G検定は文系でも合格できる。効率的な数学対策を解説！

G検定

G検定とは？を知りたい方はこちら

本記事では、G検定を受ける際に必要な数学力や文系出身者にオススメの対策方法を解説している。
「数学が苦手だから…」とG検定を敬遠するのは非常にもったいない。この記事を読んで、G検定へのモチベーションを高めていこう。

問題内容

まず問題内容を確認しよう。G検定で問われる分野は以下の7項目だ。（JDLA公式サイトより引用）

• 人工知能の定義
• 人工知能をめぐる動向
• 人工知能分野の問題
• 機械学習の具体的手法
• ディープラーニングの概要
• ディープラーニングの手法
• ディープラーニングの研究分野

数学に関連する出題

G検定は数学の試験では無いので、数学自体の知識が問われることは無い。しかし、ディープラーニングを理解するために「線形代数」「微分・積分」「統計学」に関する知識は必要になる。
上に挙げた出題分野の中で、数学的な理解が必要になる分野とそこで出てくる数学の知識をまとめてみた。（公式テキスト参照）

出題分野	頻出する数学の知識
機械学習の具体的手法	線形代数
ディープラーニングの概要	微分・積分
ディープラーニングの手法	統計学
ディープラーニングの研究分野	線形代数

微分・積分

G検定では高校レベルの微分から偏微分の問題までが数題出題される。これは、ディープラーニングで重要な「誤差逆伝播法」に偏微分が利用されているからだ。
誤差逆伝播法を使うことによって、どんな多次元の情報でも、必ず低次元のまとまった極値を手に入れることが出来る。
G検定で使える微分・積分の詳しい記事については以下を参照してほしい。

線形代数

基本的にディープラーニングで扱うデータはベクトルもしくは行列として表記されるため、線形代数はディープラーニングの仕組みを知るうえで欠かせない分野となっている。
ディープラーニングにおける線形代数の詳しい解説は以下の記事を参照してほしい。

統計学

ディープラーニングは、大量のデータ集合を分類し分析するため、統計学の知識がよく使われる。そのため、統計学の知識を持つことは、ディープラーニングの知識を深めることとほぼ同義となる。
詳しい統計学の解説は以下の記事で行われているため、参考にしてほしい。

数学の勉強はどこまで必要？

先述したように数学自体の問題が問われる訳では無いので、根本から理解しようとしなくても大丈夫だ。

勉強していく中で数学の理解が足りていないと思ったら、その都度確認すれば良い。後述するような、人工知能の理解に必要な数学がコンパクトにまとまっている本を活用するのがおすすめだ。

また、G検定の合格ラインは7~8割程度（公式発表は無い）と言われている。数学がどうしても苦手な場合は、他の部分でカバーするという手もある。合格ラインや合格率、難易度などについては以下の記事で解説している。

文系でも大丈夫？

学生時代に数学を勉強している理系に一定のアドバンテージがあるのは事実だが、文系でも十分合格できる。

必要な数学を効率良く学んでいくことはできるし、全ての範囲に数学の理解が必要な訳では無い。人工知能の活用事例や時事問題、法律が絡んだ出題も多く、文系出身の合格者も多数生まれている。「G検定　文系」で検索すると、文系合格者の体験談も多数出てくるので、参考にすると良い。

おすすめの数学対策

参考までに、数学対策にオススメの書籍・動画をいくつか紹介する。

本での対策

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

• 人工知能を学びたいものの数学に不安がある、という方にぴったりな一冊
• 高校〜大学レベルの数学、人工知能で使われる数学理論に特化
• 基礎編では「数学基礎」「微分」「線形代数」「確率・統計」を扱う
• 実践編では、基礎編で学んだ知識を使って人工知能アルゴリズムに挑戦

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~

• 機械学習に興味があるが数学に不安がある、という方にぴったりな一冊
• 機械学習の回帰・分類そして評価手法について、各アルゴリズムと必要な数学を基本的内容から順番に解説
• 会話形式なので読みやすい

YouTube動画

YouTubeには、数学を学べる数多くの動画が存在する。
数学が苦手な人に取っては、動画で説明された方がわかりやすい場合もある。

予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」

• 学生向けに理系科目の解説動画などを多数配信
• G検定対策で必要な最低限の数学の知識・概念を理解できる

AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分

• 人工知能を学ぶのに必要な基礎的な数学の概念を解説
• 自分の苦手分野など、必要に応じて活用できる

Webでの対策

BASIC STUDY

• AVILEN AI Trendの「全人類がわかる データサイエンス基礎」
• 確率統計や線形代数、人工知能、機械学習などのテーマについてわかりやすく解説した記事が多数
• 分からない部分をピンポイントで学ぶことができる

他分野の対策

G検定は正しく対策すれば文系でも十分合格できる。自分にあった勉強方法で知識を広げ、理解を深めていくことが大切だ。以下の記事で試験対策に役立つ情報や学習コンテンツを徹底解説している。

まとめ

G検定は比較的新しい資格だが、AIブームの今、ディープラーニングの基礎知識を測る資格として注目を集めている。そして、G検定は受験資格に制限が無い。高校生から社会人まで、どんなバックグラウンドの人でもしっかり勉強すれば合格できる。また受験料が安く、自宅受験が可能なため、受験のハードルはかなり低い。

AIの活用促進が求められる社会情勢の中で、AIジェネラリストへの第一歩としてはうってつけの資格試験だ。

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