アラフィフのおじさんがE検定を受講して合格するまでを体験記を記載しました。E検定は2020年の12月から学習を開始しました。2021年2月末にAVILENの研修を修了し2021年8月の試験で1回目の試験で合格しました。スコアは以下でした。
■分野別の得点率
応用数学：82 ％
機械学習：67 ％
深層学習：69 ％
開発環境：86 ％
AVILENの研修 は約2ケ月程度で終了しました。その後、時間が空いてしまいましたが8月の試験前の2ケ月はかなり集中して勉強しました。 以下でE検定の概要と受験までの流れを紹介します。
E検定とは？
一般社団法人日本ディープラーニング協会の「E検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）」は、AI関連の認定として最近注目が高まっています。
・概要：ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する。
※一般社団法人日本ディープラーニング協会のWebサイトより引用（外部リンク）
・試験概要：試験時間：120分、知識問題（多肢選択式・100問程度）、各地の指定試験会場にて受験
・受験料：一般：33,000円（税込）、学生：22,000円（税込）、会員：27,500円（税込）
※2021年7月時点
一方で「G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）」は以下のようになっています。
・概要：ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。
※一般社団法人日本ディープラーニング協会のWebサイトより引用（外部リンク）
・試験概要：120分、知識問題（多肢選択式・220問程度）、オンライン実施（自宅受験）
・受験料： 一般：13,200円（税込）学生：5,500円（税込）
※2021年7月時点
G検定が企画職向けなのに対してE検定はプログラムの実装方法なども含めたより専門的で高度な内容となっています。
E資格の試験範囲（シラバス）
応用数学
※一般社団法人日本ディープラーニング協会のWebサイトより引用（外部リンク）
線形代数
確率・統計
情報理論
機械学習
機械学習の基礎
実用的な方法論
深層学習
順伝播型ネットワーク
深層モデルのための正則化
深層モデルのための最適化
畳み込みネットワーク
回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
生成モデル
強化学習
深層学習の適応方法
開発・運用環境
ミドルウェア
軽量化・高速化技術
※2021年7月時点
E検定対策前の知識・スキルについて
E検定は、受験前の知識によって難易度がかなり異なる試験だと思います。エンジニアなのでpythonなどには自信がありました。G検定にも合格(2020#3)していたので当初はE検定を甘くみていました。
E検定を受験するには、JDLA認定プログラムを受講する必要があります。著者は合格率も高く最もコスパがよさそうな株式会社AVILENのコースを受講しました。初めて講義をみたときはびっくりしました。内容がまったくわかりません。また、範囲も広範囲であるためどこから手をつけていいかわかりません。
著者の感想としては、AIを実業務で担当している方や学生時代に専攻していた人でないと難易度が高い資格だと感じました。ただし、基礎的な理論を重視する一方で実装に関してはあまり高度なものが要求されていないように思います。JDLA認定プログラムをしっかりと学習していけば難易度は高いですがAIやプログラムの初学者でもなんとか合格できる内容になっていると思います。
E検定の試験対策の流れ
ステップ1:JDLA認定プログラムの受講
2021年12月からAVILENのE資格直前突破スピードコースを受講しました。受講を終了したのは2021年2月28日です。
AVILENの講義の特徴は以下のようになっています。講義を終了するには修了試験に合格する必要があります。実質2ケ月かなり集中して学習してやっと修了することができました。AVILENの認定コースの特徴は公式ページにあるように以下のようになっています。記載内容には特に違和感がなくそのとおりだと思いました。これまで独学でゼロから学ぶDeep Learningなどの書籍で学習し何度かAIの学習を挫折してきました。AVILENのコースは講師の説明が分かりやすく問題も練られています。合格率が高いのも納得できる内容になっています。AVILENの講座の概要としては以下のようになっています。
1.オンラインに特化した効率的な学習システム
2.E資格を完全攻略するプログラム
現役AIエンジニアによるわかりやすい動画講義
コーディング演習で徹底的に理解が深まる
計740問以上の試験対策問題が受け放題3.どこよりも手厚い学習サポート
※株式会社AVILENのWebサイトより引用（外部リンク）
専属アドバイザーとビデオ通話で学習相談
課題コード添削無制限
プロの講師にいつでも質問し放題
※2021年7月時点
AVILENの講座で役に立ったのは以下です。
・講義のビデオが分かりやすいです。試験までに動画講義を時間が許す限り何度も見直しました。
・ コーディング演習
・受講生はSlackで適時質問可能。受講生どうしで内容を共有。
特に役にたったのは動画です。動画は何度も見返すことにより試験対策のみならずディープラーニングの基礎理論を深く近いするのに役立ちます。検定試験が終わった後でも役に立つ知識コーディング演習に関してはもう少し真面目に取り組んでおけばよかったと思っています。
ステップ2:JDLA認定プログラムの修了試験
AVILENの講座の修了条件は受講時は以下のようになっていました。
・修了試験
・コーディング演習
・プロダクト開発
ステップ3:本番試験対策(2ケ月前)
試験対策は２ケ月前から実施しました。主に以下を活用して学習しました。
・AVILENの修了者限定コンテンツ
・AVILENの講義動画
・AVILENの 本番模試
・黒本
・Udemy講座
・JDLA例題集(2020年、20201年)問題集や例題集をといてよくわからかったところを講義動画 や プログラム演習の動画 でみて理解を深め回答を理解するようにしました。個人的には理解が難しかったのは自然言語処理や強化学習に関してでした。
自然言語処理のAttension、Transformer、BERTに関してはUdemyの以下の講義をみて概要を理解するようにいました。
・「BERTによる自然言語処理を学ぼう！」
対策として一番有効だったのは、 JDLA例題集(2020年、20201年) とAVILENの想定問題集です。特に JDLA例題集 はJDLAがだしているものなので本番でも似た問題が出題させることが予想されます。かならず学習しておくことをお勧めします。試験対策としては、すべてのトピックに関してどこがきても大丈夫なように広く浅く理解するようにしていました。実際の試験では思ったよりもBERTやGAN、強化学習等での最新のトピックは出題されませんでした。実装等の基本的な事項を正しく理解することが問われる問題が多かったです。最新トピックをキャッチアップするよりはそちらに時間を使えばよかったと後で思いました。
関連論文も以下のように情報の整理はしました。試験前にはあまり余裕がなかったので中身までは詳しく読むことはできませんでした。
E検定・G検定試験のために役立つ深層学習の論文のリンクをまとめてみました。画像U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationCondi[…]
ステップ4:E検定試験本番
本番の試験は最寄りのテストセンターで受験することになっています。試験日の前日まで予約可能です。ただし、関東の試験センターは直ぐに予約が埋まってしまうので早く予約することが推奨されています。当日は本人確認書類を2点持参していく必要があります。政府発行の確認書類(顔写真付き)と、もう1点が必要になります。試験は120分です。問題は対策問題等がそのままでなく少し考えさせられるものが多かったです。
試験問題は20分前くらいにはすべて解き終わりました。ただし、実装問題の回答が自信のないものばかりでした。分からない問題に関しては時間をかけずに飛ばすようにしました。計算機も使えますが使ったのは3問程度だったと思います。すべて計算して回答しました。
試験修了後の感覚としては、100%合格できている自信はありませんでした。50%程度は確実に正解しているが後は4択なので正解しているかどうかは運次第だと思いました。よくて6割5分程度の正解でぎりぎり合格できるかどうかだと思いました。
ステップ5:合格発表
合格発表は試験を受験した後の3週間後の金曜日のお昼すぎでした。あまり期待せずに結果をみていましたが合格していました。得点は冒頭でも説明したとおり以下のようになっています。
■分野別の得点率
応用数学：82 ％
機械学習：67 ％
深層学習：69 ％
開発環境：86 ％
対策で失敗したことはディープラーニングの実装に関しての知識で深く正しく理解ができていなかったことでした。過去の試験問題の答えが分かればとけると思っていましたが本番試験は想定より難しかったです。以下の基本の実装トピックに関しては 「ゼロから作るDeep Learning」 、 「ゼロから作るDeep Learning2」で詳しく理解しておくことをお勧めします。
・アフィン変換
・画像系(CNN)
・系列系(LSTM、Attention等)
他、アンサンブル等のコンペ等でのおなじみの実践的な手法にも習熟していたほうがよいと感じました。実装に関する回答に自信がなかったので試験を受けたときの感覚としては合格している自信がありませんでした。結果は想定していたよりは高得点でした。 JDLA例題集 やAVILENの想定問題集に加え実装に関する理解を深めておけばもっとかなり高得点で余裕で合格できたと思います。
まとめ
E検定の概要と アラフィフのおじさんが 合格するまでの流れを紹介しました。 ディープラーニング に関する知識は今後ビジネスマンにとって必須になっていくと思います。E検定の受験は結論としてはお勧めです。難しい資格ですがJDLA認定プログラムの受講、本番試験をとおして難解な ディープラーニング の基礎理論や実装方法を習得することができます。これまで独学で 「ゼロから作るDeep Learning」 等で学習しようとしましたが何度も挫折しました。E検定を受講することにより ディープラーニング の 概略を他の人より知っており、かつ、今後業務で活用できる自信をつけることができました。