でやっと85~90%くらいまでカバーできたように感じます。
カバーできていない残りの10%は何かというと「AIに必要な数理・統計知識」と「初見」です。テキストで統計の勉強できないのであまり対策できませんでした。
そして、よくわからない技術的なところはYoutubeで解説されているものを何度も見ました。
以下はYoutubeでよく見ていたチャンネルです。
・スタビジ【誰でもAIデータサイエンス】byウマたん
・3Blue1BrownJapan
・シミュレーションの世界に引きこもる部屋（G検定、DS検定、AI実装検定がメイン）
問題がただ解けるだけでなく言葉の理解も必要です。
振り返ってみてどう勉強すればよかったか
- 公式テキストをある程度やる
- シラバスを読み込んで公式テキストで得られなかったところを理解する
- 問題集をある程度やる
- シラバスを基準に公式テキストと問題集を完璧にしていく
勉強していてやっとけばよかったと後悔したのはシラバスをちゃんと見るタイミングが試験の1週間前だったことです。
シラバスに載っていることの理解ができているか、ということを基準にテキストやっていくことが最速の勉強法のように思います。
シラバスに載っていて問題集でカバーできていないところもあり、シラバスに出ないところは薄く勉強するというような指標として利用すればもう少し効率的な勉強ができたのではないかと思います。
準備～受験までの流れ
メールで当日の試験情報を受け取りつつマイページから受験します。
私は家で受けました。
13:00開始なのですが、12:50くらいにマイページの「あなたの試験一覧」にエリアが表示され、受験ボタンから開始できました。（エリアが出るのをドキドキして待っていました）
ちょっとした計算もある聞いていたので紙とペンは用意しておきました。（3問ほど計算で実際に利用しました）
また、検索もOKなので「G検定チートシート」の準備もしていました。チートシートはG検定で出る用語と解説のまとまったものでネットに上がっていたものを準備しました。
ですが、ほぼ用語は覚えていたので私は全く利用しませんでした。（そもそも検索している時間はないです）
受験最中
カメラはオフでよく、複数人で受けてもバレない状態なのでいいのかなあ、とは思いました。
ただ、1問30秒程度しかかけられないので複数人でやっても高得点はできないような気もします。
1問2秒で回答するもの、1問2分かけたもの、まちまちだった気がします。全部解いても残り時間が3分くらいしか余らなかったので見直しもほぼできませんでした。
（1問1問全力で解く方が効率が良いかもしれません）
結果
けっこう勉強しましたがそこまで得点は良くなかったです。
（Xを少し見ましたが3日前から勉強して9割超えている人とかもい、すごいなあと）
合否は2週間後にメールできました。
ネット受験なのに即時で合否が出ないのはおそらく合格ラインを毎回変えて7割程度の人を合格させているのではないかと思います。
気になったこと
第6回から問題数が減るとのことなのでもしかしたら問題の難易度は上がるかもしれません。。
