はじめに

なんか、ガチ素人って書くとAVみたいですね
ディープラーニングの知識ゼロの素人でしたが、1ヶ月の勉強でディープラーニング　ジェネラリスト試験¹に合格しました。
せっかくなので、自分の経験を踏まえつつ合格への（おそらく）最短ルートをまとめてみます。
これからチャレンジしてみようという方の参考になれば幸いです。

書いている人のスペック

僕のスペックはこんな感じです。

• 数年前まで理系の大学院生だった。
  • 専攻は工学だったので、ディープラーニングの知識はゼロ。行列の四則演算くらいはできる。
• お仕事は上流という名のパワポ職人。

多分これが一番早いと思います

Coursera

色々なところで紹介されているので、今更細かい解説はしません。
騙されたと思って、Andrew先生の機械学習講座を修了してください。
修了する頃には「何がわからないかがわかる」＝「次にどんな勉強をすれば良いかわかる」ようになっていると思います。
Machine Learning

面倒だと思いますが、プログラム課題もきっちりやりましょう。
動画を見てわかったつもりになって先へ進んでしまうと、後でまた戻ってくることになりますよ（体験談）

ここまで60〜70時間くらい。最初にして最大の難所。
机に向かう時間が捻出できない人は、スマホアプリ版Courseraを使って通勤時間を活用すると良いと思います。
iOSとAndroid、両方あります。

どうしてもモチベーションが続かない人は……

最後の週 (Week 11) の最後の動画 (Summary and Thank you) をこっそり見ましょう。
理由は、見ればわかります。

指定参考書をよむ

Machine Learning講座だけでは出題範囲をカバーしきれないので、公式サイトで指定されている3冊の参考書もチェックしておきます。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

かんたん。さくっと読めます。
ここまで65~75時間くらい

Amazon

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

内容が重い。初学者がいきなりこれを読むとやる気を失うかもしれない……が、Courseraを修了した貴方なら読み通せるはずです。
最初の方は「あ、この問題、Courseraでやったやつだ！」という感じで流し読み。
後半のCNNやRNNについて言及しているところを重点的に読みます。
数式の理解に力を入れる必要はありませんが、原理は押さえておく必要があります。
ここまで70時間~80時間くらい

Amazon

AI白書2017

こちらは物理的に重い。腰を据えて読みましょう。
ディープラーニングを取り巻く社会情勢にまつわる問題がここから出ます。
一方で技術的な話も普通に出てくるので、おそらくところどころ「？」が浮かぶポイントがあると思いますが、
個々の用語を深追いするよりも一通り読み通すことを優先します。
ここまで80時間~85時間くらい

Amazon
これ、絶版してますね……

試験結果

ジェネラリスト試験は自分の点数も合格基準点も公開されていません。
どのくらいの余裕で受かったのかは今もって不明です。
が、自分の感触だと正答率85%くらいでしょうか。

ふりかえって

元々はディープラーニングの理解を目的に始めた勉強で、資格取得自体はマイルストーンのつもりでした。
ですが振り返ってみると、受験の過程で役に立つ知識を学ぶことが出来たかなと思います。
次の試験は2018年6月だそうです。「1ヶ月で」となると結構ハードでしたが、今から始めれば半年あります。
興味のある方は、ぜひチャレンジしてみてはいかがでしょうか。