【G検定】独学に使ったテキスト２つ
AIについての概要をなんとなく把握しているだけでは駄目だなぁと思い。
G検定の受験を決意し、無事合格することができました。
・・・よくもまぁ受験時の(理解度的に)悲惨な状態で合格できたなぁと思いますが。
受験時のことを少し交えつつ書いていこうと思うのが、公式本と緑本と言われるG検定定番の教科書についてです。
この2冊はG検定の特設サイトでも推薦図書として上位に掲載されています。
自分自身、受験を考えた時にこの推薦図書を参考に教科書を選びましたが。
近くの本屋さんには緑本しかなく、勉強しながらなんとなく不安を感じ、後日公式本を買い足した感じです。
G検定のテキスト選びの参考になればと思いますが。
・AIはなんとなく触ってるけど、仕組みは良くわからない
・仕組みの主な名称(AttentionやTransformerなど)は知ってるけど、何をしているのかは知らない
・AIのモデルやサービスの名前やそれぞれのAIができることぐらいは知っている
という、受験当時の自分向けにまとめてみます。
結論：自分に合った方で
結論から書くと、勉強するうえで理解しやすい方で選ぶのが良いのではないかと思います。
というのも、自分の受験時の実体験があるからなんですが。
受験時の悲惨な理解度の状況というのを少し詳しく書くと、公式本や緑本に載っている問題の正答率の低さというものでした。
よく合格できたなと自分でも思いますがｗ
たぶん、学習を始めたころに、2冊を教科書として使ってしまったので。
反復学習の時間は恐ろしく短かったなと思います。
なので、問題に取り組み始めたのが試験1週間前あたりで、そこから正答率を少しずつ上げていったような感じです。
が・・・50％行ってたかな？ぐらいです。
定着には程遠い状態ではありました。
それでも合格できたのは、暗記よりも流れで学習するようにしたからかなと思います。
もともと暗記がそんなに得意ではないので、文脈で内容を覚えるという勉強方法をする方ではあります。
・・・まぁ人によっては、受験状況から「G検定に暗記は必要ない」という方が多そうですけども。
で、実際に問われた内容を思い返してみると、一つのモデルや手法、出来事に対して多角的に問われたものが多かったかなと。
どの様な課題に対し、どの様な手法で、どの様にモデルが構成され、どの様に改善され、どの様に・・・
というような流れを覚えるような学習が重要だったなぁと、合格した今だから思うのです。
さらに、試験範囲がAIの概要全般という感じなので、かなり広い範囲でこのような理解が必要です。
なので、扱われている内容やテーマを感覚的に理解しやすい方を選ぶのが良いでしょう。
この後に続く自分の印象や、アマゾンなどのレビューを参考にしつつ、実際に試し読みした上で選ぶのをおすすめします。
公式本の特徴
正式名称は「深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト」です。
この記事を書いている時点では第3版です。
G検定を主催しているJDLAが監修しているので、試験範囲はまんべんなく押さえられていて。
タイトルの通り「教科書」な内容です。
細かい説明や、AI初学者には難しくなる内容を可能な限り省き、試験範囲を外観することに注力しつつ、AIを利活用する人に押さえておいて欲しい知識に絞っているという印象です。
それだけでなく、図解や写真、応用例も載っているので、どのように利用または実装されているかも理解しやすいですかね。
個人的に興味の出たところが「本書の範囲外〜」と省略されてしまうのが残念に感じますが。
その内容を別で扱う書籍が同じJDLA監修で出版されているので、そちらで深めることもできます。
緑本の特徴
正式名称は「ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集」です。
この記事を書いている時点では第2版です。
公式本の約1.5倍の厚みのある本ですが(2024年10月時点の個人的な比較)、帯に書いてあるとおり、この教科書1冊でも合格は十分狙えると思います。
単元ごとのポイント整理は学習に便利でしたし、これからAIを利活用していくなら頭に残しておきたい課題や問題なども、少し考えることができるような構成という印象です。
自分が購入した第2版では赤シートが付属していたので、隙間学習もしやすいですかね。
付録のPDF模擬試験など、学習に必要なものは一通り揃っています。
ド文系な自分には、「AIで利用する数学」に関する章は非常に助かりました。
公式本と緑本のどちらが良いか？
すごくざっくりとした特徴の説明となってしまいましたが。
個人的なイメージとしては。
公式本＝教科書
緑本＝参考書
という感じです。
あくまで個人の感想・イメージでここからは書かせていただきます。
まず、説明の仕方の違いがありますね。
公式本は、扱う問題や手法は扱う単元内でまとめられていて、その他の単元で関連するところでは触れる程度にしているという印象です。
緑本は、単元ごとに流れがあり、必要に応じてモデルや手法の該当する部分を説明してくれているという印象です。
なので、公式本は読み進め、緑本は行ったり来たりして理解する。というような感じでした。
自分は緑本から学習を始めましたが、勉強の時間が限られていてぶつ切りの学習になってしまったためか。
緑本だとどうも理解が進む気がしなくてですね。
公式本をさらっと立ち読みして、上記のような印象を受けたので切り替えた感じです。
ただ、もう少し詳しく知りたい！と思った内容は肩透かしを食らってしまい。
そこを深堀りすると範囲外の勉強に没頭してしまうので、そういったところをすくい上げてくれたのが緑本という感じです。
緑本は「G検定合格後も手元でAI関連の辞書と使ってもらいたい」というコンセプトもあるみたいなので、試験範囲外になりえることの概要も丁寧に扱われている印象でした。
ここらへんから考えると。
公式本：AIについて始めて勉強する人、まとまった勉強時間の確保が難しい人
緑本：AIの仕組みなどをなんとなく把握しているけど詳しく知りたい人
というオススメの人の違いになるかなぁと。
ただ、扱われるモデルの数(文字として出てきたり、派生として扱われるという意味での数)は公式本の方が多いので、問題を解くことを考えると、緑本だけだとつまづきやすいかもしれません。
実際、メジャーな生成AIしか把握していなかった自分は思いっきりつまずきましたｗ
学習前に自分が持っている知識を把握する意味でも、まずは試し読みが良いんじゃないかと思いますよ。
問題集は別で買う方が良いかも
ということで、G検定の学習で使う教科書は公式本と緑本でどちらが良いかを書いてきましたが。
個人的には、両方ある方が良いんじゃないかなと思います。教科書と参考書なので。
もちろん、学習前にどれくらいのAI知識があるかにもよるので、必ず両方ではありませんが。
ただ、とりあえず合格を目指すのであれば、公式本と問題集にするのが良いというのが自分の体感です。
緑本は問題は確かに多いんですが、問題を解きながら学習するというよりも、単元の理解度を測定するために問題を解くという感じなので。
問題の演習ということを考えると、問題を解くことに慣れるような学習も必要じゃないかと思うのです。
自分は問題を解く量が少なくて、不安MAXで試験に望むことになりましたので・・・
問題集もG検定の特設ページの推薦図書で紹介されているので、参考にしてみてください。
・・・教科書選びの参考にならなそうな記事ですが、ここまで読んでいただいてありがとうございます。