E資格を受験してみた。
E資格とは
↓これ
https://www.jdla.org/certificate/engineer/
E資格を受けた結果
■合否
合格
■分野別の得点率
応用数学:92 %
機械学習:83 %
深層学習:67 %
開発環境:75 %
勉強に使った資料
自分はzero 2 one という会社がやっているコースを受験した。勤務先の会社が指定してきたからここにしたが、自力で受験する人はいろいろ比べてみた方がいいと思う。
あとはこの黒本を買った。
黒本は本番と一字一句同じ問題も出るので、傾向と対策をつかむためにも早めにやっておいた方がよい。
3週はした。
自分が受けたコースは結構大学1年レベルの線形代数、微分積分、確率あたりは知ってて当然、って感じで進んでいく。完全に忘れていたので、適時教科書で補った。大学のときの教科書があれば、それを使えばいい。ない人はこれがわかりやすいと思う。
受講したコース + 黒本 を軸に、わからないところを付け足していく感じがよいと思う。
平均点
ここに平均点が載ってる。
俺的傾向と対策
思ったことを書いていく。
応用数学と機械学習
出題比率は応用数学が10%、機械学習が30%となっている。ここは古典的内容しか出ないし、問題も決まり切ってるので、9割とりたいところ。(取れてないけど)
深層学習
出題比率は50%。ここはマジで難しい。出題範囲も近年の論文から出題されることもあってとても広い。
なので、勉強中に「むずかしい!もうだめだ!」と思ったら、以下の2つは押さえておくととりあえず覚えておいた。
- その手法の図解(ぼんやりと覚えとく)
- 以前の手法からどう進化したか
その手法は過去の何かしらの欠点を克服しようとして登場している。どこをどう克服しようとしたかを意識してテキストを眺めると覚えやすい。
開発環境
特に対策しなかった。ゲーマーでGPUについて調べたことのある人は常識な問題とかもでる。
まとめ
応用数学と機械学習で9割、深層学習で6割、開発環境で7割ぐらい正答すれば合格ラインは超えられる。
受験しての感想
- 強制的に勉強するようになる。
- ディープラーニングについて広く浅く知見が得られる