1年以上前になりますが、2023#2 JDLA E資格を受験し、合格することができました。AI技術の進歩が著しい中、これからE資格を通じて深層学習の基礎を身につけたい、という方の参考になるよう、私の学習方法、参考にした図書、試験対策を書きたいと思います。
※E資格とは何か？については優良な記事がたくさんあるかと思いますので、割愛させていただきます。
受験を決めたときの私の状況
スキル
当時、大学生時代に培った基本的なプログラミングスキルはありましたが、深層学習に関する知識はほぼなし、の状態でした。
- プログラミングスキル：C, C++ （学生時代の授業や、研究で利用していため、それなりに書ける）
- Python経験はなし
- 当時は海外営業系の部署にいたので、業務での開発経験はなし。たまにVBAを書く程度。
- 深層学習の知識はほぼなし。脳の仕組みを模したニューラルネットワークを利用しているんだな〜程度。
受験動機
当時は海外営業系の部署に所属していましたが、将来的にソフト系技術職に就きたいという希望があり、何かスキルを身につけておきたいという思いがありました。その中で、進歩が目覚ましい深層学習について理解しておきたいと思い、何か資格はないかと探していたところ、E資格を見つけ、受験を決めました。
勉強時間の確保
受験を決めた当時で8ヶ月になる子供がいたこともあり、仕事、家事育児と両立しながらの勉強だったので、非常にタイトでした。基本的には平日の子供が寝た後と、土日の空き時間を利用して勉強していました。
この状況から半年間どのような対策をしたかを紹介させていただきます！
E資格認定プログラム
E資格について調べたことがある方ならご存知かと思いますが、E資格を受験するためには認定プログラムを修了している必要があります。認定プログラムは多くの企業が出していますが、修了試験や課題があり、かなりしっかりと教育してくれる印象です。価格帯も10万〜30万ぐらいでそれなりにします。
E資格の合格率が6割〜8割と高いのも、この認定プログラムが機能しているからだと言えます。
私が受講した認定プログラム
様々な認定プログラムが存在する中、私はAVILENを選択しました。大した理由はないのですが、合格実績No.1という部分と、他のプログラムと比べ比較的安価であることから決めました。
- 受講したコース：E資格 + 基礎講座セット（現在は基礎講座セットはなくなっているようです）
- 価格：18万円程度
当時の上司が非常に理解のある方で、費用は会社持ちで出していただきました。（本当に感謝です）
基礎講座には統計、機械学習、Python基礎講座が含まれており、この辺りを基礎から学びたかったので、本セットの受講を決めました。
深層学習ライブラリ
受講を開始する時点で深層学習ライブラリをPyTorch, TensorFlowの中から選択する必要があります。私は次の理由からPyTorchを選択しました。
- Pythonとの親和性が高く、コードがシンプルであること
- 近年PyTorchの方が人気が高いこと
- 知人がPyTorchを使用していたこと
詳細な違いが知りたい場合は以下のような記事を参照すると良いかと思います。
勉強方法
基礎学習（1.5ヶ月）
3月~4月半ばの1ヶ月半でAVILENの基礎コースを受講し、以下について学習しました。
- 数学（行列を中心とする線形代数、情報理論）
- 統計学
- Python（入門、Numpy、Pandas等）
- 機械学習（SVM, 決定木等）：scikit-learn使用
AVILENの講座内容
- 基本的には動画視聴
- Python, 機械学習コースはJupytor Labで実際にコードを書きながら学習していく形式
- 各講義ごとに簡単な確認テストあり
正直、講義のクオリティはそこまで高くありませんでしたが、網羅的に学習する上では良いコンテンツでした。
この辺りはE資格で出題される部分もありますが、本筋ではないので、ハイペースで進めていきました。
深層学習関連（3.5ヶ月）
メインである深層学習部分の勉強ですが、AVILENの教材と参考図書の二本立てで行いました。試験範囲が広大かつ、深層学習は非常に奥が深いため、AVILENの教材だけでは不十分だと感じたからです。
私が利用した参考図書は以下の４冊です。
- ゼロから作るDeep Learning （NNとCNN）
- ゼロから作るDeep Learning 2（RNN）
- ゼロから作るDeep Learning 4（強化学習）
- 深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
参考図書を利用し、次の流れで学習を進めていきました。
- AVILENで講義動画視聴
- 講義視聴部分の範囲をゼロつくで実際にコードを書きながら学習
- 1,2で学習した内容をメモにまとめる
- AVILENのコーディング演習
特にゼロつく1, 2は深層学習の根幹部分なので、かなり読み込みました。ある程度理解できたところで、コーディング演習を行い、定着を確認するという内容で進めていきました。
深層学習 改訂第2版はかなり難解ではありますが、カバー範囲が広く、ゼロつくに含まれていない分野（CAMや生成AIなど）の説明があるので、講義で分からなかった部分の参考になりました。
また、とにかく範囲が広大なので、理解した内容は備忘録として適宜メモにまとめていきました。
AVILEN修了課題
上記で一通り学習後、AVILENを修了するための条件として、プロダクト演習課題、修了試験の二つに合格する必要があります。
- プロダクト演習課題
テーマは自由に設定できますが、私は期限が迫っている中で泥沼にハマりたくなかったので、比較的簡単なCIFAR10の画像分類にしました。異なるモデルで精度比較を行った後、事前処理やEPOCH数増加が精度改善にどれほど寄与するかについて考察しました。 - 修了試験
2回落ちてしまうと、3回目の受験からは有料ということで、かなり慎重に対策した上で受験しました。びびりな性格が功を奏したか、なんとか1回目で合格し、無事修了することができました。
試験対策（1ヶ月）
試験対策はシンプルで、以下を利用してひたすら試験対策問題を解き、分からなかった点は講義動画や参考図書を復習する、という流れで実施しました。
- AVILEN修了者限定試験対策コース
- 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（通称黒本）
中でもAVILENの試験対策コースは繰り返し膨大な量の試験対策問題を解くことができ、受験当時は世に出ている試験対策問題集が黒本しかなかったこともあり、非常に役に立ちました。
AVILEN模試の受験
また、心配性な性格のため、念の為試験本番前にAVILENの模試を受験しました（たしか2万円程度）。こちらは自費で申し込みました。
それなりな人数が受験しているのかと思いきや、なんと受験人数は12人、、、。
そして私の成績は12人中1位でした（笑）
試験本番と結果
試験本番
試験対策問題ではあまり出題されなかった分野がそれなりに出題された印象で、体感で良くて7割程度の正解率かなという感じでした。結構難しかったです。しっかりと対策をしてきた自分がそう感じているのだから（模試でも一番を取りましたし、、笑）、他の受験者にとっても難しかったに違いないとは思っていましたので、おそらく合格はできているのかな、、、でも手応えはそんなになかったな、という心境でした。
試験結果
試験結果はメールで届きます。どきどきしながら見たところ、無事、合格していました！
E資格を受験しての感想
受験を決めてからの半年間は仕事、家事育児の合間の時間をほぼ全て勉強に捧げる非常にタイトなスケジュールではありましたが、受験して本当に良かったと思っています。
深層学習について、一通りの知識と技能が身につきましたし、何より達成感がありました。
また、Python周りの知識がついたのも大きかったです。
せっかく身につけたAI, Pythonスキルを絶やさないように、その後以下のようなアプリを作成したりもしてみたので、もし興味がありましたら見ていただけたら幸いです。
