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E資格とは?難易度や試験対策、おすすめ認定講座&参考書を紹介

E資格はディープラーニングの知識や実装スキルを証明できる資格です。

AI(人工知能)の開発に重要な役割を果たす機械学習ですが、その中でも特に注目され、研究が盛んになっているのがディープラーニングです。

この記事では、E資格の試験概要や受験の条件となる「JDLA認定プログラム」、さらにおすすめの勉強法についてまとめます。

※この記事内のE資格に関する情報は、2020年9月現在の情報です。

なお、ディープラーニング(深層学習)について詳しく知りたい方は「話題のディープラーニングとは?初心者向けに1から徹底解説!」をご覧ください。

また、機械学習については「【機械学習とは?】種類別に簡単にわかりやすく紹介!ディープラーニングとの違いやDQNについても解説!」をご覧ください。

E資格とは何か?メリット、難易度、受験料を紹介

E資格(エンジニア資格)とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が創設・運営するエンジニア向けの資格です。

一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営する資格には、E資格のほかにG検定(ジェネラリスト検定)というものがあります。G検定では、ディープラーニングを事業に活用するための知識があるかどうかが問われます。

E資格の受験者層は、学生よりもAIエンジニアや研究者など、すでに関連する業務や研究により、情報技術の専門知識を持っている人が多くを占めます。

それに対して、G検定はそれらの技術を直接用いるのではなく、どのように技術を活かすかといった大枠を決めるエンジニアや、事業に役立てるコンサルタント向けの出題傾向だといえます。

E資格 G検定
受験資格 JDLA認定プログラムを修了
(試験日の過去2年以内)
制限なし
試験時間 120分 120分
試験会場 各地の指定試験会場
申し込み時に希望会場を選択
オンライン実施(自宅受験)
受験料 一般:33000円(税込)
学生:22000円(税込)
会員:27500円(税込)
一般:12000円(税別)
学生:5000円(税別)
試験方式 100問程度
多肢選択式
220問程度
多肢選択式
試験回数 年2回~3回 年2回~3回

 

G検定については「G検定(ジェネラリスト検定)とは?概要から試験対策まで」を併せてご覧ください。

E資格の試験では、ディープラーニングの理論を理解しているか、適切な手法で実装できる能力や知識があるかどうかを、100問程度の多肢選択式テストで問います。

E資格に合格すると、合格証となるロゴマークを使う権利を得ます。このロゴマークを名刺などに載せることで、ディープラーニングの知識や実装スキルがあることを証明できます。

E資格に合格するとどうなる

また、E資格とG検定の合格者は、専用のコミュニティであるCDLE(Community of Deep Learning Evangelists)への参加が認められ、人脈づくりや最新知識の情報交換に役立てることができます。

E資格の試験範囲は、「応用数学」「機械学習」「深層学習」「開発・運用環境」の4分野です。日本ディープラーニング協会の「E資格の試験範囲(シラバス)」によると、以下のようになっています。

応用数学 ・線形代数
・確率
・統計
・情報理論
機械学習 ・機械学習の基礎
・実用的な方法論
深層学習 ・順伝播型ネットワーク
・深層モデルのための正規化
・深層モデルのための最適化
・畳み込みネットワーク
・回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
・生成モデル
・強化学習
・深層学習の適応方法
開発・運用環境 ・ミドルウェア
・軽量化
・高速化技術

 

このように、E資格はディープラーニングからの出題が中心ですが、その基礎となる機械学習や応用数学、実装に関する技術など、幅広い範囲から出題されます。したがって、勉強する過程でそれらの知識を再確認したり、不足していた分野の知識を補ったりすることができ、体系的な知識の取得につながります。

なお、E資格の合格率は6割~7割程度です。2020年の第1回の試験では、受験者数1042人のうち68.04%にあたる709人が合格しました。

ただし、上記のようにE資格の受験には「JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に終了していること」が条件となっています。

この「JDLA認定プログラム」については、以下で詳しく紹介します。

E資格の受験条件「JDLA認定プログラム」とは?

一般社団法人日本ディープラーニング協会がディープラーニングに関するスキルを育成できると認定、推奨し、試験の条件とした講座を「JDLA認定プログラム」といいます。

先述のとおり、E資格の受験には条件があり、試験日の過去2年以内に「JDLA認定プログラム」を修了している必要があります。

「JDLA認定プログラム」では、ディープラーニングの理論や適切な実装方法を選択するスキルを学ぶことができます。

JDLA認定プログラムは、さまざまな機関が運営しており、ハンズオン(対面授業)やオンライン講座、Live配信、eラーニングなど、さまざまな受講方法を選択できます。

JDLA認定プログラムの修了に必要な費用や時間は、実施している機関によって異なります。

対面授業やLive配信などは高額になる傾向があり、10万円~40万円程度の費用がかかります。

修了にかかる期間が数日から1か月未満と、短い講座もあります。ただし、E資格は出題範囲が広いため、基礎からしっかり学習する講座であれば、数か月から半年程度かかることもあります。

 

E資格には過去問が存在しない?E資格の試験対策を解説!

E資格は過去問が公開されておらず、さらに受験者は受験した試験の内容を発表することを禁止されています。そのため、実際にどのような問題が出題されるかは、受験しないとわかりません。

さらに、合格点も非公開で、試験対策には非常に悩まされる試験だといえます。

また、E資格の出題範囲はシラバスより、 「 JDLA認定プログラム修了レベルの出題」とされていますが、ディープラーニング自体が現在進行形で研究の盛んな分野であり、その技術は日進月歩の様相です。講座や参考書、さらに最新の論文などにも目を通し、幅広く対策しておく必要があります。

また、受講者が事前にどれだけの知識を持っているかによって、試験対策に必要な時間が変わります。

E資格には過去問がない

既にディープラーニングの研究や、その知識を活用した業務に就いている場合や、日常的に最新情報、論文をチェックしているなら、認定講座を受け、問題に慣れる程度の少ない時間で試験対策が可能でしょう。

しかし、例えばエンジニアを目指す文系の大学生や、エンジニアであっても保守やネットワーク系の業務を行ってきた場合、応用数学や機械学習を基礎から学習しなければならないため、勉強時間がかかると考えられます。

E資格の勉強におすすめの参考書を紹介!

近年の機械学習の参考書には、必ずディープラーニングについての項目がありますので、機械学習について体系的に学習したことがない方は、まず機械学習の参考書を読むことをお勧めします。

E資格においても、k近傍法などの基本的なものから、サポートベクターマシンや最尤推定、主成分分析など、機械学習分野が幅広く出題されます。

数ある参考書の中でも、オライリー・ジャパンが発行している以下のシリーズは、多くの情報分野の学生や技術者に愛読されています。

  • 『pythonではじめる機械学習-scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』
  • 『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』
  • 『ゼロから作るDeep Learning2』

E資格でソースコードを扱う場合はPythonで記述されているため、これらの参考書が特におすすめです。

また、応用数学の線形代数、確率・統計、情報理論については、それぞれ1冊ずつの参考書を網羅するのが望ましいといえます。なお、線形代数ではおもに特異値分解が、確率・統計に関してはおもにベイズ則や確率分布(ベルヌーイ・マルチヌーイ・ガウス)が出題されます。

初学者、基礎から学習したい方には、体系的に学べる以下の参考書がおすすめです。

  • 『基本演習 線形代数 改訂版』成田清正 野澤宗平共著 牧野書店
  • 『やさしく学べる統計学』石村園子(著) 共立出版株式会社
  • 『情報理論入門』アブラムソン著 宮川洋訳 好学社
E資格の試験対策勉強

E資格の取得にはeラーニングがおすすめ!テスト対策もできる!

E資格は非常に出題範囲が広く、費用と時間がかかります。

特に、対面の授業でJDLA認定プログラムの講座を受講する場合、実施している日程と会場の融通が利きませんし、費用も高い傾向があります。

そのため、費用と時間効率のバランスに優れたeラーニングがおすすめです。

eラーニングなら、好きな時間に自分のペースで進められるため、1つひとつをしっかり理解しながら学習することもできますし、熟知している内容については駆け足で学習することも可能です。

Udemyは講座の質が高く、資格の学習に活かせる講座が豊富に取り揃えられています。

講師への質問も可能で、わからなかった部分について補強することができますし、近年の研究に関する情報収集が不足していた方も、最新の知識にアップデートすることができます。

 

E資格はディープラーニングの理論や実装についての知識を問う、エンジニアや研究者向けの認定試験です。

応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境について幅広く出題されるため、試験勉強を通じてこれらの分野を総合的に学習できます。

E資格合格を目指す方は、ぜひ、この記事を参考に勉強を進めてみてください。

 

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