E資格対策の問題集や書籍のおすすめは?合格者が推薦する書籍を紹介

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E資格対策の問題集や書籍のおすすめは?合格者が推薦する書籍を紹介

E資格とは

E資格の主催団体は?

E資格とは、日本ディープラーニング協会(以下、JDLA)が主催する「ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているか」どうかを認定する資格試験です。

試験の中では、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識を始め、開発環境や応用数学の理解まで幅広く問われるような試験となっています。

JDLA は E資格と G検定の 2 つの資格を展開しており、JDLA が認定するもう 1 つの資格、G検定の次のステップとも位置付けられるエンジニア向けの資格試験となっています。

G検定との違いは?

JDLA が実施している資格試験には E資格以外に G検定があります。

E資格はディープラーニングを実装する人材(エンジニア)向けの資格となっており、機械学習やディープラーニングのモデルの実装をする知識や、内部で行われる数学的な計算の理解を問うものになっています。

それに対して、G検定はディープラーニングを活用する人材(ジェネラリスト)向けとなっており、AI の歴史や基礎の部分、契約や論理にまつわる内容など、広い範囲のビジネス活用の知識を問うものになっています。

E資格の受験には、「過去 2 年以内に JDLA 認定プログラムを修了している」必要がありますが、G検定には受験制限がないという違いがあります。

さらに、受験会場も E資格は「指定の受験会場での受験」なのに対し、G検定は「自宅受験が可能」という形になっており、受験できる環境も異なります。

下図:まとめ

E資格

G検定

対象

ディープラーニングを実装する人材(エンジニア)向け

ディープラーニングを活用する人材(ジェネラリスト)向け

内容

機械学習やディープラーニングのモデルの実装をする知識や、
内部で行われる数学的な計算の理解を問う

AI の歴史や基礎の部分、契約や論理にまつわる内容など、
広い範囲のビジネス活用の知識を問う

受験要件

過去 2 年以内に JDLA 認定プログラムを
修了している必要あり

受験制限なし

受験形式

指定の受験会場での受験

自宅受験が可能

E資格試験範囲は?

 出題される試験範囲は、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識を始め、開発環境や応用数学の理解など、専門的な内容を深く問われるような試験となっています。

E資格の出題分野は大きく分けて4つに分かれます。

大項目

内容

応用数学

  • 確率・統計
  • 情報理論

機械学習

  • 機械学習の基礎
  • 実用的な方法論
  • 強化学習

深層学習

  • 順伝播型ネットワーク
  • 深層モデルのための正則化
  • 深層モデルのための最適化
  • 畳み込みネットワーク
  • 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
  • 生成モデル
  • 深層強化学習
  • グラフニューラルネットワーク
  • 深層学習の適用方法
  • 距離学習
  • メタ学習
  • 深層学習の説明性

開発・運用環境

  • ミドルウェア
  • エッジコンピューティング
  • 分散処理
  • アクセラレータ
  • 環境構築

こちらの表を見て分かる通り特に深層学習(ディープラーニング)の分野に関しては、幅広く出題されます。理論的な部分だけでなくコーディングに関する問題も多数出題されますので、そちらも対策が必要になります。

またディープラーニングの中身で使われている数学的理論も学習しておく必要があります。確率統計や特異値分解をはじめ、計算問題も出題されますのでこちらの対策も必須となります。

各分野の具体的な内容や細かい試験範囲については 1~2 年おきに更新されるので JDLA のシラバスを確認してキャッチアップしていきましょう。

E資格の問題形式は?

 E資格の試験時間 120 分、問題数は 100 問前後(問題数は実施回毎に若干異なります)で全問多岐選択形式となっています。

試験時間 120 分で 100 問前後ですので 1 問あたりにかけられる時間は 1 分程度と、時間制限が厳しいのも一つの特徴と言えます。

また、選択式の問題とはいえ、実装のコードの穴埋め問題や計算問題なども出題されるため、しっかり内容を理解していないと正答できません。

E資格の合格率は?

 以下はこれまでの開催回別の合格率の一覧となります。

出典:「E資格(エンジニア資格)2023#2」結果発表とシラバス改定のお知らせ

(「2020#2」は新型コロナウイルス感染症拡大の影響により開催中止となりました)

近年の E資格の受験者と合格者をまとめた表となります。この一覧表だけ見ると、受験者の半数以上が合格しているので、合格することはそれほど難しくない資格だと考えられそうです。

しかし、E資格の受験者の大半は、すでにある程度機械学習の知識を持っていたり、実務でディープラーニングを使われている方もいらっしゃいます。

また、E資格の受験資格を得るためには、JDLA 認定プログラムを修了する必要があります。

JDLA 認定プログラムを修了した受験者の 3 割程度以上が不合格になることを考えると、合格率の数値以上に難易度の高い試験であると考えられます。

E資格のメリットとは

ディープラーニングを実装レベルまで学ぶことが出来る

E資格取得を目指す一番のメリットは、ディープラーニングや機械学習の知識を実装レベルまで学ぶことが出来るという点です。

E資格の受験資格を得るためには、JDLA 認定プログラムの受講が必須条件となっています。認定プログラムの受講を通じて、単に知識だけでなく、AI やディープラーニングに関する実践的なプログラミングスキルを習得することができます。

AI や機械学習、ディープラーニングなどについて独学で学んでいる方も、領域があまりに広いため、どの単元をどの深さまで学べば良いのか迷ってしまうこともあるでしょう。

E資格という一つの代表的な AI の資格取得を目指して学習することで、幅広くバランスの取れた知識を習得することができます。

就職や転職で有利になる場合がある

E資格の目的は AI 人材の育成となっています。 AI を含む先端 IT 人材は現状不足しておりこれからもどんどん不足していくことが予想されています。

中でも貴重な存在として最も重要視されているのが、ディープラーニングを実装することが出来る AI エンジニアです。

E資格を取得することでディープラーニングの実装レベルまでの知識があるということを証明することが出来るので、今後のスキルアップやキャリアチェンジに有利に働く可能性があります。

E資格のオススメ参考書 3 選

 筆者は 2022 年 2 月に開催された E資格試験に合格いたしましたので、その時の経験を踏まえ、おすすめの書籍を 3 冊紹介いたします。

徹底攻略ディープラーニング E資格エンジニア問題集 第2版

徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ)

通称「黒本」と呼ばれるE資格対策の唯一の問題集となっています。

2021 年の 5 月に第二版として改訂が行われ、内容がより精査、洗練されています。第 2 版に改訂される前は誤りが多く、公式ページの正誤表を見ながら取り組む必要がありましたが、第 2 版では解消されています。

E資格に出る問題を網羅している問題集となっており、実際の試験と同様の、多岐選択形式の問題構成となっているため、試験の形式に慣れることができます。

E資格を受験する上では必ず取り組んでおきたい一冊となります。

最後には、100 問の模擬試験も付いておりますので、実際の試験の時間配分も考えながら取り組むことができます。

筆者はこちらの黒本をひとまず 2~3 周学習し全分野を網羅的に学習しました。わからない問題は解説を読んだり、他の書籍を参考にすることで知識を広げていきました。

また試験直前期には、模擬試験を使い試験本番の時間感覚を身につけるのにも役立ちました。

ただし、シラバス改訂により若干出題範囲が異なる可能性があるので、そちらはご注意下さい。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

この書籍は、技術書では異例の 20 万部以上発行されている定番の一冊で、通称「ゼロつく」と呼ばれています。

E資格ではコーディングの穴埋め問題も出題されるので、モデルの学習や推論などの一連の流れを理解しておく必要があります。

ディープラーニングを実装したことがある方も PyTorch や TensorFlow などの便利なフレームワークを使って実装することが多いのではないでしょうか?

フレームワークが優秀であるがゆえに、中身の技術についてわかっているようでわかっていない部分も多々あるのではないかと思います。

この本では、フレームワークを一切使わずに、モデルの学習や推論を 0 から書いていくことでディープラーニングの中身はどの様になっているのかを学んでいくことができます。

なかなか難しいと感じられる方も多いかと思いますが、コードの解説についてもしっかり行われていますので、時間をかけて取り組めば、必ずレベルアップに繋がるディープラーニングの教科書のような一冊となっています。

筆者も黒本を使って学習する中で、コーディングの部分でわからない部分が多くありましたので、こちらの書籍で知識の補完に活用しました。

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

 こちらは先ほど紹介したゼロから作るディープラーニングの続編で、ディープラーニングの中でも注目されている技術である、自然言語処理について解説されている書籍となります。

RNN をはじめ、 Attention などの技術の内容も収録されている書籍となっています。

このあたりの技術や実装については、E資格では頻出となっておりますので、内容は簡単ではありませんが押さえておきたい一冊になります。

筆者も Attention や RNN 等の再帰的ネットワークについての問題の対策のためにこちらの書籍を使用しました。

書籍以外の学習コンテンツ

ディープラーニングハンズオンセミナー

E資格の受験資格を得るためには、JDLA の認定プログラムを受講する必要があります。

キカガクが提供しているディープラーニングハンズオンセミナーは、JDLA より認定プログラムに指定されております。

ディープラーニングハンズオンセミナーを受講いただく大きなメリットを 3 つ紹介いたします。

1. ディープラーニングについて短期間で体系的に学べる

ディープラーニングハンズオンセミナーでは、機械学習やディープラーニングについて理論や実装について体系的に学ぶことができます。

3 日間という短期間で体系的な知識を得ることが出来るボリューム満点のコースとなっています。

2. 受講中は質問し放題

受講期間中は講師に直接質問することができます。

ハンズオン形式で学ぶ事ができるセミナーとなっていますので、受講期間中(3 日間)は講師に直接質問することができます。

ただし、質問し放題はリアルタイムオンライン研修のみ(eラーニングは対象外)になりますのでご注意ください。

3. E資格の対策が充実

ディープラーニングハンズオンセミナーに参加された方皆様に、先程例題としてお見せした E資格事前学習テストをはじめ、E資格対策コースとして、20 時間分のE資格対策動画を無料で付与いたします。

筆者は E資格の受験の直前期にこちらの E資格事前確認テストと徹底攻略ディープラーニング E資格エンジニア問題集を使用していました。

コース紹介

キカガクのディープラーニングハンズオンセミナーは、3 日間のリアルタイムオンライン研修と eラーニングの 2 種類をご用意しております。

【JDLA E資格認定講座】ディープラーニングハンズオンコース(オンライン研修)の詳細はこちら

【JDLA E資格認定講座】ディープラーニングハンズオンコース(e ラーニング)の詳細はこちら

終わりに

今回の記事では、E資格の受験の対策に役立つおすすめの書籍について解説致しました。皆さんの E資格の試験対策の一助となれば幸いです。

また、まだ JDLA 認定プログラムの受講をされていない方はぜひハンズオンコースをご検討ください。

E資格の難易度が高い、と感じられた方は、ぜひまずは G検定を目指すところから始めてみるのもおすすめです。

また、キカガクでは上記以外にも、研修をご用意しております。

例えば、キカガクの研修の特徴でもお伝えした実際の実現場の課題をテーマに上記コースで学んだことを活用していく PBL 研修等です。

このようなキカガクのサービスの特徴やコース詳細についての資料にて詳しくご紹介しております。コースごと学習内容の詳細やスケジュール等今回ご紹介してきれていないコースやサービスもご用意あります。

E資格向けを検討されている方のご参考になれば幸いです。

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