大学生がE資格に合格した話

2020/2/22に[「E資格（エンジニア資格）2020#1」](https://www.jdla.org/news/detail/20200303001/)を受験し、無事に合格することができました！！！
これから、E資格の取得を考えている方に参考になればと思い、記事を書きました！
(ついでに、G資格についても少し触れました。)

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##1. E資格とは

一言で言うと、**<font color="Red">the AI検定</font>**

**一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)**が、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て、2017年に設立されました。理事長は、日本のAI研究の第一人者である**東京大学の松尾豊**先生です！

JDLAが主催している検定は、大きく2つあり、**ジェネラリスト向けのG検定**と、**エンジニア向けのE検定**です。

誤解を恐れず、ざっくりとした僕のイメージは、

| **検定** | **難易度**| **対象者** | **勉強量** | **転職価値** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
|<span>G検定</span> | <span>易しい</span> | AIについて勉強してみたい初学者 | 公式教科書と、問題集頑張れば、合格できる。1ヶ月程あれば十分。 | 無いよりはあった方が良い。 |
|<span>E検定</span> | <span>難しい</span> | ある程度AIについて勉強してきた人。機械学習エンジニアに就職・転職したい人。　| **講座を受ける必要**があり、勉強量も多く難しい。3~4ヶ月程度は欲しい。 | ある程度アピールできる。|

##2. 試験内容
多肢選択式。今回は大問34問、各大問あたり小問1～8問、小問数計106問。
python、線形代数、確率統計、情報理論、機械学習(深層学習以外の決定木、svmなど)
、パーセプトロン、逆誤差伝播、optimizer、CNN、RNN、GAN、強化学習など。

結構範囲が広く、難しく思われるかもしれませんが、E資格の受講講座で詳しく勉強することができるので、**あまりビビらなくて大丈夫です👍**
(僕も受講前は、知らないことばかりでしたので！！)

##3. 受験方法
[CBT形式](https://cbt-s.com/examinee/)。全国のCBTテストセンターのパソコンにて試験を実施する。

年に2回しかないため、次回の開催日は**2020年8月29日(土)**になります。**テストは2時間**で、開始時間は複数あります。
また、受験日までに、E資格講座を全て終わらせる必要がありますので、検討中の方はお早めに！
<img width="500" alt="スクリーンショット 2020-03-06 17.48.20.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/566497/5256513b-6cd8-b05f-fa11-eb31d0c6c330.png">
*[JDLAのホームベージ](https://www.jdla.org/business/certificate/)より引用


##4. E検定を受けるために必要な講座
E検定を受験するためには、[**「JDLA認定プログラム」**](https://www.jdla.org/business/certificate/?id=certificate_No04)という、講座を1つ受講する必要があります。講座は、10種類以上あります。

「Q.どの講座を受ければ良いのか？」とういことですが、回答は人によります^^;
**オフラインだと高額(~60万円)**だったり、**オンラインだと安い(数万円~)が、質問する機会が限られていたり**します。ご自身にあった講座を受講いただければと思います。

[こちらの外部サイトの記事](https://ledge.ai/jdla-course/)がよくまとまっておりましたので、参考にしてみて下さい！

##5. 僕が受講した講座
[avilenの講座](https://avilen.co.jp/ai-engineer-course/)を受講しました。こちらの講座を選んだ理由としては、**価格がもっとも安かったこと(学割・オンライン・友割で数万円代でした。)**と**合格率が圧倒的に高かったこと(94.4%であり、全体の平均は70％弱)**ですね。

受講してみた感想としては、**講師の方が東大理科2類の最高得点保持者**という超優秀な方だったため、**講座が非常に分かりやすく**、とても勉強になりました。ただ、**講座のテストや課題が、結構ハイレベル**になっているので、ストイックに取り組む姿勢が大事だなと感じました。

##6 講座以外のオススメの参考書
講座とともに、こちらの参考書も読むと理解を助けて、E資格の合格に大きく近くと思います！3冊とも、有名で非常に勉強になりました。

### 6-1. マセマの線形代数
やはり、機械学習・深層学習をする上では、線形代数の基本的な考え方が非常に大事になります。線形代数について1冊勉強すると、その後の理解に役立ちます。

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### 6-2. 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
主に、ディープラーニングの基本とCNNを扱っています。**python**と**線形代数**の簡単な知識が無いとつまずくかもしれないので、pythonに関する本1冊と線形代数の本1冊してから、読むのもいいかもしれないです。
<img width="200" alt="スクリーンショット 2020-03-06 18.14.50.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/566497/3767bb26-0ccd-b854-70cf-a0a1ef3c1da2.png">

### 6-3. ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
こちらは、自然言語処理だけで丸々1冊という本です。ゼロから作るDeep Learning❶を終わらせてから、読むと非常に分かりやすいです。
<img width="200" alt="スクリーンショット 2020-03-06 18.14.59.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/566497/27d34de0-59ae-96c0-f2c3-dd1e73e81c7f.png">

他にも、画像生成、強化学習などを勉強する必要がありますが、簡単で分かりやすいオススメの本は、僕も分からないです。ここら辺はE資格の講座で、勉強してみるのがよろしいのかなと思います。

##7. 終わりに
毎日のニュースで、AIに関するものが報道され、ビジネスにおける重要性は日に日に増しております。機械学習、深層学習に関する知識を持ったAI人材は、非常に不足しているらしい(？) この記事を読んだことを機会に、E資格の受験を検討されてみてはいかがでしょうか。