G検定 | 資格hacker

アガルート

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①初学者でも分かりやすく、質問ができる
初めてAIを学ぶ場合にもしっかり理解できるように、資料と授業が分かりやすく工夫されています。また料金を追加することで、slackを使った質問対応のシステムを利用することができます。
②忙しくても効率よく学べる
オンラインの動画講義をスマホやタブレットでも視聴することができるため、いつでもどこでも学習を進めることができます。仕事での移動時間や寝る前のちょっとした隙間時間など、手軽に勉強をすることができるという点も魅力です。
③模擬問題を解くことができる
模擬試験問題が充実しているため、問題演習を通じて知識をアウトプットすることができます。

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ヒューマンアカデミー

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①就職・転職に役に立つ
G検定対策だけでなく、AIの実践演習を通じて技術力を身に付けることができます。未経験からでもIT業界に就職できるほど、即戦力につながるスキルを得られるため、キャリアチェンジを考えている方におすすめです。
②初学者でも技術力が身に付く
ヒューマンアカデミーの受講者のほとんどが初学者です。そういった受講者を想定したカリキュラムが作成されているため、安心して受講することができます。また24時間の質問体制も整っているため、すぐに疑問を洗い出すことができます。
③忙しくても学習できる
オンライン学習システムが充実しているため、働いていてあまり時間がないという方でも仕事と両立させながら学習を継続することができます。

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このように、どの講座も初学者を想定したカリキュラムになっているため、安心して学習することができるのが特徴です。

料金比較

それでは、受講費用についてみていきましょう。資格スクエア、アガルート、ヒューマンアカデミーの3社の料金を以下の表にまとめました。

会社名	講座名	費用
資格スクエア	G検定対策講座	66,000円
アガルート	G検定対策講座	65,780円（※質問対応付き108,680円）
ヒューマンアカデミー	IT総合コース AI基礎専攻	761,420円＋33,000円（入学金）

アガルートについては、スタンダードの講座だけでなく、他の講座もあります。パートごとの対策講座は15,400円、模擬試験は4,400円、直前講座は16,280円となっています。

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まとめ

資格スクエアは、JDLA有識者会員の浅川氏が講師を務めるスタンダードなG検定対策講座です。G検定合格を目指す上で重要な講師への信頼度が高いのが魅力の1つです。

アガルートは、スタンダードな講座だけでなく、用途や目的に合わせて選べる講座もいくつかあります。特定の分野だけ学習したい方、演習のみしたい方、また資料の分かりやすさも特徴の1つなので、通信講座を迷ったらこちらをおすすめします。

ヒューマンアカデミーは、G検定だけでなくITスキルを確実に身に付けたい、転職を考えている、スキルアップをしたいといった方におすすめです。また、こちらは受講費用が高いため、経済的に余裕のある方におすすめできる講座です。

いかがでしたか。自分の目標に合わせた通信講座選びをして、効率よくG検定合格を目指しましょう。

G検定とE資格の違いとは?その他のAI資格について

bun — Mon, 26 Jul 2021 05:51:03 +0000

最近、日常的にも耳にする機会が増えたAI。そんなAIに関する資格がいくつかあるのはご存じでしょうか。

その中でも今回は、JDLAが主催する「G検定」と「E資格」の2種類のAI系資格試験について、違いをみていきましょう。

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出典:出版社HP

そもそもJDLAって?

JDLAと聞いて、ピンとくる方は少ないかと思います。

JDLAとは、“Japan Deep Learning Association”の略で、一般社団法人日本ディープラーニング協会のことを指します。ディープラーニングを活用できるAI人材を育成することを目的として、2017年に設立された団体です。IPAとも連携している団体で、技術者育成のために各種イベントを開催するなど、積極的に人材育成に力を入れています。

そして、そのJDLAが主催するAI資格試験が「G検定」と「E資格」です。G検定はJDLAが設立された2017年に、E資格は2018年に第1回が開催されたため、比較的新しい資格試験でもあります。

G検定とは?

G検定とは、AIジェネラリストを認定する試験です。内容はAI入門レベルで、人工知能、ディープラーニング、機械学習の3つの分野における基本的な内容が問われます。受験資格はないため、誰でも受験することが可能です。

試験時間は120分、受験料は一般13,200円、学生5,500円です。年に3回実施されています。

G検定はオンライン形式で実施されており、自宅で受験することができます。また、情報を検索しながら試験を受けることが認められています。スケジュールが調整しやすく、合格率は60％ほどであることから、比較的取得しやすい資格であることが分かります。

これから初めてAIやデータサイエンスについて学ぼうとしている方、あるいはAIに関わるプロジェクトに携わる方におすすめです。AIに関して、幅広い知識を身に付けることができます。

E資格とは?

E資格とは、AIエンジニアを認定する試験です。入門者向けのG検定に対して、E資格はAI関連の開発業務を行っている中級者以上の人向けの資格です。内容はおおまかに、「応用数学」「機械学習」「深層学習」「開発・運用環境」の4つに分かれています。

試験時間は120分、受験料は一般33,000円、学生22,000円、会員27,500円とやや高めです。試験会場は、G検定とは異なり指定の会場で受験することになります。年に2回実施されています。

そしてG検定とE資格の一番の違いは、受験資格の有無です。E資格には受験資格があります。

JDLA認定プログラムを過去2年以内に修了していないと、受験することができません。JDLAが認定プログラムとして推奨している講座を修了する必要があります。（講座の一覧はこちら）

またG検定よりも難易度が高く、受験者層は学生よりもエンジニアや研究者が多くを占めています。

他のAI資格について

上記で紹介したG検定やE資格以外にも、AIを学ぶことのできる資格はいくつかあります。

まず情報系の資格として有名なのは、IPAが主催する「基本・応用情報技術者試験」です。高度なIT人材になるために必要な知識や技能を学ぶことができる資格です。しかし、これらの資格はAIに特化した内容ではなく、体系的な情報処理についての内容が扱われています。

情報を幅広くではなく、内容をAIに絞って学びたいという方には、「AI実装検定」や「統計検定」などがおすすめです。

AI実装検定は、体系的なディープラーニングの実装知識とスキルが身に付きます。合格率は70%ほどで、G検定よりも難易度は低めです。

統計検定は、データサイエンティスト向けの資格です。内容ごとに、10種類に分けられています。AIやディープラーニングの理論を理解するために必要な統計の知識を、統計検定の勉強を通して身に付けることができます。

まとめ

本記事では、G検定とE資格の違いについて紹介しました。Ｇ検定は誰でも受験することができるのに対して、Ｅ資格には受験資格があります。後者の方が難易度は高いです。

AI関連の資格を取ることで、自身のスキルの証明や勉強に対するモチベーションに繋げることができます。

これから本格的にAIの勉強を始めたいという方は「G検定」、ある程度AIの知識があってステップアップをしたい方には「E資格」がおすすめです。自分のレベルや目的に合わせて、AI資格の勉強を始めてみてはいかがでしょうか。

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G検定おすすめテキスト・過去問題集 – 合格への対策への比較ランキング

watanabe — Mon, 05 Jul 2021 02:22:40 +0000

G検定を受けてみよう

昨今のAI、人工知能のトピックは様々なところで見受けられます。実際にその構造の入りを理解するためにG検定は非常に有効です。今回はG検定での最新トピックをカバーしてるテキスト、参考書、問題集をピックアップします。

深層学習教科書ディープラーニング G検定公式テキスト

ディープラーニング
G検定第公式テキスト
第2版
デジタル時代の必携リテラシー
「G検定」の試験対策書!
G検定を主催しているJDLAが執筆・監修!
新シラバスに完全対応!
練習問題を大増量!

一般社団法人日本ディープラーニング協会監修
藤本敬介、松井孝之、松尾豊、松嶋達也、山下隆義著巣籠悠輔、瀬谷啓介、徳田有美子、中澤敏明、猪狩宇司、今井翔太、江間有沙、岡田陽介、工藤郁子

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出典:出版社HP

はじめに

ディープラーニング(深層学習)は、2012年ごろから画像認識の分野で注目されて以来、さまざまなイノベーションを生み出し続けてきた。画像認識は今では顔認証や画像診断をはじめ多くの領域で実用化されている。将棋や囲碁でも当たり前に使われるようになり、「評価値」を見ながら将棋を観戦するスタイルは一般的になった。そして2018年ごろから本格化した自然言語処理における活用は、今日現在も大きな飛躍を見せ続けている。

こうした変化はまだ始まったばかりであり、この先にも次々と大きな技術の進展があるだろう。なぜなら、我々の知能が成し遂げているさまざまな機能に比べ、いまのディープラーニングが可能にしていることはごく一部にすぎないからである。従来から人工知能の分野で研究されてきた、探索や推論、知識処理、身体性、意味理解などが、ディープラーニングの文脈の上で再度描き直され、新しい技術となって我々の実社会に大きな飛躍をもたらすのではないか。

ディープラーニングは、直訳すると「深い学習」であるが、この「深い」が意味することは大変大きい。深い多層の関数がもたらす表現力は強力である。汎用目的技術(General-Purpose Technology)という言葉があるが、発明や発見が世界全体の経済に影響を与える可能性のある技術のことである。電気、内燃機関、コンピュータ、インターネットなど、古くは農耕や鉄などが該当し、社会を劇的に変化させる可能性を秘めている。あとから歴史を振り返ると、ディープラーニングも、こうした技術のひとつであり、シンプルな原理で大きな社会的・産業的変化をもたらすことになるだろう。

こうした変化を起こし、主導していくには、やらないといけないことはたくさんある。事業の創出、新しい産業の促進、諸制度の整備、人材の育成、教育の充実。10年後、20年後からみたときに、やるべきことをやるべきタイミングでやっておかなければならない。こうした想いから、日本ディープラーニング協会は2017年に設立された。そして、その初期の重要なミッションは、人材の育成であり、誰もが学べるような仕組みの整備であると考え、G検定・E資格を実施し、これまでに累計約3.5万人の合格者を輩出している(2021年3月時点)。

本書は、ディープラーニングとは何か、その概観と動向、それをビジネスに活かすにはどうすれば良いかなどが書かれている。本書が、ディープラーニングを志す人にとって、知識を取り入れ、実践に活かすための役に立てば幸いである。そして、ぜひディープラーニングの試験の勉強に活かしてほしい。今回の第2版は、デジタル時代に生きるすべてのビジネスパーソンに向けて、「ディープラーニングをビジネスに活かすために必要な知識」を中心に加筆・改訂したものである。ひとりひとりの努力が集まって、日本全体に、ディープラーニングの活用の輪が広がり、大きな産業が誕生することを期待している。
一般社団法人日本ディープラーニング協会
代表理事松尾豐

はじめに
試験の概要
読者特典のご案内

第1章人工知能(AI)とは
1-1. 人工知能(AI)とは
1.人工知能の定義
1.1 人工知能とは何か
1.2 人工知能の大まかな分類
1.3 AI効果
1.4 人工知能とロボットの違い

1-2. 人工知能研究の歴史
1.人工知能研究の歴史
1.1 世界初の汎用コンピュータの誕生
1.2 ダートマス会議
1.3 人工知能研究のブームと冬の時代
章末問題

第2章人工知能をめぐる動向
2-1. 探索・推論
1.探索・推論
1.1 迷路(探索木)
1.2 ハノイの塔
1.3 ロボットの行動計画
1.4 ボードゲーム(オセロ・チェス・将棋・囲碁)
1.5 モンテカルロ法

2-2. 知識表現
1.知識表現
1.1 人工無脳(知識なしでも知性があるように感じる人間心理の不思議)
1.2 知識ベースの構築とエキスパートシステム
1.3 知識獲得のボトルネック(エキスパートシステムの限界)
1.4 意味ネットワーク
1.5 オントロジー(概念体系を記述するための方法論)
1.6 概念間の関係 (is-aとpart-ofの関係)
1.7オントロジーの構築
1.8 ワトソンと東ロボくん

2-3. 機械学習・深層学習
1.機械学習
1.1 データの増加と機械学習
1.2 機械学習と統計的自然言語処理
2.深層学習(ディープラーニング)
2.1 ニューラルネットワーク
2.2 ディープラーニング(深層学習)
2.3 新時代を切り開くディープラーニング
章末問題

第3章人工知能分野の問題
3-1. 人工知能分野の問題
1.人工知能分野の問題
1.1 トイ・プロブレム(おもちゃの問題)
1.2 フレーム問題
1.3 チューリングテスト(人工知能ができたかどうかを判定する方法)
1.4 強いAIと弱いAI
1.5 シンボルグラウンディング問題(記号接地問題)
1.6 身体性
1.7 知識獲得のボトルネック
1.8 特徴量設計
1.9 シンギュラリティー
章末問題

第4章機械学習の具体的手法
4-1. 代表的な手法
1.学習の種類
2.代表的な手法(教師あり学習)
2.1 線形回帰
2.2 ロジスティック回帰
2.3 ランダムフォレスト
2.4 ブースティング
2.5 サポートベクターマシン
2.6 ニューラルネットワーク
2.7 自己回帰モデル
3.代表的な手法(教師なし学習)
3.1 階層なしクラスタリング(k-means法)
3.2 階層ありクラスタリング(ウォード法)
3.3 主成分分析
3.4 協調フィルタリング
3.5 トピックモデル
4.代表的な手法(強化学習)
4.1 理論概要
4.2 バンディットアルゴリズム
4.3 マルコフ決定過程モデル
4.4 価値関数
4.5 方策勾配

4-2. モデルの評価
1.データの扱い
2.評価指標
2.1 正解率・適合率・再現率・F値
2.2 ROCAME AUC
2.3 モデルの解釈
2.4 モデルの選択と情報量
章末問題

第5章ディープラーニングの概要
5-1. ニューラルネットワークとディープラーニング
1.ディープラーニングの基本
1.1 多層パーセプトロン
1.2 ディープラーニングとは
2.既存のニューラルネットワークにおける問題

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最短突破ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集

近年、さまざまな場面で活躍を見せる人工知能(AI)。その中でも特に著しい発展を遂げている「ディーブラーニング」と呼ばれる技術を、皆さんはご存知でしょうか?
ディープラーニングは特定の分野では既に人間を超えた成果を挙げており、今後インターネットと同じくらい汎用的な技術になるともいわれています。

「この時流に乗り遅れまい」、「AIの基礎知識や活用能力を身につけたい」ーそう考えるみなさんにとって、「G検定」はスタートラインにふさわしい資格試験です。
特にビジネスでのAI活用を考えた時、G検定を取得した「AIジェネラリスト」の存在価値は今後益々上がっていくと考えられます。
AI導入プロジェクトを例にします。事業などに「AI」という文字が入ると、技術に理解のあるエンジニアだけでプロジェクトが動いている印象がありますが、実際にはそうではありません。プロジェクトの企画策定・運用などの重要な業務を、非エンジニアのメンバーが担うことは非常に一般的です。
もし彼らがAIジェネラリストであれば、AIをまったく知らないがために起こるさまざまな失敗(専門的な話題についていけず会議が進まない…など)を避けることができ、プロジェクトの成功率を飛躍的に高めてくれるでしょう。

さて、本書はそんな「G検定」をゼロから合格できることを目指し、現役AIエンジニアやデータサイエンティストたちの尽力によって作られました。G検定では、AIジェネラリストを認定するために、単純にキーワードを覚えておくだけでは解けない問題も多く出題されます。そして、日々新しく生まれる技術、制度に伴って、出題される問題も更新されていく有用な資格です。そのため、合格するためには、技術に対する付け焼き刃の知識ではなく、理解が必要で、決してハードルも低くはありません。手前味噌ながら、本書の問題や解説の質は非常に高く、たとえば解説であれば1~2行の説明にとどまらず、それだけで理解できるほどしっかりと書き込み、わかりやすく解説しています。
最後に、本書が皆さんのAV・ディープラーニングへの興味理解を深め、AIジェネリラリストへの一歩を踏み出す一助となれば幸甚です。ぜひ本書を使い倒してください。
2020年9月
著者代表株式会社AVILEN
高橋光太郎

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出典:出版社HP

CONTENTS
はじめに
G検定とは
G検定のシラバス(試験範囲)
G検定合格へ向けて
本書の構成。
第1章
人工知能(AI)とは
人工知能の定義
人工知能の歴史用語解説
第2章
人工知能の変遷と問題
探索・推論
知識表現
人工知能における問題
用語解説
第3章
機械学習の具体的手法
代表的な手法
学習の種類
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
教師あり学習の代表的な手法問題
線形回帰
正則化
ロジスティック回帰
サポートベクターマシン
近傍法
ランダムフォレスト
勾配ブースティング
アンサンブル学習ベイズの定理
最尤推定
教師なし学習の代表的な手法問題
階層的クラスタリング
主成分分析
手法の評価
データの扱い
交差検証法
評価指標
分類
特徴量設計
用語解説
第4章
ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークとディープラーニング
事前学習によるアプローチ問題
ハードウェア用語解説
第5章
ディープラーニングの手法
活性化関数
学習の最適化
学習と微分
勾配下降法
さらなるテクニック
過学習
ドロップアウト
earlystopping
データの正規化
重みの初期値
バッチ正規化
CNN:畳み込みニューラルネットワーク
画像データの扱い
畳み込み
ブーリング
全結合層
データ拡張
标移学習
CNNの初期モデル
RNN:リカレントニューラルネットワーク
RNNの基本形
LSTM
RNNの発展形
強化学習の特徴
深層強化学習
深層生成モデル
第6章
AI技術の応用に向けて(1)
画像認識
自然言語処理
音声認識
強化学習
生成モデル
自動運転
第7章
AI技術の応用に向けて(2)
法律・倫理・現行の議論
AIと社会
プロダクトの設計
データの収集
データの加工・分析・学習問題
プロダクトの実装・運用・評価
AIと法律・制度
さくいん
参考文献
著者紹介

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これ1冊で最短合格ディープラーニングG検定ジェネラリスト要点整理テキスト&問題集

はじめに

近年、人工知能は非常に高い注目を浴びています。その理由の一つにディープラーニングがあります。ディープラーニングは、世界中の大学や企業で盛んに研究されており、従来の手法を大きく上回る結果をあげていることが報告されています。その結果、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で様々なサービスが実用化されています。
このような状況で、ディープラーニングについて研究者やエンジニアでないビジネスパーソンの方々も知識が求められるようになりつつあります。そこで、生まれた資格がディープラーニングG検定(ジェネラリスト検定)です。G検定は、ディープラーニングの基礎知識を有し、事業に応用する能力を持つ人材の育成を目指しています。G検定で出題される内容について理解していると、ディープラーニングの特徴を活かした事業計画立案、データサイエンティストやエンジニアとのスムーズなコミュニケーションによる効率的な導入が期待できます。
本書は、G検定の参考書として、合格に必要な知識習得と問題対策を一冊にまとめました。簡潔なレイアウトにし、数式をなるべく使わず、わかりやすい文章や図での説明を心がけました。ディープラーニングをビジネスで活用したいと考えている方はぜひ本書を手にとって学びをスタートさせてください。
最後に、監修していただいた東京女子大学情報処理センターの浅川伸一先生、執筆にご協力いただいたすべての方に心より感謝いたします。
2020年2月
山下長義
伊達貴徳
山本良太
横山慶一
松本裕
杉原洋輔

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【G検定】合格のための攻略法

watanabe — Mon, 05 Jul 2021 01:14:49 +0000

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試験前の対策

(1)試験概要の把握
JDLADeepLearningforGENERAL試験は約230間(2019年実績では226問)が出題され、出題範囲も人工知能のアルゴリズムから活用事例まで多岐にわたります。まずはどのような範囲が出題されるのか、JDLAが公表しているシラバスと本書で出題範囲の概要を理解しましょう。なお、資格試験として珍しく、オンラインで受験できるため、どこにいても受験できる試験です。

(2)解答方法の理解
試験問題は、解答を1つ選択する多肢択一方式です。解答をラジオボタンで選択するため、2つ選択しようとしても選択できないようになっています。1つだけ解答すればいいということを理解しておきましょう。
虫食い問題は、それぞれの虫食い個所が別の問題として出題されます。そのため、同じ問題が複数出ていると誤解せず、問われている誤った解答を確認し、誤って同じ解答を選択しないようにしましょう。
例)問1と問2で問題文は同一であるが、問1では問題文の誤った個所の(ア)を答えさせる問題であり、問2では(イ)を答えさせるような問題が出題されます。
「不適切な選択肢」や、「関係の無い選択肢」を選ばせる問題も出題されます。誤って、適切な選択肢を選択しないよう、問題文をよく読んで解答しましょう。

(3)優先的な学習
学習時間の確保があまりできない場合、前半のAIの歴史やアルゴリズムは不変の概念であるため、優先的に学習しましょう。特に、微分や行列などの計算問題は、計算方法がわからないと解けないため、事前に計算に慣れておきましょう。また、本問題集の「重要度」を参考に、重要度の高いテーマから優先的に学習しましょう。

(4)最新情報の確認
AIやディープラーニングに関する技術や制度はめまぐるしく変化しています。AIやディープラーニングに関するニュースを日ごろからスマートフォンなどで確認できるよう、IT関連のニュースサイトなどに登録しておくことをお勧めします。

(5)環境確認
試験前に動作環境の確認のためにサンプル問題を解くことができます。動作確認と併せて、試験の画面の構成と操作に慣れておきましょう。

(6)時間配分の確認
試験開始後、残り時間が表示されます。残り何分までに何問目まで解答しておけばいいか、事前にメモに書いておきましょう。例として、「残り90分で60問解答済み」、「残り60分で120問解答済み」などです。試験の残り時間に余裕があるか確認できます。

(7)試験時間の有効活用
試験開始後は試験時間を止められません。また、問題数が230問程度と多くあるため、解答時間に余裕がない状況です。お手洗いや食事などは事前に済ませ、120分間、試験に集中できる環境にしましょう。パソコンの電源やネットワークが切れず、雑音もなく集中できる自宅などの環境で受験しましょう。

(8)紙とペンの準備
試験は計算問題もあります。手計算できるよう、紙とペンの準備をしておきましょう。

(9)最終確認
本問題集やJDLAの推薦書など参考になる資料は試験中閲覧できるよう手元に置いておきましょう。電子書籍の場合もすぐに閲覧できるよう準備をしておくことが望ましいです。試験中に必要な情報をすぐに確認できるよう、どのページにどのようなトピックが記載されていたかは事前に整理しておきましょう。

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試験中の対策

(1)試験時間内の回答
JLDA試験は約230問で120分という時間配分です。1問あたり約30秒しか時間がありません。10秒程度考えてわからない問題は問題集や公知情報を手がかりに解答しましょう。また、解答画面で問題にフラグを付ける機能があるため、暫定の解答を選択し、あとで確認することも検討しましょう。

(2)問題文の熟読
問題によっては間違えを選択させる形の問題も出題されます。問題文をよく読んで解答しましょう。

(3)問題集の検索
解答に自信がない場合は、問題中のキーワードを問題集の索引から検索し、解答のヒントを得ましょう。電子版であれば、検索はなお効率的になります。

(4)公知情報の検索
問題集などでもカバーされていない最新の技術や制度の問題などで解答に自信のない問題はインターネットを使って素早く検索しましょう。Googleなどの検索エンジンで検索すると、検索し該当したページの概要が表示されるため、検索にヒットしたサイトを1つずつ開かなくてもキーワードの概要を確認できます。サイトのページを開く際も、新しいタブ(Ctrlボタンを押しながらクリック)で開いて表示することで、素早く複数のサイトの内容を確認できます。また、複数のキーワードで検索することで、より精緻な検索が可能となります。ヒットした検索件数からキーワードの関連性の高さを比較できます。解答に悩んだ際はキーワードの関連性の高さと自身の知識を勘案し解答を選択しましょう。なお、検索する際はキーワードを”でくくることで、完全一致の検索ができ、より精緻な検索が可能となります。

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G検定おすすめ通信講座「ヒューマンアカデミー」- 評判・口コミは?

bun — Wed, 02 Jun 2021 02:44:54 +0000

G検定の資格を勉強する上でおすすめの通信講座の1つは、ヒューマンアカデミーの「IT総合コース AI基礎専攻」です。

ここでは、ヒューマンアカデミーの講座の概要やその特徴についてみていきましょう。

ヒューマンアカデミーとは

ヒューマンアカデミーは、新しいキャリアに挑戦するすべての人をサポートするためにさまざまな分野の講座を開講しています。

今までに、資格・検定資格の合格者数は20万名以上という実績を誇ります。今回紹介するのはITコースですが、ヒューマンアカデミーのIT・Web業界への就職率は90.6%と非常に信頼できる結果が得られていることが分かります。

講座の概要

IT総合コース AI基礎専攻についての概要をみていきましょう。

入学金：33,000円
受講料：761,420円
※別途システム利用料が必要
受講期間：12か月
※映像授業視聴可能時間

プログラミングやITの学習が初めての方に、就職・転職でIT業界を目指すための総合講座です。未経験でも、技術力次第でIT業界への転職をすることができます。

この総合コースのコース内容の1つとして、G検定対策講座が含まれています。今、話題のG検定も取得し、更にその後の就職・転職を目指していきます。

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講座のメリット

①転職に役に立つ
現場の即戦力につながる実践演習を通じて、確実に技術力を身に付けることができます。そのため、未経験でもIT業界に転職することができたり、学生のうちに受講することで就職活動を有利に進めたりすることができます。

②初学者でも基礎から学べる
ヒューマンアカデミーを受講される方のほとんどが初学者です。そういった受講者を想定した授業・教材が用意されているので安心して学習を進めることができます。また、24時間いつでも質問可能なシステムがあるため、わからないことはすぐに解決することができます。

③忙しくても学習できる
受講者の6割がダブルスクールで学んでいます。オンライン学習システムが充実しているため、働きながらでも効率よく勉強することができます。また期間内であればいつでも何回でも繰り返し受講が可能なため、平日の夜や土日などの空いている時間を使って学習を継続することができます。

まとめ

いかがでしたか。
学習サポート制度が手厚いヒューマンアカデミーのIT総合コース。講座修了後にも資格取得やスキルアップをサポートしてくれるなど、長期的なスパンでのフォロー体制が整っています。

少しでも興味を持った方は、まずは無料説明会に参加してみてはいかがでしょうか。自宅からオンラインあるいは最寄りの校舎からの参加も可能です。

G検定対策だけではなく、AI全般の知識と技術力を身に付けることができる講座です。IT業界に就職・転職を考えている方、IT業界で働いていてスキルアップをしたい方、ぜひヒューマンアカデミーの講座を受講してみてはいかがでしょうか。

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アガルートのG検定おすすめ通信講座の評判と口コミは?

bun — Wed, 02 Jun 2021 02:14:36 +0000

G検定の資格勉強をする上で、おすすめの通信講座の1つとしてアガルートの「G検定対策講座」が挙げられます。

ここでは、アガルートのG検定対策講座の概要やその特徴についてみていきましょう。

アガルートとは

アガルートアカデミーは、難関資格試験の通信講座・予備校のサービスを提供しています。

主に「法律」と「教育」を軸にテクノロジーを掛け合わせて、社会的なインフラとなることを目指しています。

オンライン講義が中心で、フルカラーテキストや倍速機能・音声ダウンロード等、受講者にとって様々な魅力があります。

講座の概要と特徴

アガルートには、3つのG検定対策講座があります。
それぞれの概要を以下にまとめました。

①G検定直前スピードマスター講座
標準学習期間：直前1か月～3日前
講義時間：約4時間
チートシート：〇
演習問題・解答：×
模擬試験：〇
質問対応：×
費用：16,280円

②G検定対策講座
標準学習期間：3か月前
講義時間：約25時間
チートシート：〇
演習問題・解答：〇
模擬問題：〇
質問対応：×
費用：65,780円

③G検定対策講座質問対応付き
標準学習期間：3か月前
講義時間：約25時間
チートシート：〇
演習問題・解答：〇
模擬問題：〇
質問対応：〇（slack）
費用：108,680円

また、パートごとや模擬試験単体でも講座を購入することができるため、自身の苦手分野や用途に合わせて講座を選ぶことができます。

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講座のメリット

①初学者でも安心して学べる
初めてAIについて学ぶ方でも理解できるように、基本的なところから丁寧に説明されています。また質問制度もあるため、疑問点を解決して学習することができます。初学者でも、しっかりと基礎を固めつつ、苦手分野を克服しながら学習を進めていくことができるという点が魅力の1つです。

②忙しくても効率よく学べる
アガルートでは、オンラインの動画講義をスマホ・タブレットでも視聴することができます。忙しくても、移動時間などの隙間時間を使って手軽に勉強をすることができます。
また、オンラインだけでなくPDFの講義資料もあるため、紙媒体での学習も可能です。

③しっかりアウトプットできる
模擬試験問題が充実しているため、本番に合わせた実力を養うことができます。問題数が多く時間が足りなくなってしまうG検定において、問題演習は非常に重要です。過去問題がないG検定の模擬試験を活用することができるため、しっかりと対策が取れます。

まとめ

いかがでしたか。
アガルートのG検定対策講座は、初学者でも効率よく学べる通信講座です。学習コンテンツが充実しているため、確実に実力を身に付けることができます。

アガルートのG検定対策講座を受けてみたいという方は、こちらをクリックしてみてください。

過去問題がなく、対策がしにくいG検定の1発合格を目指すためにも、アガルートのＧ検定対策講座を活用してみてはいかがでしょうか。

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G検定おすすめ通信講座「資格スクエア」- 評判・口コミは?

bun — Wed, 02 Jun 2021 00:48:29 +0000

G検定の資格勉強をする上で、おすすめの通信講座の1つとして資格スクエアの「G検定対策講座」が挙げられます。

ここでは、資格スクエアのG検定対策講座の概要やその特徴についてみていきましょう。

資格スクエアとは

資格スクエアは、独自のSQUAREメソッドに基づいた勉強法を、最短合格を目指して適正価格で提供するサービスです。

予備校や通信教育、Eラーニングとは全く異なるサービスであり、より受講者のために考え抜かれたサービスともいえます。

内容の本質理解に力を入れており、基礎固めを支えてくれます。

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講座の概要

それでは、資格スクエアが提供するG検定対策講座について以下に概要をまとめました。

講座名：G検定対策講座
講座一覧：
－G検定の解説と本講座のガイダンス
－⼈⼯知能（AI）とは
－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研究分野
－ディープラーニングの応用に向けて
受講費用：66,000円
（期間限定30%オフ適用後：42,000円）
講師：日本ディープラーニング協会の浅川伸一氏（JDLAの有識者会員）

講座の項目数は、合計で8つです。シラバスに準拠した内容に沿って、講座を進めていきます。

受験費用は、相場と比較するとやや高めです。しかし、期間限定で30%オフになることがあり、適用後は42,000円とかなり手を出しやすい価格に変わります。

そしてこの講座は、G検定を主催しているJDLAという団体の有識者会員である浅川伸一氏が、講座の内容設定をし、自ら講師を勤めています。人工知能に関する著作も多数出版している浅川氏が講師というのは、受講者側からしても安心と信頼が大きいでしょう。

講座の特徴

①基礎がしっかり身に付く
資格スクエアでは、Ｇ検定に必要な「人工知能、機械学習、ディープラーニング」の内容を満遍なく基礎から解説してくれるので、AI知識がゼロの初学者の方でも非常に分かりやすい講座です。予備知識がなくても、安心して1から学習をすることができます。

②時間と場所を選ばない
資格スクエアで提供されている講義は、すべて動画講義なのでオンラインで完結します。契約後12か月間は、繰り返しいつでもどこでも見ることができるというのも利点の1つです。

③効率よく学習できる
オンライン講座という点から、忙しい方やコスト抑えたい方におすすめの講座です。また、理論や基本知識の講義だけでなく、200問の問題集がついています。公式問題集のないG検定の問題をしっかりと演習できるため、インプットだけでなくアウトプットまで行えるという点も魅力の1つです。さらに、講義画面から講師に質問できるため、疑問点をすぐに解消することができます。

このように、受講者へのフォロー体制が非常に充実しています。

まとめ

いかがでしたか。
資格スクエアのG検定対策講座は、かなりの受講メリットがあります。G検定の通信講座をお悩みの方は、ぜひこちらをクリックしてみてください。

また、無料の体験講義を受講することができます。講義を軽く見てから検討したいという方は、こちらをクリックしてください。

メジャーな資格より、独学での対策がしづらいＧ検定。最短で確実にG検定に合格できるように、通信講座を活用してみてはいかがでしょうか。

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G検定の関連資格とは? 話題のAI資格について

bun — Sun, 30 May 2021 00:46:19 +0000

「話題のAI資格といえばG検定」と言われるほど、近年急速に注目度が高まっているG検定。もちろんAI関連資格は他にも多く存在します。そんな中、G検定取得前後におすすめの資格や、併用することでより理解を深めることができるおすすめ資格があるのをご存じでしょうか？

今回は、難易度や分野別にG検定の関連資格をご紹介していきます。

G検定について

JDLAが主催しているAI資格試験の1つです。内容はおおまかに「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」の3つの分野です。

初学者がAIについて学び、スキルの証明をする上で特におすすめできる資格です。

それでは、G検定を合格した方、あるいはすでに受験を決めている方にぜひ知っていただきたい資格について分野・状況別に以下にまとめました。

G検定ってどんな試験?認知度や将来性はどれくらい?

bun — Sun, 30 May 2021 00:33:07 +0000

比較的新しい資格である「G検定」ですが、「みんな知っている資格なの？」「取得してもアピールにならなそう…」などと不安を感じる方もいるかもしれません。どれくらい認知されているのか、有名な資格かどうか、というのは資格の受験を決める上で重要なポイントになってきますよね。

それでは今回は、G検定の認知度や将来性についてご紹介していきます。

G検定って？

そもそも、G検定とは「人工知能に関する基本知識を身に付けるための検定試験」のうちの一つです。現在、AI界隈で注目されている検定でもあります。

G検定は、JDLAという団体が主催する資格で、G検定のほかにE資格というものもあります。G検定がジェネラリスト（Generalist）向け、E資格がエンジニア（Engineer）向けといったように難易度別で資格が分けられています。今回紹介するのは、難易度が易しいG検定です。

試験時間は120分、問題数は230問程度。テキスト参照可能で、オンライン形式での自宅受験ができるのも特徴です。

それでは、気になる認知度は一体どれくらいなのでしょうか。

認知度はどれくらい？

実際には、認知度はそこまで高くはありません。IT業界以外の方にとっては、初めて耳にする資格と言う方が多いのが現状です。

しかし現在、急速にAIの技術は進歩しています。その普及によって、AI資格自体の認知度が年々上がっています。その中でもG検定は、受験者数が毎年増加していることもあり、情報系に携わる方々の中での知名度はかなり高まっています。

それでは、受験者数と受験者層についてみていきましょう。

受験者数と受験者層

2017年から2020年までの受験者数と受験者層について、以下に年別の受験者数と合格率をまとめました。

2017年：1,448人（56%）
2018年：4,668人（61%）
2019年：15,159人（71%）
2020年：26,100人（65%）

50 ～70％という合格率から、比較的合格しやすい試験であることが分かります。

また受験資格がなく、年齢制限がないため、10代から70代まで幅広い年齢層の方々が受験しています。20代～40代の受験者が多いです。かなり少ないですが、中には高校生の受験者もいました。

受験者の業種については、情報処理やソフトウェアなど、情報サービス業の方が多いです。その他の業界や学生の割合は、全体の10%ほどでした。

将来的に需要はあるのか

G検定は新しい資格試験であるため、累計受験者数は他の資格と比べるとやや劣ります。しかし年ごとの増加率を考慮すると、今後の需要はかなり高まることが期待されます。

またＧ検定は、一定以上のAIに関する知識を有していることを証明できます。AI関係の仕事をする場合には、就職や転職活動時にアピールとして活用することができるのもメリットです。

これからよりAI技術が広がって、いろいろな分野で取り入れられるようになることが予想されています。そのような世界で生きていく上で、教養のためにもG検定を取得しておくといずれ役に立つでしょう。

まとめ

ここでは、G検定の認知度や将来性についてまとめました。

G検定を取得できれば、AI人材としてのスキルがあることが認められます。AIに関する知識を仕事に活かすことができ、キャリアアップにつながります。

仮に仕事で使わないにしても、今後の生活に大きく関わりのあるAIについて網羅的に学ぶことができれば教養として役に立ちます。少しでも興味を持った方はぜひG検定にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

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G検定は文系でも合格できるのか?内容から勉強法まで

bun — Sun, 30 May 2021 00:29:55 +0000

最近話題のAI資格である「Ｇ検定」ですが、何となく難しそうなイメージを持っている方が多いかもしれません。特に文系出身で数学が苦手だと「文系でもとれるの？」「ITに関して無知だからどうせ受からない…」などと考えて受験を諦めてしまっている方も中にはいるのではないでしょうか。しかし、それは非常にもったいないです。結論から申し上げると、文系でもG検定に合格することは「可能」です。文系理系は関係ないです。文系の方の合格体験記に関しては、数多くの記事がヒットするのでぜひ検索して参考にしてみてください。

ここでは、数学があまり得意でない場合でも、G検定に確実に合格するために必要な知識と対策について紹介していきます。