E資格は、ディープラーニングやAIに関する資格です。理系か文系かと言えば理系の資格に分類されます。しかし、高度な数学の知識を前提としているかというとそうではありません。数学がベースではありますが、E資格で必要な数学は、大学教養レベルです。理系学部なら2年までの内容。文系学部では学習しないレベルも含まれますが、正しく学習を行えば問題ありません。具体的には、確率や統計、情報理論が応用数学という分野で出題されます。
ただし、出題範囲はシラバスで定められています。広く「数学」と言われると対策できませんが、範囲が決まっているのでその範囲を勉強すれば文系でも合格は可能です。
JDLA認定プログラムには、数学の知識がない人向けの講座、数学を基礎から重点的に学ぶ講座などもあります。必要に応じてこうした講座も利用するといいでしょう。
一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営しているディープラーニングに関する資格が「E資格」です。試験時間は120分。問題数100問で、多岐選択式の試験です。
E資格の受験資格には、「JDLA認定プログラム」の受講があります。JDLA認定プログラムを受講しないと受験できません。講座受講が前提になっているため、学習システムは整っています。そのため、文系でも合格が目指せるのです。
講座受講生が対象の試験であることから、合格率は70％を超えています。JDLA認定プログラムを真面目に受講することが合格のポイントです。
数学対策では、大前提としてJDLA認定プログラムの受講があります。プログラムで勉強を進めていくのが一番の近道です。JDLA認定プログラムは、提携している様々な企業が実施しています。受講形態や特色などが企業によって異なるため、自分に合っているプログラムを選ぶことが最重要ポイントです。数学が苦手なら、数学の基礎からしっかり教えてくれるプログラムを選びましょう。
また、書籍で学ぶことも大切です。市販のテキストや問題集、参考書などを活用して学習してみてください。
ディープラーニングを理解するために欠かせない数学分野を、高校１年生のレベルまで引き下げて教えてくれる書籍です。やさしい書きぶりで、数学が苦手な人に向けて分かりやすく解説されています。
著者：赤石 雅典
出版社：日経BP
JDLA認定プログラムの第1号事業者のスキルアップAI社の講師陣が執筆している問題集です。分かりやすく解説されています。
著者：小縣 信也、斉藤 翔汰、溝口 聡、若杉 一幸、杉山 将（監修）
出版社：インプレス
人工知能関連で必要な数式を抵抗なく使えるようになるために、基本の基本から解説されている書籍です。演習問題や例題を通して、数学の基礎力を身につけられます。
著者：石川 聡彦
出版社：KADOKAWA
ディープラーニングでは「どんな計算がされているのか」について、ディープラーニングの背景にある数式を深く理解できるように、やさしく書かれた書籍です。
著者：立石 賢吾
出版社：マイナビ出版
E資格の合格に必要な勉強時間は、100～300時間ほどが目安です。経験値や保有知識によって、必要な勉強時間は大きく異なります。数学に苦手意識がある人は、多めの勉強時間を確保しておきましょう。
E資格の合格のポイントは、JDLA認定プログラム選びです。JDLA認定プログラムを受講して修了しなければ受験ができません。受験資格を得るだけではなく、受講を通して学習することで苦手を克服して、試験合格レベルの知識を身につけることができます。JDLA認定プログラムは、様々な企業が開催しているため、自分に向いている講座を選ぶことが重要です。数学が苦手なら、基本から教えてくれるプログラムが用意されているかを確認しておきましょう。
ディープラーニングや機械学習、いわゆるAIを実装するには、数学の知識が必須なので、一般社団法人日本ディープラーニング協会（以下JDLA) のE資格の試験には基礎数学から応用数学までの幅広い知識が出題されます。
JDLAのシラバスの大項目に応用数学がありますが、これはディープラーニングのエンジニアとして必要な数学的知識です。
線形代数はシラバス最上位にあるのでE資格対策で最初に勉強する人が多いです。特異値分解について理解する前に、まず線形代数とは何かを把握しておきましょう。
ディープラーニング（深層学習）には確率や統計などの応用数学の知識が必要です。これはAI処理を簡略化する、無駄な作業を省き効率化する時などに使われます。
確率とは、ある事象がどれくらい起こり得るかという推測について計算するもので%によって表されます。
機械学習では予測数値の信頼度を計算するときに使用されます。たとえば、サイコロを5回ふって6が出る確率を計算する場合、サイコロをふる回数や条件などのデータをコンピュータに与え確率を計算します。
統計には収集データの分散具合から平均値を割り出し解析する「記述統計」と、収集データの一部だけを分析して全体予想をする「推測統計」があります。たとえば、ラーメン屋の1日の売上データを分析することで、別のラーメン屋の1日の売上を予測することが可能となります。
E資格シラバスの応用数学にある情報理論には具体的な内容が示されていません。漠然としていて何について勉強すればよいのかと悩む人も多いですが、特別な項目について理解しておけばよいというのではなく、ここでは幅広い知識が求められています。
とはいえ、ディープラーニングや機械学習については他の大項目に入っているので、応用数学の概要を理解しておくことになります。
確率統計学をコンピュータサイエンスで利用するための基礎知識となる情報量定義、情報エントロピー、相対エントロピーなどを理解し、概念に基づき最適なアルゴリズムを構築できる能力があるかどうかが重視されます。
そのため、データを定量的に扱うための基本概念を理解し、活用できるようにしておく必要があります。
JDLAサイトで案内されているE資格シラバスの最初に大項目として記載されているのが応用数学です。応用数学は線形代数、確率・統計、情報理論の三つの中項目に分けられていますが、どのように学習していけばよいのでしょうか。
JDLAではディープラーニング理論を理解し、適切な手法を選び実装する能力を持つ人材を育成するための講座を「JDLA認定プログラム」として認定、推奨しています。
それぞれのプログラム実施事業者はE資格に必要なディープラーニングについての体系的知識、実装を行うために必要となる数学の範囲を把握しているので、実施されている講座内容は、しっかり理解しておくことが重要です。講義中は集中して脳をフル稼働させて理解するようにし、疑問点があったらわかるまで徹底的に質問するようにしましょう。
参照：JDLA認定プログラム：
https://www.jdla.org/certificate/engineer/#certificate_No04
JDLA認定プログラムのカリキュラムの中には、確率統計学や微分の基礎などを理解していることが前提として開講されているものもあります。その補完として、数学の基礎やフォローアップなどの関連講座を開講している認定プログラム実施事業者が多いです。
基礎力のない人や数学に自信が無い人は、効率よく合格するためにも受講することをおすすめします。
受講料は事業者によって異なりますが、安いからといって他の事業者の講座を受講することはやめましょう。関連講座は認定プログラムの補完用に開講されているものなので、受講している認定プログラムの事業者の講座を受けるようにしましょう。
自学習では、学生時代の受験勉強のように数学関連書籍を参考書として、認定プログラムの予習、復習を行いましょう。
JDLAのサイトでは「機械学習・ディープラーニングの数学を学習したい人におすすめ本」として4冊が推薦されています。どれもディープラーニングと数学との関係が理解できる内容となっています。
G検定合格者の選ぶ書籍ランキングですが、E資格の出題範囲とほとんど同じなので全く問題ありません。
参照：日本ディープラーニング協会G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング：
【PDF】https://www.jdla.org/wp-content/uploads/2019/02/JDLA_books_20190204.pdf
＜ピックアップ条件＞
日本ディープラーニング協会HPに記載されているE資格講座関連19プログラムの中から、買い切り制度で販売されていて価格が安い3講座をピックアップ
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日本ディープラーニング協会HPに記載されているE資格講座関連18プログラムの中から、監修者がいて公式サイトに給付金対象講座と明記がある3講座をピックアップ
※教育訓練給付制度（給付金）についての詳細はこちらから
（https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/kyouiku.html）
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