JDLA ディープラーニングG検定 内容・難易度・試験対策まとめ

2017年12月16日、JDLAディープラーニングG検定を受講しました。

受験を検討している方のために内容をまとめておきます。





問題数と試験時間

問題数:233問
試験時間:120分

試験時間に対して問題数が膨大ですが、「画像認識タスクには特定物体を矩形領域で抽出する(ア)や、ピクセル領域ごとに認識する(イ)がある。」といった具合に、1つの文章に対して穴埋め問題が複数設定されていたりするので、試験を受けた感じでは問題数が多すぎるといった感覚はなく、実質120問程度といった感覚でした。

 


出題範囲と難易度

ディープラーニングに関する出題は簡単なものばかりでした。
学習率の大小によって学習の進み方がどう変わるか、ドロップアウトは何の役に立つか、正規化や正則化はどんな処理をしてどんな効果が出るか、CNN・RNNの特徴は何か、、、、せいぜいそんなところです。ディープラーニング関連の設問が最も簡単で点の稼ぎ所だったのではないでしょうか。

重回帰分析、主成分分析、SVMについて問う出題もありました。
特にSVMはカーネルトリックなどがどんな手法でどんな効果を生むのか、マージン最大化手法ですという以上に正確な知識を問われました。このあたりは推薦図書を読んだだけでは解けない問題だったので、多くの受験生が苦戦したのではないでしょうか。

人工知能の開発の歴史を問う問題も多かったです。
第1次AIブームから現代にいたるまで、どんな技術でどんな課題が解決されブームが加速し、どんな課題に直面してブームが終焉したのか。シンボルグラウンディング問題やフレーム問題、抽象化の難しさやエキスパートシステムの問題点などを問う設問が多かったです。AlexNet、GoogleNet、VGG、ResNetなどディープラーニングの進化をたどる設問もありました。これらは推薦図書にあるAI白書や松尾先生の本を読めば対応できます。

人工知能開発の世間動向を問う設問もありました。
ここが最も厄介で、シンギュラリティに対してイーロン・マスクがとっている姿勢として最も適切なものを選べとか、「そんなの知らんわ」という設問が多かったです。自動運転の開発状況や各レベルの意味、さらには法規制の整備状況も問われました。人工知能をビジネスに活用しようとする人向けの試験であるということを強く感じさせる設問です。AI白書をよく読めば書いているのですが、カンペなしにはきつい設問が続きます。ここでうっかりググって時間を使ってしまって最後までたどり着けなかった受験生も多かったのではないでしょうか?


まとめ

ディープラーニング検定というよりも人工知能検定でした。試験名は改めた方がいいでしょう。

網羅性が高く、「バズワードに踊らされることなく、こういうことをきちんと理解してほしい」という協会からの強い意志を感じる試験でした。

ディープラーニング関連は岡谷先生の本を1度読めば十分です。それ以外の設問は推薦図書を1通り読んだだけでは対応できないでしょう。2~3回繰り返して読んで歴史や経緯を辿った知識定着をさせないと合格困難な試験と思われます。