ディープラーニングE資格とは
ディープラーニングの実装能力と理論理解度の認定資格です。ＪＤＬＡの主催する検定にはＧ(Generalist)検定とＥ(Engineer)資格があり、Engieerの言葉の通りエンジニアの技能が図られます。
参考：JDLA公式ページ
出題範囲
参考：JDLA公式シラバス
上記JDLAの公式ページにシラバスが明記されています。
一般的な、ディープラーニングの実装のほかに、上記シラバスの内容を重点的に勉強しておく必要がありそうです。
出題割合
過去に受験した方々の記事を見ると、
応用数学:10%, 機械学習:15%, 深層学習:75%程度と、機械学習からの出題も意外と多いようです。機械学習の出題範囲も広いので、ヤマを張った勉強は難しそうです。
参考図書
1. 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
ディープラーニングの基本的な本です。この本を勉強しておけば間違いはないでしょう。
2. 深層学習(通称:Goodfellow本)
過去のとある会では、このGood Fellow本から多数出題されたようです。
文章が難しいらしいが一読の価値がありそう。
所感
エンジニア資格という言葉の通り、実務で機械学習やディープラーニングを触っているレベルでないと、受験のために相当の試験勉強が必要そうな印象です。
これから2020年2月受験に向けて、試験勉強をしていきます。
シラバスに記載してある内容について、一通り勉強して、素人なりに勉強した内容をQiitaに連載していきます。