AIの資格、JDLA Deep Learning for GENERAL 、E資格（2020#1）に合格できたので、E資格の紹介と私の勉強法を紹介したいと思います。 G検定の勉強法ついてはこちらの記事で紹介しています。
ちなみに私のスコアはこんな感じでした。9割くらいは正解できたのかなと思います。当日の手ごたえも結構感じました。
E資格ってなに？
E資格とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営するディープラーニングに関する試験です。
JDLAが実施する試験には、G検定とE資格があります。
G検定は「ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているか」を検定する内容で、ビジネスに活かすことを主としています。 E資格は「ディープラーニングを実装する能力を有しているか」を検定する内容で、バリバリAIを実装していくエンジニア向けとなっています。
E資格は2018年に第一回が実施され、今回の2020#1で4回目の開催となりました。毎回受験者が増加しており、2020#1終了時点で合計1,660名の合格者がいます。
今後も受験者が増加していくのだろうと思いますが、E資格を受験するためにはJDLAが認定したプログラムを修了しておく必要があります。（この認定プログラムの受講料が10万、20万のレベルでめっちゃ高い。E資格の受験者がG検定に比べて伸びない最大の理由はそこなんだと思います・・・）
勉強法
認定プログラム
勉強方法に入るまえに、認定プログラム選びが重要です。勉強するにしても一番参考にするのは認定プログラムの講義です。ここで自分に合っていない認定プログラムを選んでしまうと後が大変です。（もちろん独学でも合格レベルにもっていくことはできるでしょうけど、効率的ではないですね。）
私が申し込んだのは、 AVILENさんの全人類がわかるディープラーニングコースでした。オンライン講座があり受講料が最安値クラスだったことが決め手でしたが、結果的にAVILENさんで大正解だったと思います。というのも、E資格2020#1の合格率が94.4%ととんでもな数値を叩き出していたのです。資料もわかりやすかったしSlackでの質問にもしっかり対応してくれたのが受講者のレベル底上げにつながったのではと思います。（試験間際は質問が殺到して対応が間に合ってなかったですけどｗ）
なんか宣伝みたいになってしまいましたが、結局はいろいろ探してみて自分のレベルにあったものを選ぶのが一番だと思います。
認定プログラムの講義動画を繰り返し視聴
AVILENさんの講座では、オンライン動画で講義を視聴できました。１回視聴してもすぐには理解できません。試験前には９割がたの内容が理解できる状態まで繰り返し視聴しました（難解なところはすっとばしました）。
また、動画だけではどうしても理解できないところはググったりSlackで質問して知識を補間しました。Slackは講座で解説している質問チャンネルです。自分では気づけなかった不明点も他の受講生の質問で気づくことがあったり、大人数参加型の講座ならではの良さもありました。
講義内容を定着させるために、まとめノートも作成しました。実際に自分の手で数式を追って書いてみると理解度もずいぶんあがります。ささっと振り返りができるのもよかったです。
参考書
私が参考なったなと思う順番で参考書を紹介します。
①ゼロから作るDeep Learning
言わずと知れた初心者向けディープラーニング教本です。理論と実装がすごく丁寧にわかりやすくまとめられています。内容は基本的ですがすごく重要です。E資格ではNumpyでの実装問題も問われます。こちらの書籍で実装スキルも身に付けることができます。githabのコードもチェックして詳しく勉強しました。
②ゼロから作るDeep Learning2
①の続編です。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をメインに勉強しました。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。
③深層学習
俗に Goodfellow 本と呼ばれています。Ian Goodfellow著「Deep Learning」の日本語訳で、英語版の原作はネット上でも公開されています。 E資格の指定書籍となっておりシラバスもこちらの章構成がそのまま反映されています。正直言って内容は難しいです。私は講座や他書籍で一通り理論を学んでから取り組みました。ざっと読む程度でしたが、試験では独特の用語や数式などはこちらの書籍から引用されているので、得点につながった問題もありました。2020#1ではVAEが出題されました。
③機械学習図鑑
色んな機械学習の手法が簡潔に載っています。E資格ではディープラーニング以外の機械学習も問われます。詳しい理論や実装は載っていないものの、初めてのつかみとしては適した書籍だと思います。詳細はネット記事などを調べて知識の深堀が必要です。ちなみに、2020#1ではロジスティクス回帰、kNN、SVMなどが出題されました。
JDLA 例題
試験のレベル感を知るためにJDLAから例題集が 認定プログラム経由で配布されます。E資格は過去問が出回っていないので、この例題がとても参考になります。なにより、本番の問題でも例題の内容がほぼそのまま出題されるケースがあったり、関連問題も多数出題されました。試験直前は例題中心に勉強しておくことをお勧めします。
参考サイト
E資格対策の振り返り記事を執筆されています。合格体験記や参考書の紹介、対策まとめを執筆されています。とてもわかりやすく、私も大変参考にさせていただきました！
②JDLAのE資格を受験してみた！ ディープラーニング新資格 受験レポート【2018年9月】
E資格2018の受験レポート記事です。けっこう具体的に過去問メモを残して下さっており、本番を想定して対策をすることができました。
同じく E資格2018の受験レポート記事です。こちらも過去問情報を参考にさせていただきました。
④JDLA E資格の受験体験記（試験問題・勉強法・難易度・感想など）
E資格 2019#1の体験記です。同じく過去問情報を参考にさせていただきました。
おわりに
私が実践したE資格の勉強法を紹介しました。E資格の合格率は７割近いので、対策しておけば合格がぐっと近づくと思います。
ディープラーニングのエンジニアにE資格取得はあまり意味はないとの声もあるようですが、私はそうは思いません。少なくとも勉強へのモチベーションは上がりますし、（完全なものではないかもしれませんが、）体系的に学べるのも初心者にはありがたいです。
ただ、認定プログラムの価格がもっと下がれば、人材育成には良いのになと思います。