はじめに
2024年2月に実施された、JDLA Deep Learning for ENGINEER 2024 #1（E資格2024#1）に合格したので、その時のことを記録に残しておこうと思います。
E資格の詳細はこちら
簡単に説明すると、MLP、CNNから始まり、RNNや生成分野、画像処理、自然言語処理、音声処理、そして強化学習といった幅広い分野の知識が問われます。
なお2024#2よりシラバス改訂が入るので、これから受験される方はシラバスの内容に従って勉強してください。
自己紹介
軽く受験前のスペックを紹介しておきます。
- 旧帝大理系4年
- C言語、Pythonの実装経験あり
- 機械学習・深層学習の実装経験あり(とは言ってもそこまでガッツリはやっていない)
- 応用情報技術者取得済み
全くの素人ではなかったので、試験内容はだいぶ頭に入りやすかったです。
受験資格
資格試験としては珍しい？かもしれませんが、受験資格として、 「JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること」があります。
どれでもいいので試験日までに認定プログラムを受講して修了しなければなりません。
私は株式会社AVILENの「全人類がわかるE資格講座」を受講しました。
修了条件は
- 全てのコーディング演習の合格
- 自分で一から作るプロダクト課題の合格
- 修了試験[基礎] (線形代数、情報理論、機械学習、Python、統計)と修了試験[深層学習]合格
でした。（結構ボリューミーです笑）
簡単にAVILENの良かった点と残念だった点をまとめておきます。参考にどうぞ。
- 良かった点
- 講義資料と動画がわかりやすい
- 動画は長くて15分の細切れなので、スキマ時間に見られる
- コーディング演習の返却が早い(大体1日で返ってくる)
- 試験対策の演習問題が豊富
- 残念だった点
- 細切れの動画しかないので、復習で一気に見たいとき見にくい
- 間違った問題だけを再度ピックして解くことができない(応用情報の過去問道場に慣れてしまった...)
受講開始
私は受講開始が2023年の11月でした。多分だいぶ遅い...
それでも2024#1で受験を決めたのは
- 2024#2からシラバス改訂が入る
- 就活の履歴書に書きたい
- そもそも次の試験はおそらく就活で忙しい
といった理由でした。急ピッチで受講を進めなければ！という思いのもと、一ヶ月で全てのコーディング演習を気合いで終わらせました。それぞれの単元ごとにコーディング演習が設定されており(一部ないのもあった)、全部で11個でした。提示された所要時間は5~8時間のものが多かったです。
私はE資格の勉強をすると決めた日は、一日一単元進めることにしていたので、三日で一単元のペースで受講していました。私は大学入学がちょうどコロナ禍で講義動画を基本2倍で見る癖がついており、だいぶ早かったと思います。
プロダクト課題
プロダクト課題は全ての単元を受講してから、学んだことを活かして自分で何か作ってみようというスタンスのものでした。とは言っても、「何か作れ！」と言われて「出来たよー」と言える人はほとんどいないので、講座の中でいくつか案を出してもらえます。私は大学の授業でCNNを少し書いたことがあったので、それを応用したものをプロダクト課題としました。
修了試験
気づけば12月半ば。修了試験[基礎]は何度も挑戦でき、分量も少ないのでサクサク合格できたのですが、鬼門は修了試験[深層学習]です。
修了試験[深層学習]は本番を同じ形式で7割正解しなければなりませんでした。また修了試験は二回落ちると三回目以降は追加料金が発生します。とはいっても受けてみないことには始まらないので、記憶の新しいうちに1回受けてみることにしました。
結果はなんと合格で修了試験を突破してしまいました。突破してしまったんですよね...これは後から見返してわかったことなのですが、一回目の修了試験でわからなくて適当に選んだところの正解率が異様に高く、完全なる上振れで合格してしまいました。本番だったら良かったのに。
卒論との戦い
自己紹介でもお話しした通り、大学卒業の時期でしたので、やはり卒論という壁があります。また、年明けすぐは学会に行っていたため、1月はほとんどE資格の勉強ができませんでした。それでも当の本人は余裕ぶっていました。修了試験の合格がまぐれとも知らずに...
最後の追い込み
1月の末辺りからようやく修了試験の結果が上振れであったことに気が付きます。そもそもあれだけの勉強時間で試験に合格できるはずがないのです。
それから追い込みでやった勉強は以下の通りです。
- 各単元のノートでのまとめ直し
- 情報の正確性より、内容が一目で思い出せることを重視(詳しい内容は講義資料をその都度見返す)
- 紙よりiPad派なのでGoodNotesを使用
- 各単元の内容をそらで言えるようにする
- 例えば、物体検出の各モデルはどんどん進化していますが、何が変わったか(例：Faster R-CNNはRegion ProposalにCNNを導入した)と何が改善されたか(例：精度)を時系列順に自分の頭の中に叩き込む
- スキマ時間(お風呂とか)にもできて良き
- 講座の修了者用の演習問題をひたすら解く
- AVILENの講座は、修了者用で演習問題がランダムで出題されるシステム
試験日は金土日の三日間から好きに選べるのですが、間に合わないことはわかっていたので日曜日に設定しました。なんとか土曜日までに勉強を終わらせあとは受けるのみ！
結果
無事に合格できました！勉強が間に合ったようで良かったです。試験初日(2月16日)の三週間後の3月8日に結果がメールで届きました。
深層学習の点数があまり奮わず...勉強しなおしたいと思います。
最後に
一時はヒヤヒヤしましたが、なんとか合格できて良かったです。総勉強時間は70~80時間ぐらいだったと思います。
これを読んだ方はぜひ早めに勉強を始めてください笑
少しでもどなたかの役に立てれば嬉しいです。