こんにちは。スキルアップAIの有留です。
E資格は、ディープラーニングに関する基礎的な知識とプログラミング言語Pythonを用いた実装力を問う資格です。

この記事では、実際にE資格を受験し合格した体験をもとに、E資格の学習スケジュールや勉強方法、おすすめの講座などを紹介します。E資格を受験予定の方や、受験を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

そもそもE資格とは？

E資格とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定するAI資格のうち、エンジニアを対象とした資格です。E資格では、ディープラーニングの理論に関する知識に加えて、適切な手法・モデルを選択して実装する能力も問われます。

E資格については、「E資格とは｜メリットや難易度、合格率、転職での活用方法を徹底解説」で詳しく紹介していますので、こちらも合わせて参考にしてみてください。

E資格の受験動機や事前知識

E資格を受験しようと思ったきっかけは、大学院の研究でディープラーニングを使用するにあたり、この分野を体系的に学びたいと考えたからです。私は、大学院で脳核医学領域における医療画像のノイズ除去に関する研究に取り組んでいました。このようなニッチな分野においても、ディープラーニングの実用性が示されており、CNNなどの画像処理技術の深い理解が必要でした。また、最新の論文を読み解くためにも、E資格で問われる知識や技術の習得は不可欠であるため、受験を決意しました。

さらに、就職活動にも活かせると考えました。私は機械学習エンジニアを目指しており、E資格を取得できれば、自らの知識や実装力のアピールにつながると考えました。

大学の学部では応用数学科に所属していたため、事前知識として統計検定準1級レベルの統計知識や、PythonでsklearnやTensorFlowを使った簡単なモデル開発の経験がありました。また、G検定はすでに取得していたため、AIやディープラーニングに関する基礎知識もある状態でした。

E資格の学習スケジュール

私がE資格の学習に費やした期間は2.5か月間ほどで、一日あたり3〜4時間学習しました。まずスキルアップAIのディープラーニング講座を受講し、一通り学習を終えたあとは、黒本と呼ばれるE資格の問題集に取り組みました。最後の仕上げとしてスキルアップAIのE資格模試や無料の勉強会「スキルアップAIキャンプ」に参加し、本番に臨みました。

E資格の勉強方法、試験対策

E資格対策として、スキルアップAIの講座、E資格問題集、E資格模試やスキルアップAIキャンプの学習に取り組みました。

１．スキルアップAIのJDLA認定プログラム

スキルアップAIの「E資格対策 現場で使えるディープラーニング基礎講座」は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）の認定プログラムの一つで、E資格対策に向けたカリキュラムを受講できます。

ディープラーニングの基礎から、PyTorchを用いた最新手法の利用方法などが学べます。また、データの性質を考慮した実践的なテクニックや手法選定の勘所など、資格取得にとどまらず実務につながる内容も学ぶことができます。

スキルアップAIのJDLA認定プログラムを選んだ理由

スキルアップAIはJDLA認定プログラム第1号として、多くのE資格合格者を輩出しています。さらに、E資格合格率もほかの事業者の平均を大きく上回っており、確かな実績を保持しています。

私は質の高い教材であることと、コンテンツの豊富さからスキルアップAIの講座を選択しました。特に教材のカリキュラムから、研究で用いる画像処理分野について深く学ぶことができると考えました。また、過去にスキルアップAIのほかの講座を受講し、教材や講師の説明の分かりやすさを実感していたことも決め手の一つとなりました。

私はある程度前提知識があったことと、自分のペースで自分の好きな時間に勉強したかったため、eラーニングコースを受講しました。

スキルアップAIのJDLA認定プログラムを受講した感想

スキルアップAIの講座は、コンテンツが非常に充実しています。例えば過去の受講者による1,000以上のQA集には、環境構築や、講義・演習での不明点など、カテゴリごとにさまざまなQAがストックされています。勉強する中で、自分が疑問に感じた箇所の解決に何度も活用しました。

講座には、16時間の動画講義や同等時間のNotebook解説動画なども含まれています。im2colやTransformerといった一度で理解することが難しい学習項目は何度も繰り返し視聴しました。

また、スキルアップAIオリジナルの通し課題や確認テストも用意されており、E資格の受験資格を得るためには、それらに合格する必要があります。

通し課題にクリアするには、フレームワークに頼らずに画像認識プログラムを作成し、基準精度に到達する必要があります。はじめは、基準精度からかけ離れていましたが、講座内でさまざまな精度向上手法を学び、それらを実装したところ無事基準精度を超えることができました。理論を学ぶだけでなく、実際にプログラムに落とし込むことでより理解を深めることができました。

通し課題を終えた後に確認テストに合格し、E資格の受験資格を得ることができました。動画で基礎知識を学び、Notebook演習や通し課題、確認テストで実際に学んだことをアウトプットする流れは、自身の知識定着にもつながったと感じています。

２．E資格問題集

講座を一通り学習し終えた後は、E資格の問題に慣れるために、「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版」の問題を一通り解きました。

この問題集はスキルアップAIの講師陣が執筆した日本で唯一のE資格問題集です。豊富な問題数と詳細な解説により、E資格の問題形式に慣れつつ、試験範囲の理解を深めることができました。

講師の方に最低2周することを推奨されたので、1週目は通常通り問題を解いてみて、2周目は間違えた箇所を重点的に復習し、学習の穴を埋めるようにしました。

３．E資格模試

E資格問題集を一通り解き終えた後は、実力を試すためにスキルアップAIオリジナルの「E資格模試」を受講しました。
本番を想定し、時間配分を意識しながら解きました。難易度が非常に高く、得点率は6割程度という結果となり想像以上に苦戦しました。特に原論文から抜粋された問題の難易度が高かった印象でした。

模試を終えた後は、解説を読み込んで復習に力を入れました。特に新シラバスが反映されていた点がありがたかったです。

４．スキルアップAIキャンプ

スキルアップAIでは、毎週水曜日に「スキルアップAIキャンプ」というAI・データサイエンス領域をテーマとした無料勉強会を開催しています。

E資格の受験日が近づく頃に、E資格直前対策をテーマとした講義を受講することができます。私はE資格の新シラバス（2022#2より改定されたもの）の対策ができる回を2回分受講し、新シラバスの理解をさらに深められました。直前の追い込みとして活用し、よりモチベーションを上げることができました。

E資格の勉強で大変だったことや工夫したこと

E資格の範囲はとても広いです。そのため多くの時間の確保が必要となります。私は就職活動と並行して勉強していたので、集中して取り組む時間を作ることが大変でした。

そこで、私はiPadのGoodNoteアプリを利用して、理解が足りていない項目に印をつけたり、講義中のメモを教材に書き込んだりし、隙間時間を見つけて効率よく教材に目を通すように日々意識していました。

E資格の試験当日のエピソード

試験当日は、試験前にE資格問題集で間違えた問題を復習して過ごしました。試験中は、わからない問題は後回しにして、確実に解ける問題を優先して解きました。

問題は試験範囲から幅広く出題されており、特に新シラバスで新たに追加された項目が多く入っていたことが印象的でした。私は新シラバス追加分を解説した補足教材を重点的に勉強したため、多く得点を取ることができたと思います。全体的な得点率は70%ほどで無事に合格しました。

合格すると、下記のような合格証書が発行されます。

E資格をこれからどう活かしていくか

当初の狙い通り、就職活動ではE資格取得済みであることをアピールし、最終的に第一希望としていた会社に内定をいただくことができました。また大学院の研究においても、E資格対策で得た知識がモデル選択をする上で大いに役立ちました。

就職先では自然言語処理の研究開発を行うため、E資格対策で身についた知識をベースとして最新論文を読み、最先端技術の社会実装に挑戦したいと考えています。

これからE資格を受ける方へのアドバイス

私はE資格の受験を通じて、ディープラーニングの理解をより深めることができました。そして、最新の論文を読むための基礎力がついたと感じています。

ディープラーニングを基礎から理解し、実装する力を身につけたいという方は、本記事で紹介した「【JDLA認定プログラム】E資格対策｜現場で使えるディープラーニング基礎講座」を受講し、体系的に学ぶことがおすすめです。

E資格は試験範囲がとても広いので、受講の際は余裕をもったスケジューリングを行うとよいと思います。また、ディープラーニング関連技術は現在急速に進化しており、それにともなってE資格のシラバスも変化します。直近では、2024年8月より新シラバスが適用されます。勉強する際は、教材が新シラバスに対応しているか注意してください。

私はE資格対策の勉強を通じて、ディープラーニングの原理を深く理解し、最新トレンドを追うことができる基礎知識を身につけることができました。今後、ディープラーニングを活用した研究開発やプロジェクトに携わりたいと考えている方はぜひ挑戦してみてください。

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