こないだG検定を受けた。
G検定はAIとか機械学習とかディープラーニングとかの検定試験。受けたのは2023年11月10日で、2023年の5回目の試験だから2023#5と呼ぶらしい。かっこよ。
受けた感想としては「とにかく難しかった」ということ。答を覚えていても解けない問題がほとんど。そしてその度合いが高い。該当する技術とか法律とかガイドラインとかの成り立ちや背景を理解していないと正解するのは難しい。
のだが。
実はそれよりも大変なのは試験中の時間管理。
というのもG検定は120分で約200問も解かないといけないのでじっくり考えてる時間がない。だからいまの自分の進捗具合が想定される時間より前なのか後ろなのかを把握していないと、その問題を捨てるのかもう少し考えるのか判断できない。
実はそれに気付いたのはG検定の約1か月前に受けた生成AIパスポート試験のとき。こちらは60分間で60問だから「いまこのタイミングで何問目を解いてる必要があるか」がわかりやすいんだけど、それでも解いてるときは急いでるので「えーと、いま何時何分なら大丈夫なの？」と思うことも多かった。
なのでG検定のときは事前にタイムテーブルを作っておくことにした。「いま16:45だから70問目までは終わっててほしい」みたいなことがわかるようにしておいたわけ。僕は単純に200問を120分で割ったけど、もっと余裕を持ってたとえば制限時間を100分とかにして計算しても良いかもね。
ともあれ、おかげで「気付いたらもう時間がなくなってた！死ぬ！」とかはなかった。
おめでとう、ありがとう。
まあでも、最初に書いたように僕にとってはかなり難易度が高かったので、合格はしてないと思いますけどね。
というのもG検定の前に受けた生成AIパスポート試験、「わりと簡単だったな」と思ってたら先日届いた試験結果のシラバス別得点率が思ったより低かったのよね。キモであろう「生成AI」のパートが73%とかどしたん？
| AI（人工知能） | 87% |
| 生成AI（ジェネレーティブAI） | 73% |
| 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向 | 86% |
| 情報リテラシー・基本理念とAI社会原則 | 86% |
| テキスト生成AIのプロンプト制作と実例 | 82% |
そんな「ほぼ間違いなく落ちてる人」が書いた記事なんか役には立たんと思うが、落ちてから書くとさすがに目も当てらない気がするのでその前にと思って急いで書いてます。
で、せっかくなので試験のときに使ったタイムテーブルを置いておきます。タイムテーブルの他に、試験で出されると何げに焦る計算問題用として、行列のかけ算用のセルとCNNのフィルタサイズの計算式も付けときました。
よかったら使ってください。
ちなみにチートシート的なサイトとしてはいくつか用意してたけど、試験中に使ったのは結局以下がほとんどだった。やっぱり1ページにまとまってた方が検索しやすいね。
それと、一応と思って試験の直前に買ったnoteのやつは結局役に立てられなかったかなあ。
あとはChatGPTとBing ChatとBardを使って、3つのAIの返事の多数決を取ったりしてた。でも普通に検索した方が良かったかも。多数決しても全員間違ってたら仕方ないわけで。
そんな感じです。
みんな慌てないでがんばってね。
おわり。
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