記事の内容
E資格 (JDLA Deep Learning for ENGINEER 2023 #2) に合格しました。
勉強方法などをまとめます。
前提 E資格
E資格とは、「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を認定する」ための資格です。
（JDLA公式サイトより引用）
JDLA認定プログラムを終了していることが受験資格になっています。運転免許をとるために、自動車教習所を卒業するようなイメージです。
勉強したこと
AVILEN
JDLA認定プログラムのAVILENの教材のみを使用して勉強しました。AVILENの学習コースは、始めが一番難しくなっており、驚いてしまう人も多そうです。E資格試験に最短で合格することだけが目的ならおすすめできませんが、AI系エンジニアとしての基礎力は確実につくと思います。他の教材も併用すれば、E資格試験に安心して臨められるかと思いますが、AVILENだけでも十分に合格できました。
E資格の試験出題範囲は公式から公開されているので、出題科目ごとに勉強したことをまとめます。
| 出題範囲 |
|---|
| 1. 応用数学 |
| 2. 機械学習 |
| 3. 深層学習 |
| 4. 開発・運用環境 |
応用数学
応用数学の試験範囲は、情報量の分野以外は、理工系の大学1年生で習う内容です。応用数学については、E資格試験対策のための特別な勉強をせずに試験に挑みました。
機械学習
機械学習の試験範囲は、機械学習という分野を俯瞰したような内容になっています。機会学習というとニューラルネットを想像してしまいがちですが、それ以前の基礎的なものが多いです。E資格のために勉強したというより、AI系のブログなどを見ていて自然に知っている内容だという印象があります。
深層学習
深層学習の試験範囲は非常に広いです。高得点を目指す勉強というより、失点をなるべく抑える勉強をしました。
具体的には、JDLA公式サイトで公開されている試験範囲の機械学習モデルの特徴やアルゴリズムを勉強しました。順伝播と逆伝播などの基本的なニューラルネットの動かし方を理解すれば、あとは暗記の要素が大きいです。試験範囲になっている機械学習モデルの画期的だった点や、特徴的なアルゴリズムを一つ一つ調べていきました。
開発・運用環境
深層学習分野とは対照的に、開発・運用環境の試験範囲は少なめです。試験範囲になっている言葉をすべて調べて、あとは時間を置いて何度か復習したくらいで試験本番を迎えました。
まとめ
E資格 (JDLA Deep Learning for ENGINEER 2023 #2) へ向けて勉強したことをまとめました。
ディープラーニングは日進月歩なので、随時試験範囲が更新されているようです。もしE資格をこれから受験されるという方は、最新の試験範囲のご確認をお願いいたします。