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JDLA E資格取得までの学習内容のまとめ

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Last updated at Posted at 2021-03-03

はじめに

2021年にJDLA E資格を受験したものです。
これまでに学習したものをまとめて共有したいと思います。
これからAI学習する方に少しでも参考になればと思います。

学習について

学習については、以下で進めて行きました。

  1. 認定コース受講

当時の最安値ということもあり、以下のコースを受講しました。
  https://portal.ai-trend.jp/ai_engineer_course
  
  質問の受付や2回の面談などのサポートもありますが、あまり利用せず、動画の視聴と演習課題の作成を行いました。
  最近ではslackを通じ受講生同士で交流することができ、輪読会などのイベントも開催されています。
  他のコースの話は聞いていないのでわかりませんが、個人的には費用以上の価値があったと思います。

2.無料動画による学習

  線形代数等の数学については、以下がお勧めです。
  【大学数学】線形代数入門①(概観&ベクトル)【線形代数】
  https://www.youtube.com/watch?v=svm8hlhF8PA

3.Udemy受講
 
  資格対策とだけでなく、以下のコースをUdemyで受講しました。
  
  (1)【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -
     https://www.udemy.com/share/101rnwCEoTdVZRQHg=/

   → 数学の話と、Pythonでの実装の話を手書きとPythonの画面を交えて解説しており、初心者に非常わかりやすいと思います。
  

  (2)【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -
https://www.udemy.com/share/101rnwCEoTdVZRQHg=/
   → 上記と同様です。
    数学の話と、Pythonでの実装の話を手書きとPythonの画面を交えて解説しており、初心者に非常わかりやすいと思います。

  (3)【キカガク流】プログラミング力向上のためのPythonで学ぶアルゴリズム論(前編)
https://www.udemy.com/share/102cvsCEoTdVZRQHg=/
→ 1から自分で考えてコーディングをする経験が少なかったので、1からコーディングする考え方が学べてよかったです。

  (4) 【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス
https://www.udemy.com/share/101s92CEoTdVZRQHg=/
→ ともかくデータサイエンスで使用するpythonのコードが網羅的に学べます。

  (5) 【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
https://www.udemy.com/share/102G3wCEoTdVZRQHg=/
→ データサイエンスの知識と実践の両方を学ぶことができます。

  (6) 【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門
【画像判定AIアプリ開発・パート2】Django・TensorFlow・転移学習による高精度AI アプリ開発
https://www.udemy.com/share/101YmgCEoTdVZRQHg=/
https://www.udemy.com/share/102XkyCEoTdVZRQHg=/
→ 実際にDeep learningで作成した画像判定AIを使ってWebアプリケーション、iOSアプリケーションを作ることができます。

  (7) Learn BERT - most powerful NLP algorithm by Google
https://www.udemy.com/share/103cKyCEoTdVZRQHg=/
→試しに英語講座を受けてみました。内容を理解しているところは説明内容わかるのですが、今ままで知らなかったことを説明している部分は、あまり理解できませんでした。
     コードは読めばわかるので、実践的な内容であれば英語講座でもそんなに問題ないことがわかりました。

4.書籍による学習
  
  E資格のPythonコード問題に対する対策は、やはり以下の2冊になると思います。

  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
https://books.rakuten.co.jp/rb/14424645/
ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編
https://books.rakuten.co.jp/rb/15381732/

直前の試験対策は、以下が良いと思います。
ディープラーニング E資格 エンジニア 問題集
  https://book.impress.co.jp/books/1118101176
  

5. 実戦
  
 実践の場としては、Kaggleが一番メジャーだと思いますが、Signateのコンペや練習問題を利用しています。
https://signate.jp

 

最後に

 まだ、E資格の結果通知は頂いていませんが、これまで学習した内容を簡単にですが、まとめてみました。

   

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