○ 自己紹介

皆さん、こんにちは！　Kuriiです！
無事に大手IT企業から内定をいただき、晴れて今年度から新入社員として働いています。私はAIエンジニアとして働くことを目指して日々学習中です！大学院にも行きたいですね笑

○ G検定の受験結果

AIエンジニアの第一歩として、JDLA Deep Learning for GENERAL 2022#2（以下、G検定）を受験しました。「G検定なんて必要？」と思う方もいらっしゃると思いますが、G検定合格に向けた学習過程で自分の興味分野をより詳細に決めていく目的で受験を決意しました！　
「早く得点開示をしろよ！」という方もいらっしゃると思うので、以下に結果を示します！

なんと、各分野の得点率の平均は95%でした！！
決して誇るべき得点率ではありませんが、全受験者のTOP10%には入っているのかな？と推測しています。

○ G検定の学習方法

得点率95%を記録した私なりの学習方法を以下に示します！
※ あくまでも私の学習方法であることに注意してください。

学習方法

Step1. G検定テキスト2冊の読み込みをそれぞれ2周ずつ行う。
　G検定テキストの読み込みを1冊ではなく2冊行う理由は、インプットする情報が1冊のテキストに依存してしまうからです。また、1冊目でカバーしきれていない情報を2冊目で補うためです。
各テキストの読み込みを2周ずつ行う理由は、1周目は読み込みに時間がかかり過ぎてしまい、最初の章の内容から順に記憶した内容が忘却していくためです。1言1句覚える必要なく、読み込みスピードを早くすることも重要です。
　私はStep1を大体1週間で終わらせました。使用したテキストを以下に示します。

Step2. G検定問題集を全て解く。
　Step1を終了したら、すぐにStep2に取り掛かります。　問題集を解くだけなので特にコツとかはありませんが、強いて挙げるとすれば、1周目で全ての問題を解くことと2周目で解けない問題を解けるようにすることの2点のみです。
　私はStep2を2日で終わらせました。使用した問題集を以下に示します。

Step3. G検定問題集で判明した苦手分野と興味分野をG検定テキストで再度学習する。
　Step3では、苦手分野を重点的に再学習しながら、興味分野でモチベーションを保ちます。苦手分野は大抵Step1のテキスト読み込みの際に興味を持てなかったところになるため、再学習しても楽しくないことが多いです。そのため、苦手分野の再学習で楽しくなくなったと感じた瞬間に興味分野の再学習を行うと良いと思います。
　私はStep3を2日で終わらせました。

Step4. G検定模擬試験を解く。
　Step4では、G検定の出題数と解答時間に慣れるために行います。G検定では、約200問程度を120分で解きます。そのため、単純計算で1問あたり36秒程度で解答しなくては解き終わりません。特に、最近よく主題される傾向にある法律・倫理・社会問題では問題文とその選択肢の文章量が多いため、問題を理解することと選択肢を選ぶことにより時間がかかります。
　私はStep4を1日で終わらせました。使用したG検定模擬試験のサイトを以下に示します。

※ 直前対策200題以上（120分の模擬試験形式）＋新シラバス対応100題の合計300題以上を無料で解くことができますが、新シラバス対応100題の方はより難しいためショックを受けたくない方は解くことを推奨しません笑

Step5. 余裕があれば、興味分野をG検定テキスト以外でより詳細に学習する。（← 本来の目的）
　Step5は、私と同じ目的を持っている方向けです（「○ G検定の受験結果」を参照）。G検定に合格することが目的の方はStep4までで十分に合格できると思います。
　私は、物体検出とセグメンテーションタスクを同時に行うマルチタスクモデルと深層生成モデルに強い興味を抱いたため（特に後者の深層生成モデル）、Google社開発のText-to-Imageの深層生成モデル 「Imagen, Parti」の原論文を読んでいたりしました（中々理解できませんが……）。

○ 最後に

　G検定はあくまでも資格です。資格は手段なので目的が大事です。皆さんのそれぞれが持つ目的でG検定の学習を行なっていただければ幸いです。中には、G検定に合格することが目的の方もいらっしゃると思います。その方々に向けて伝えたいことは、私がした学習方法のStep1-4までをこなせば確実に合格する可能性が上がるということです！　本当はほぼ確実に合格できます！と言いたいところですが、責任は取れないので控えめな発言にしておきます笑　応援しています！