JDLA  E資格 #2021 まとめ＆振り返り

2021年2月20日のJDLA E資格を受けてまいりました。
今後の受験される方の参考になればと思い書かせていただきます。
~~（現時点で合否がはっきりしていないのですが、振り返りたいと思います。）~~
以下の点数で合格しました〜！
応用数学：75%
機械学習：92%
深層学習：70%
開発環境：100%

## 勉強期間と勉強方法
・勉強期間：3ヶ月
・勉強方法：E資格認定講座と参考書
講座によっては6ヶ月の講座などもあるようですが、私の講座は3ヶ月で取得するものでした。
参考書は黒本と呼ばれる問題集を使っていまして、かなり黒本の内容は試験に繋がったのでオススメです。（安心してくださいステマじゃないですw）

 [徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 (日本語) ](https://www.amazon.co.jp/%E5%BE%B9%E5%BA%95%E6%94%BB%E7%95%A5%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0E%E8%B3%87%E6%A0%BC%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E5%95%8F%E9%A1%8C%E9%9B%86-%E3%82%B9%E3%82%AD%E3%83%AB%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97AI%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BE-%E5%B0%8F%E7%B8%A3-%E4%BF%A1%E4%B9%9F/dp/4295009180/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&dchild=1&keywords=E%E8%B3%87%E6%A0%BC&qid=1613893541&sr=8-1)

### E資格認定講座
色々な講座があるので選択して受講していく形になります。
費用はどこの講座も5万〜15万円ほどかかります。
（スキルアップAiさんが最近5万円にしたみたいなので確認してみてください）
**場所によっては評判がよくない講座も耳にするので口コミ調べたほうがいいと思います**
以下にリンクを貼っておいたので参考に確認してみてください。

・[認定講座一覧](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

私はBOOSTAという認定講座を受講しました。
週一回のメンターとの面談があり、面倒をよく見てくれていい講座でした。
ドリル問題や総合問題などもあるのでアウトプットも出来るのでかなりバランスが取れていたかなと思っています。

しかし、注意点として認定講座共通のことになるのですが、**認定講座を終了したからE資格に合格できるわけではないです。追加で参考者を読んだりして理解を深めていく必要があります。**


## 試験内容（本題）
長くなりましたが、試験を受けた内容をここからシェアしたいと思います。
内容としては、試験の問題数などの全体的な話と出題された部分にフォーカスを当てた話をさせていただきたいと思います。


## 問題数と順番
問題数は103問でした。
出題順は単元ごとに出題されるわけではなく、ごちゃ混ぜに出題される形になります。
あれ？数学からじゃないの！？と少し驚くと思うのでパニクらないように注意です。


## 内容
画像処理のnet系とシラバスに今回追加された場所。
シラバスにはあるけど今まで出されていなかった場所が出題されました。


## net系
net系は基本的な部分が出題された気がします。
(基本的な部分何が出ていたか覚えてないです、、）
特に印象的で覚えているのは「Mobilenet」と「Resnet」「Densenet」です。


### Mobile net
Mobilenetはdepthwise畳み込みとpointwiseを使用して効率的に畳み込みを行うモデルになります。
なので、今回は適用することでどの程度計算の効率化ができるか？というのが問われました。
黒本の問題で同じような問題が出題されていたので私は対応できました。
（黒本すげえ、、、）


### Resnet
Resnetはスキップ接続という構造を適用することで多層構造のネットワークによる処理を可能にするというモデルになります。
従来の多層モデルの層数が20程度に対してResnetは150層程度を可能にしています。
なので、Resnetと他の多層構造ネットワークを比べて学習ロスと予測ロスの図を見て特徴を答える問題でした。
これも黒本に同じような問題が出題されていたので私は対応できました。
（黒本ゲーやん、、、）



### Densenet
DensenetはResnetの後に発表されたモデルになります。
前方の各層からの出力すべてが後方の層への入力として用いられる点が異なる点になります。
（正直そこまで詳しく深堀をしていないのでこの程度の理解になります。）
問題ではDensenetの構造などが深く問われました。

これに関しては黒本でもそこまで深く聞かれる問題がなかったので対応できませんでした。
（黒本の限界か、、、）


## シラバスに新たに追加されたもの
新たに追加されたものとしては「net系」「wavenet」があります。
「net系」は上で話したnet系です。「wavenet」は音声処理で使用されるものになります。
以下のリンクから2019年旧シラバスと2020年新シラバスが確認できるので確認してみてください。

・[旧シラバス](https://www.jdla.org/wp-content/uploads/2019/09/JDLA_E%E3%82%B7%E3%83%A9%E3%83%90%E3%82%B9_2019%E7%89%88.pdf)
・[新シラバス](https://www.jdla.org/wp-content/uploads/2019/09/JDLA_E%E3%82%B7%E3%83%A9%E3%83%90%E3%82%B9_2020%E7%89%88.pdf)


### wavenet
音声データを音声波形データにするモデルをwavenetといいます。
dilated causal convolutionという機構を使っていてパラメータ数は少ないのに大きな受容野を成立されることができるという特徴を持っています。
これに関しては黒本で同様な問題がありましたし、E資格の認定講座上でも出題があったので対応できました。

## シラバスには載っていたけど今まで出題されなかったもの
分散処理等の環境系の話は今までシラバスには掲載されていたものの出題が過去にされていませんでした。
掲載されているのに一回も出てないというのも何とも不思議だなと感じていたのですが、案の定今回の試験では出題されました。
内容はそこまで難しくなく「GPUとGPGPUとCPUについて」「プルーニング」についてでした。
E資格の基本講座で対応できるレベルになるので、ちゃんと勉強していれば大丈夫だと思います。


## 終わりに
私自身独学で機械学習の勉強を今まで行っていました。
E資格を受験してみて勘違いしていた部分や更に知識が深まった部分などがありました。
なので、「広く機械学習の知識を獲得したい」「ベースを固めたい」という人にはピッタリの試験だと思います。
ぜひ参考にしていただいて頑張ってください！