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JDLAのE資格に一発で合格できた勉強法を解説!【2021年】

JDLAのE資格に一発で合格できた勉強法を解説!【必見】
E資格をとりたい人
E資格をとりたい人

最近AIブームもすごいし、今のうちに資格とっておいた方がいいかも・・・
AI関連の資格でE資格って有名みたいだけど、どうすれば取れるんだろう。E資格の合格するための勉強方法を教えてほしい。

 

今回は、こんなお悩みにお答えしていきます。

本記事の内容

・【結論】JDLAのE資格に合格した勉強法はこれ
・JDLAのE資格の概要【ディープラーニング】
・【感想】そもそも資格はそんなにおすすめしない

 

AIに関する資格って難しそうで、本当に取れるのか不安になりますよね。

私も最初は尻込みしていましたが、最終的にはJDLAのE資格を一発で合格することができました。

なので、今回は有名なAIに関するE資格についての勉強法について解説していきます。

 

前半ではJDLAのE資格に合格できた勉強法を解説しつつ、後半では実際の体験談などを解説していきます。

この記事を読み終えることで、JDLAのE資格に合格できる方法がわかるはずです。

では、さっそくいきましょう!

【結論】JDLAのE資格に合格した勉強法はこれ

【結論】JDLAのE資格に合格した勉強法はこれ

結論から言うと「認定講座の教材+書籍」をやれば問題ありません。

大体ですが、

  1. 認定講座の教材:60時間
  2. +αの参考書:30時間

ぐらいです。

認定講座の教材はベースに

そもそもですが、E資格はJDLAから認定を受けている講座を受講終了しないと、E資格の受験資格が手に入らないようになっています。

私は会社の補助などがあったのでアイデミープレミアムプランを受講しましたが、他にもたくさん認定講座はあるので自分に合ったところで受講することをおすすめします。

受講の期間、オンラインかオフラインか、どこまで学べるのかなどの内容がそれぞれ変わってくるので、自分のライフスタイルや目標に沿ったところを選びましょう。

 

参考:認定講座がある企業一覧(2021年3月時点)

  1. アイデミー
  2. スキルアップAI
  3. zero to one
  4. standard
  5. エッジテクノロジー
  6. キカガク
  7. AVILEN
  8. テクノブレーン
  9. NABLAS
  10. Study-AI
  11. VOST
  12. すうがくぶんか
  13. Fusion one
  14. INTLOOP
  15. Present Square
  16. キラメックス
  17. 中部大学 大学院 工学研究科
  18. 東京大学 松尾研究室

 

上記の全ての講座はJDLAの審査を通過して認定されているので、どれもE資格に沿った内容ということは変わりないと思います。

なので、基本的には認定講座の教材をベースに学習していくことをおすすめします。私もざっと教材を進めていって、2週目からはちゃんと理解できるように学習を進めていきました。

ただ、認定講座の教材だけだとE資格試験の準備が万端とは言えません。出題範囲がかなり広いので仕方ないですが、どの講座も完璧に網羅しているわけではないです。

 

私の使ったアイデミープレミアムプランでは、チューターさんに分からないところはいつでも聞けましたし、1回落ちても2回目までは合格保証があったので安心して受講できました。

他にも話を聞く限りだと、以下の講座もおすすめできるのでぜひ参考にしてみてください。

【Study-AI】ラピッドチャレンジ
※今なら45万円のE資格講座が、月額3,000円で受講可能。

【キカガク】自走できるAI人材になるための6ヶ月長期コース
※合格率の実績と、知識豊富な講師陣が強み。

実際に使用した参考書

ベースは認定講座の教材でOKですが、+αで参考書はやっておいた方がいいです。やはり認定講座の教材で分かりにくいところもありますし、不足している部分もあります。

私の受講したアイデミーだと、E資格の新しめのジャンル(transformerとかmobile netとか)の内容はちょっと物足りないなって感じでした。

私が実際に学習した教材を載せておきますので、ぜひ参考にしてみたください。

ゼロから作るディープラーニング①

深層学習の基本から、CNNまでをわかりやすく扱った書籍。

難解で理解しにくい論点もわかりやすく言語化してくれている書籍で、ライブラリを使わずに実装もしてくれているためE資格の参考書にピッタリです。

とにかく誤差逆伝搬あたりは理解しておかないと話にならないので、この本でみっちりと基礎理論と実装を理解しておくと良いです。

ゼロから作るディープラーニング②

①の続編です。①では画像認識がメインでしたが、こちらは自然言語処理にフォーカスした内容となっています。

E資格に直接関係するのは、記載内容の全体の3割くらいです。特に重要なRNN、LSTM、GRUあたりは概念も難しいので、この書籍でイメージをつかんでおくとOKです。

あとはSeq2SeqやTransformerなどもイメージがつかめるように理解しておいたほうがよいですね。

徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集

E資格の認定講座もあるスキルアップAIが出している問題集になります。

模擬試験や問題に関して丁寧な説明があるので、余裕があるひとはやっておくと安心できる一冊かなと思います。

E資格勉強のポイント

E資格は出題範囲が広いですが、試験は4択なので全て厳密に覚えていなくても合格は可能です。

なので、まずは全体の概要を知ることから始めた方が良いです。最初から全部理解しようとすると、正直結構難しいと思います。

エンジニアなどの方は大丈夫かと思いますが、その他の人が最初から全て理解しようとすると多分難しくてモチベーション維持できないです。なので1週目は流しながら、全体を理解する感じでOKです。

 

2週目以降は実際のE資格試験を想像しながら、深いところまで理解するようにしたほうがいいです。

特に実際のコードを用いた実装問題や、モデルの構築についてなど、深いところまで理解していないと答えられない問題も試験では出てきます。

以下のサイトも非常に参考になったので紹介しておきます。

JDLAのE資格の概要【ディープラーニング】

JDLAのE資格の概要【ディープラーニング】

そもそも試験がどんなものか知らないって人もいるかと思いますので、ざっくりと紹介だけしておきます。

JDLAのE資格の概要

E資格(エンジニア資格)は、JDLA(日本ディープラーニング協会)が発行している資格になります。

JDLAはディープラーニング技術で、日本の向上を目指すことを目的に設立された組織になています。

本協会は、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指します。

そのため、ディープラーニングを事業の核とする企業および有識者が中心となって、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話 など、産業の健全な発展のために必要な活動を行っていきます。

出典:JDLA

 

JDLAが発行している資格は

  • G検定
  • E資格

 

の2種類あって、「G検定」はゼネラリスト向けの資格で、「E資格」はエンジニア向けの資格になっています。

実際のE資格取得までの手順

E資格を取得するまでの流れは、ざっくりとは以下のようになっています。

  1. JDLAの認定講座を受講修了する
  2. 試験前になると必要情報が送られてくる
  3. 試験の申し込みをして受講

JDLAの認定講座を受講修了する

E資格を取るためには、そもそもJDLAが認定している講座を受講することが必須になります。その認定講座ですが、どれも数万円〜数十万円するので、そこが少しネックですね・・・

認定講座を受講して、無事に修了した場合にE資格の受講資格を得ることができます。

 

試験前になると情報が送られてくる

認定講座で受講が修了すると、試験前ぐらいに認定講座から受講者コードみたいなものが送られてきます。

この番号がないと、E資格に申し込むことができないので間違えて削除しないようにしましょう。

 

試験の申し込みをして受講

必要な情報がそろったら、自分自身で試験の申し込みをする必要があります。(自分で申し込まないといけないので注意)

ピアソンVUEというところがJDLAの代理で、試験の申し込みを受け付けるところになっており、試験は最寄りのテストセンターで受験することができます。

結構早めに予約しておかないと、すぐに席が埋まっちゃうので注意です。

2021年2月試験

ちょっとうろ覚えですが、出題された項目を載せておきます。今後の試験の参考にしてもらえればと思います。

 

  • Transformer(self attention関連)
  • Wavenet
  • R -CNN
  • セマンティックセグメンテーション
  • 強化学習(方策勾配、Q学習、Experience Replayなど)
  • 計算グラフ(誤差逆伝播の計算)
  • ソフトマックス関数とクロスエントロピーの実装問題
  • TensorflowやPytorchなどのライブラリに関する問題
  • MobileNet
  • 蒸留
  • YoLo
  • バッチ正規化
  • DenseNet
  • GPGPU
  • プルーニング
  • モデル並列化とデータ並列化
  • 主成分分析
  • K近傍法のグラフ問題
  • Conditional GAN
  • Auto Encoder
  • L1,L2正規化
  • k-means法
  • 混合行列における計算問題
  • IoUの計算問題
  • ResNet
  • ホールドアウト法、クロスバリデーション

 

数学や情報理論、開発環境はそこまで難しくなかったですが、新しめの部分(TransformerとかMobilenetとか)はあまりわからなかったですね・・・

今後は最新の技術関連の割合が増えていきそうな気もするので、基礎だけじゃなくて最新の技術に関しても理解を深めておくといいと思います。

【感想】そもそも資格はそんなにおすすめしない

【感想】そもそも資格はそんなにおすすめしない

ここまで解説しておいてあれですが、そもそも資格はそんなに取る必要がないと思っています。

資格はあくまでも資格

私は会社の補助があったので受講しましたが、補助がないなら正直受けてなかったかなと思います。

他の資格と違って認定講座だけで数十万円かかりますし、参考書や受験代を含めたらもっと費用がかさみます。

なのでなんとなく資格が欲しいって人には、正直おすすめができなかなと思います。結局は資格よりも実績がやはり大事なので。

業務に使うか体系的に学びたいならOK

ただ、AIに関する技術を使う予定があったり、最初から体系的に理論を学びたいのであれば受験してもいいと思います。

資格もないよりかはあったほうが、やっぱり周りからの評価はよくなりますからね。私もAIに関しては初心者でしたが、体系的にAIの知識がついたのは良かったと考えています。

そのおかげで、社内でもAI関係のプロジェクトに選抜されています。

まとめ:JDLAのE資格は初心者でも取れます

さて、今回はJDLAのE資格について解説をしてきました。

AI関連の資格って難しく感じちゃうと思いますが、しっかりと勉強すれば一発で合格することも全然可能です。

どっちみち今後はAIが普及していくので、今のうちに資格をとってAIに関する知見を身につけておくといいですよ!

 

今回は以上!

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