ディープラーニングの資格「JDLA G検定」受験記① JDLA(G検定)とは?

ディープラーニングの資格「JDLA G検定」受験記① JDLA(G検定)とは?

2018.08.06

日本ディープラーニング協会(以下JDLA)が主催の資格試験であるディープラーニングジェネラリスト検定、通称「G検定」に合格することができましたので、合格までの道のりを記します。G検定をなぜ受験しようと思ったのか?どのように学習を進めれば良いのか?役に立つのか?など、G検定の受験を検討されている方への一助になれば嬉しいです。

はじめに

JDLA G検定2018 #1に合格しました

2018年6月16日(土)に開催されたJDLA G検定2018 #1 (正式名称: JDLA Deep Learning for GENERAL 2018 #1)を受験し、合格することができました。

本記事は、G検定をなぜ受験しようと思ったのか?どのように学習を進めれば良いのか?役に立つのか?など、G検定の受験を検討されている方への一助になるものと思います。

なお、次回のG検定開催日は、2018年11月24日(土)に予定されています。

一般財団法人日本ディープラーニング協会 資格試験
http://www.jdla.org/business/certificate/#education

機械学習、ディープラーニングに興味を持ったきっかけ

JAWS DAYS 2018への参加

2018年3月10日(土)に開催されたJAWS-UG主催のイベント「JAWS DAYS 2018」で、とあるセッションを聴いたのをきっかけに、機械学習やディープラーニングについて調べ始めました。

JAWS DAYS 2018自体は、文字通りAWSに関する内容を中心に、新しい技術の紹介や既存技術の活用法、ユーザーによる事例紹介などのセッションが開かれます。

その中で、AWSの機械学習プラットフォーム紹介のセッションがあり、機械学習は人工知能を実現するためのアプローチであるとか、人工知能には強いAIと弱いAIがあるとか、そういった話から入っていき、後半部分はよくわからない部分はありましたが、何もわかっていない人にも配慮された内容のセッションでした。

開発者とデータサイエンティストを支えるAWS ML Platform

JDLA(G検定)を知ったきっかけ

情報収集

JAWS DAYS 2018参加後、機械学習やディープラーニングについてもっと知りたいと思い、まずはインターネット上の記事で調べることにしました。思っていた以上にたくさんの記事が見つかり、様々な記事に目を通しました。内容に不自由することはなさそうでしたが、部分的に説明されているものが多く、体系的に学べそうにありませんでしたので、書籍購入を決意しました。

書籍選定

私はインフラエンジニアとして仕事をしておりますが、エンジニアのくせに書籍への投資経験と投資意欲があまりなかったため、若干渋ったことは内緒ですが、悩んだ末に購入した書籍がこちらです。

ディープラーニング(やさしく知りたい先端科学シリーズ2)
http://amzn.asia/7bSQ1Yr

本の中身はというと、キャラクターとして、博士とウサギとカエルが出てきます。カエルがかわいいです。

さて本の内容についてですが、人工知能の歴史や機械学習の基本から始まり、ディープラーニングへと続いていく流れになっています。そして、あまり数式が出てきません(これ割と重要だと思います)。

ディープラーニングとは、についてはここでは言及しませんが、人間の知能はコンピュータで実現(計算)できるという発想のもと進められた研究が人工知能ですので、実際にはさまざまな数式(行列や微分など高校数学が主)が登場します。

G検定との出会い

書籍を読み進めていくなか、やはりよくわからない部分が出てきますので、調べている過程で辿り着いたのが、日本ディープラーニング協会(JDLA) の存在です。トップページから順に見ていき、ニュースを見ていると、結構最近できた団体であることと、認定試験が過去に一度開催されたという情報がありました。

詳しくは後述しますが、「資格」とか「ライセンス」には敏感でして、ここから受験の検討が始まったわけであります。

受験に対するモチベーション

理事長が松尾先生

JDLAの理事長は、松尾豊先生です。人によってはこれだけで十分なモチベーションになると思います。

1年ほど前でしょうか。NHKのスペシャル番組で「人間てナンだ?」が放送され、さらにその半年後には連続放送(全12回)がありました。チュートリアルの徳井さんと松尾先生がメインパーソナリティで、ゲストに各界のプロを交えてAIに関する様々な話をするという内容でした。

番組ページがありますので、興味のある方は覗いてみてください。松尾先生が動画でディープラーニングについて教えてくれるコンテンツもあります。

人間てナンだ?超AI入門 – NHK
http://www.nhk.or.jp/aibeginner/

再放送して欲しいですね。

将来必ず役に立つ

近いか遠いかはわかりませんが、AI関連の勉強は将来必ず役に立つと私は判断しました。その結果、ひとまずの指標として、G検定を受験することを決意しました。

近い将来について

目下、2020年の東京オリンピックへ向けて様々な取り組みが進められています。例えば、総務省のバックアップのもと、情報通信研究機構(NICT)が多言語音声翻訳システムを開発しています。

総務省における人工知能関連研究の取組について
http://www.soumu.go.jp/main_content/000397695.pdf

多言語音声翻訳技術を活用した民間の製品・サービス事例
http://gcp.nict.go.jp/news/products_and_services_GCP.pdf

資料を見ていただくとわかるように、スマホアプリが既にリリースされています。また、この多言語音声翻訳システムを利用したビジネスも始まっているようですので、こういった取り組みに目を向けていく必要があると思っています。

遠い将来について

「シンボルグラウンディング問題」が解決するのが2025年と予想されています。

シンボルグラウンディング問題とは、シンボル (記号) からそのイメージを起こすことがコンピュータには難しいというものです。
例えば、我々は「シマウマ」と聞いて「縞々のある馬であること」および「シマウマの概念 (イメージ)」を導き出せるが、コンピュータにはそれが難しい。これは身体性の問題でもあり、現実世界とつながっていないコンピュータには理解できない、といった具合です。

これを契機にAIの応用幅がぐっと広がるものと推察されますので、ピークが来る前の2021年~2025年にまたAI人材が足りなくなるのではないかと個人的に思うところであります。

遠いと思うか近いと思うかは読者にお任せします。

ゲンキンな話

一番のモチベーションではないでしょうか。

弊社の特徴にライセンス取得の奨励というものがあります。なんでもかんでも、というわけではありませんが、会社の現在および次の事業に関連するもの、例えばPython3エンジニア基礎認定試験については現在、重点ライセンスの位置付けになっており、受験費用や取得後の奨励金が手当として給与に返ります。

前編の最後に

前編では、著者が機械学習やディープラーニングに出会うきっかけやG検定受験のモチベーションについてご紹介してみました。後編では、G検定の学習方法や試験内容、受験後の感想などについてご紹介したいと思います。

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