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JDLA E資格2020#1に合格したので、備忘録を書く

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こんにちは、@yshr10icです。

JDLA E資格に合格しました。
何番煎じか分かりませんが、合格に至るまでを簡単にまとめます。

JDLA E資格とは

一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供している資格で、
「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を持つ人材」
を認定するためのエンジニア向けの資格です。

E資格の内容

E資格のシラバスは以下の通りです。

なお、今回の試験から試験範囲が改訂され、以下の内容が追加されました。

  • Layer正規化
  • Instance正規化
  • MobileNet
  • DenseNet
  • SSD
  • Transformer
  • WaveNet
  • pix2pix
  • AlphaGo
  • 量子化
  • 蒸留
  • プルーニング
  • モデル並列化
  • データ並列化
  • GPU

 

勉強方法

以下に示す内容について、

  • Scrapboxを用いて、自分なりのノートにまとめる
  • SVMや主成分分析などの数式は、実際にノートに書く
  • Googleスライドに自分なりの問題集を作成して、通勤電車の中で問題を解く

を実施しました。

キカガクさんの補講動画を3~4回ほど視聴

私は、キカガクさんの認定プログラムを修了しました。
E資格のシラバスに沿った説明動画が無制限に視聴できたので、それを3~4回ほど視聴して勉強しました。(なお、この補講動画はシラバスすべてを網羅しているわけではありません。)

書籍による学習

①ゼロから作るDeep Learning

ニューラルネットワークの仕組みをライブラリを使わず(NumPyは使いますが)、実装する本です。非常に分かりやすく書いてあるため、資格を受験しない人にもおすすめの本です。資格を受験する人は必ず読みましょう。

②ゼロから作るDeep Learning②

ゼロから作るDeep Learningの続きで、自然言語処理に特化した本です。
こちらの本も資格を受験する人は必ず読みましょう。

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③深層学習

Goodfellow本。深層学習について体系的にまとめられていますが、とにかく分厚いです。私は、買いはしたのですが全部読むのは諦めました。
ただ、E資格はシラバスからしてそうなのですが、Goodfellow本を参考に考慮されているので、余裕がある人はこちらを勉強すると良いかもしれません。

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その他

以下の記事を参考にさせていただきました。
また、今回から試験範囲が改訂されたので、改訂内容は出題される可能性が高いだろうと思い、そこを重点的に勉強しました。

試験当日

試験は120分で(たしか今回は)107問です。他のサイトなどにも単純計算で1問1分なので時間ありませんと書いてありますが、個人的にはそうは思いませんでした。
例えば、Adamについての出題であれば、Adamについて数問は出題されるので、同じ分野についてはそれなりに時間をかけずに解くことができます。
今回の試験では、同じ題材について最低1問、最大で7問出題されました。

私の場合は、1時間かけて一通り回答し、30分かけて確認し、15分かけて最終チェックをしました。自信のない問題は3~4割程度でした。

試験結果

メールで合否結果と分野別の得点率が送られてきました。
私の場合は、

  • 応用数学:100%
  • 機械学習:69.23%
  • 深層学習:76.72%

でした。受験者数や受験者の平均得点率はこちらをご参照ください。

E資格を受けてみて

E資格を受けてみての感想です。

  • メリット
    • ある程度網羅的に知識を増やすことができた
    • (私の会社の場合)本資格を取得することで、評価を得られる
  • デメリット・改善して欲しいところ
    • E資格受験には認定プログラムを受けなければならない(私の場合は会社が負担してくれたので問題ありませんでした)
    • 認定プログラムを提供している会社からサンプル問題をもらえるのですが、試験にまったく同じ問題が数問出ていました。すでに過去の受験者からも言われていますが、それは資格の価値を下げてしまうのでやめた方が良いと思います

まとめ

E資格の勉強はなかなか大変でしたが、合格できて良かったです。
試験に合格して終わりではなく、業務に活かせるようにこれからも頑張っていきたいと思います。

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その他おすすめな本

私が受験した際にはなかったのですが、今はE資格取得のための問題集も発売されていますので、こちらは買っておいた方が良さそうですね!

ABOUT ME
yshr10ic
都内のIT企業で働くエンジニアです。普段はデータサイエンス系のコンペに参加したりしています。ガジェット大好きです!