E資格　2024 #1 受験レポート


https://www.jdla.org/news/20240308001/

受験し合格したのでレポート。

## 背景

*   受験理由：会社の業務上、必要となったため
*   勉強期間：10月～2月上旬
*   勉強開始前の状態：2024の8月にG検定を取ったばかり。それ以外では、適度に知見に触れたり触れなかったり
## 勉強について

*   全体で４ヶ月程度。学習時間は200~300時間ぐらい
    *   業務用の学習もあったので、E資格専用の学習だけだと多分150~200時間ぐらい
### 10月～11月
+ 会社の業務で「ゼロから作るシリーズ①、②」を学習する

[![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](https://m.media-amazon.com/images/I/513J77QZHgL._SL500_.jpg "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")](https://www.amazon.co.jp/dp/4873117585?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)

[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](https://www.amazon.co.jp/dp/4873117585?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)

[![ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編](https://m.media-amazon.com/images/I/512wqsxOrsL._SL500_.jpg "ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編")](https://www.amazon.co.jp/dp/4873118360?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)

[ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編](https://www.amazon.co.jp/dp/4873118360?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)


*   ①でCNN、②でword2vec、RNN、LSTM、Seq2Seqを学習
    *   因みに①は既に数年前に買って読んでいたので、①についてはほとんど省略した。
    *   知識だけではなく実装の仕方を学ぶ上でも重要だと思う。
        *   E資格ではコードの問題があるので、非常に為になった。
    *   基礎を身につける上では、必要だと思う。
    *   単純にこのシリーズは読み物としても面白いのでオススメ。
        *   ③以降も読みたい。

### 12月～1月

#### **E資格認定プログラム (キカガク) を受講する**

*   認定プログラムを受けて、受験資格を取得する。
*   会社から指定された「キカガク」の講習を受ける。

https://www.kikagaku.co.jp/course/deeplearning-hands-on

  *   流れとしては以下の通り
        1.  「3日間の講習コースを受ける」
        2.  E資格用のオンデマンドコース (動画・ドキュメントでの学習) を受ける
        3.  プレテストコースの問題を全て正解にする
+ プレテストコースを完了させると、修了した証として文字列コードが何かしらの形で送られてくるので、それをキカガクに送りなおす (フォームでの回答だったかもしれない)。
    + 修了コードを送ることで **E資格受験用のコード**が送られてくるので、これで受験申込みができるようになる (受験申し込みの際に、E資格受験用のコードを入力する箇所がある)。  
    + 受験日の1ヶ月前までにコースを修了したことを伝えないと、申込みまでに受験用コードの取得が間に合わないとのことだった。
        *   しかし修了したこと伝えた次の日には受験用コードが送られてきた (偶々？)。
        *   いずれにせよ早めにコースは修了した方が良いかもしれない。
+ キカガクのコースの内容については、可もなく不可もなく。新シラバスに対応した内容であったが、提供されたコースだけを受けていれば、合格できる**とは言えない。**
    + 筆者は後述の黒本とキカガクのオンデマンドコースをベースに学習したが、試験後学習が足りていないなあと痛感した。
    + SNSを見ていると、別のサービスの名前を良く聞くので、個人で受ける場合はよく調べたほうが良いと感じた。
    + 但しキカガクのコースも、基礎をつけるという点では悪くはなかった。

#### **黒本**

[![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 (徹底攻略シリーズ)](https://m.media-amazon.com/images/I/51XKnitOwNS._SL500_.jpg "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 (徹底攻略シリーズ)")](https://www.amazon.co.jp/dp/4295011584?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)

[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 (徹底攻略シリーズ)](https://www.amazon.co.jp/dp/4295011584?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)

*   シラバス改訂前の内容に対応した問題集
    *   受験前までに３週は行った。
        *   １週目の時点で７割弱、２週目で８割程度。
        *   解説を読みながら、間違えたところを補完。
        *   基礎をつけるにはやって良かったと思う反面、今のシラバスに対応するための学習は、別の方法で行う必要があると思う。
        *   第３版が出る予定があるのかは不明だが、確実に取りたいのならば待つ、というのもアリかもしれない。

#### **Pytorch 実践入門**

[![PyTorch実践入門: ディープラーニングの基礎から実装へ Compass Booksシリーズ](https://m.media-amazon.com/images/I/51E2sYet0gL._SL500_.jpg "PyTorch実践入門: ディープラーニングの基礎から実装へ Compass Booksシリーズ")](https://www.amazon.co.jp/dp/B08V8HFCPZ?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)

[PyTorch実践入門: ディープラーニングの基礎から実装へ Compass Booksシリーズ](https://www.amazon.co.jp/dp/B08V8HFCPZ?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)

*   業務の関係上、会社から提供されたもの。
    *   E資格では「Pytorch」を選んだが、この本は大して読んでいなかった。
    *   実装するのには使える。
### 2月～受験日前
+ キカガクのコースや黒本の解き直しなど。
    + 今思うと、新シラバスに対応するモデルの論文とか読んでたほうが良かったかもしれない。
    + 一応GPT、BERT、強化学習系の論文は読んだ。
## 受験について

問題については言及してはいけないとのことなので、それ以外の部分を述べる。

### 受験申込み

*   金～日の3日間 (2024 #1 は2/16 ~ 2/18) のどれか1日を選んで申し込むのだが、1ヶ月前の時点で自分の地域では、土曜日 (2/17) の昼しか選べなかった。
    *   地域依存なのか、全国的にそうなのかは不明。
    *   日時を選びたいのならば、早めの申込みをオススメをする。

### 受験会場

*   会場につくと、身分証明が行われる。**2点の身分証明書が必要。**

https://www.pearsonvue.co.jp/Test-takers/Tutorial/Identification-1S.aspx
        
*   同意書などの記入をし、荷物をロッカーなどに入れる。この時、ポケットの中身も含めて、いかなる私物も試験部屋内に持ち込むことは出来ない。
    *   ペンタブ的なものでサインもしたのだが、非常に書きにくかった。
    *   写真も撮られた。
*   自分の会場では、プラスチックボード＋2本の水性ペンを渡され、指定されたPCの前に座るよう、別部屋に誘導された。
    *   プラスチックボードは計算用のボードだったのだが、ツルツルしてて**非常に書きにくかった。**
    *   ペンもインクが切れてて、筆圧高めで書かないといけず、余計なことに時間や気が取られた。
    *   机には試験管を呼ぶスイッチみたいなのがある (会場による？) ので、気になる人は交換したほうが良い (自分は計算問題以外では使わなかったので、交換しなかった)。

### 試験
* フレームワークは先述の通り「Pytorch」を選択。
*   120分100問程度。
    *   1分1問を意識して解いていった。 
*   画面の左端に電卓ボタンがあったが、試験の途中まで気づかず、それにより計算問題にやたら時間を取られた。
    *   その結果、見直し途中で試験が終わった。
*   難易度としては、黒本を初めて解いた程度？
*   恐らく7~8割程度ぐらいかな、と思ったがあまり手応えは感じなかった。
    *   焦って、計算問題のケアレスミスが多かった事に気づいた。
*   暗記だけでは駄目で、モデル内部のモジュールが何をしているのか、といった深い理解をしておくことが重要。

## 所感

*   結果は予測通り全体で7割程度の正答率。
    *   応用数学が6割程度、と思った以上に数学できなくなっていて個人的にショック。
    *   それ以外の分野も自分の知識不足を痛感させられる結果であった。
    *   因みに合格ラインは公開されていない。
*   個人的には、**資金の面を無視すれば**AIの基礎固めには良い試験だと思う。
    *   **講習と受験費用だけで10万円以上**かかるため、個人で受けようとするとコストパフォーマンスは正直微妙 (無理して受ける必要があるかと言うと……）。
    *   自分は会社が費用を全て負担してくれたため、資金面に関しては何も悩まず。
        *   但し落ちたらどうしよう、というプレッシャーはあった。
*   個人的には積本だった「深層学習　改訂第2版」をすらすら読めるようになったのが一番嬉しい。
    *   勉強前にも読んでいたのだが、余り理解できず積本に……。
    *   今再読しているが、E資格の学習内容に補完する形で、スムーズに読み進めている。
        *   分からなかったことが分かるようになったのが楽しい。

[![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)](https://m.media-amazon.com/images/I/41oMcg0BqBL._SL500_.jpg "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)")](https://www.amazon.co.jp/dp/B0BC8JRBPG?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)

[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)](https://www.amazon.co.jp/dp/B0BC8JRBPG?tag=hatena-22&linkCode=osi&th=1&psc=1)


*   次の試験では**シラバスが改訂される**ので、シラバスを良く読んで対応をすべきと思われる
    *   自分はシラバスの確認をちゃんとしてなかったが、今思うと学習初期の方でよく確認しておくべきだったと痛感。
    *   一方で、追加分野の対応方法があまり無いのも現状。
        *   評判の良いプログラムを選びつつ、シラバスに書いてあるモデルの論文を読む、とかしておくと安定して点数が取れるかもしれない。
*   因みにこの資格で、実装が出来るようになる……というわけではない。
    *   但し何かを実装するときに、どうすれば良いかのイメージが少しはつきやすくなった。
    *   実装のためには別途学習や経験が必要で、飽くまでも**基礎のための資格**として受ける感じ。