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こんにちは!
この記事では、以下のような疑問にお答えします。
読者の方G検定に合格したので、次はE資格に挑戦したいです。認定プログラムと並行して、どんな本で勉強すればいいですか?



E資格は、問題集で出題の形に慣れながら、深層学習の理論と実装を本でしっかり固めるのが合格への近道ですよ。
この記事の内容
E資格は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する、ディープラーニングを実装するエンジニア向けの資格です。G検定が「ディープラーニングを活用する人」向けなのに対して、E資格は理論を理解し、実装できる力を問います。
受験するには、JDLAが認定したプログラムを修了している必要があり、試験では数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境など幅広い分野から出題されます。
この記事では、試験対策の問題集、深層学習の理論を学ぶ本、手を動かして実装を学ぶ本の3つに分けて、E資格の勉強におすすめの本を紹介します。
- E資格の出題形式に慣れ、苦手な分野を見つけて対策できる
- 誤差逆伝播法やさまざまなネットワークの仕組みなど、深層学習の理論を体系的に理解できる
- PythonとNumPyでニューラルネットワークを一から作り、仕組みを実感をもって理解できる
この記事を書いた人


それでは、中身に入っていきましょう!



E資格はシラバス(出題範囲)が改訂されることがあります。教材を選ぶときは、受験する回のシラバスに対応しているかを必ず確認しましょう。
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試験対策の問題集
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
E資格の試験対策として定番の問題集の第2版です。
試験範囲に沿った問題と丁寧な解説で、数学から深層学習、実装の知識まで、出題される内容を幅広く確認できます。
問題を解きながら知識の抜けを見つけられるので、認定プログラムで学んだ内容の総まとめに役立ちます。
E資格の受験を決めた人が、最初に手に取りたい問題集です。
深層学習教科書 ディープラーニング E資格(エンジニア)精選問題集
E資格の対策として、重要な問題を厳選してまとめた問題集です。
試験でよく問われるテーマを中心に、問題と解説を通して理解を深められる構成になっています。
もう1冊の問題集とあわせて使うことで、さまざまな角度から出題に慣れることができます。
問題演習の量を増やして、合格をより確実にしたい人におすすめです。
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深層学習の理論を学ぶ本
深層学習 改訂第2版
深層学習の理論を体系的に解説した、専門書の改訂第2版です。
ニューラルネットワークの基本から、畳み込みニューラルネットワーク、Transformerなど、深層学習の主要な技術の仕組みが整理されています。
数式を使った説明が中心ですが、理論をしっかり理解しておくことで、E資格の難しい問題にも対応できる力がつきます。
問題集だけでは理解が浅いと感じる人や、理論を基礎から固めたい人に向いています。
手を動かして実装を学ぶ本
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
PythonとNumPyだけを使って、ディープラーニングの仕組みを一から作りながら学べる、定番の入門書です。
ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法、学習のテクニック、畳み込みニューラルネットワークなどを、自分の手で実装しながら理解できます。
ライブラリに頼らずに作ることで、E資格で問われる理論と実装の結びつきが実感としてつかめます。
E資格の勉強を始める前後に、ぜひ一度手を動かしながら読んでほしい1冊です。
さいごに
E資格は、ディープラーニングを理論と実装の両面から理解していることを示せる資格です。
まずは問題集で出題の形に慣れ、理論の本で仕組みを体系的に理解し、実装の本で手を動かして理解を確かなものにしてみてください。
AIを実装できる力を持つSEは、AIの案件でとても頼りにされる存在になれますよ。
ではまた!
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