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E資格合格・研修体験談集

E資格対策講座体験談

実際にE資格取得の認定講座を受けた2人のエンジニアの、体験談レポートを紹介します。ともにWEB系エンジニアで、AI分野はほぼ未経験の2人。それぞれ60日後の試験を目指して学習をスタートしました。

トーマさん&ガイさんが体験した講座
AVILEN「全人類がわかるE資格コース」

AVILEN(アヴィレン)の公式サイトキャプチャイメージ
引用元:AVILEN(アヴィレン)
https://avilen.co.jp/

2020年2月実施試験の合格率94.4%と、平均より30%以上高い合格率を誇る、ディープラーニングの開発・人材育成のAVILENが行うオンライン特化型の講座です。E資格の受験資格を得るための費用も業界最安水準で、コストの点においても優れています。
トーマさんとガイさんのように、ディープラーニングを習得するために必要な数学や統計、機械学習の概念を学習できるコースが揃っており、まさに「全人類」が理解できるディープラーニングのナレッジを提供しているといえます。

公式サイトで
詳細を見る

【体験談】E資格対策講座受けてみた/
トーマさんの場合

トーマさん

トーマさんprofile

フロントエンドエンジニア。受講前からAI分野に興味があり、簡単なサンプルコードを参考にPythonのライブラリーを利用していましたが、ライブラリーの様々なFunctionを分析、理解しようとしたとき、数学に壁を感じて自立学習はやめてしまっていました。

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習熟度別基礎講座が無かったらもっと進まなかった

2月の試験に向けて、学習を始めたのはほとんど1月から。思った通り甘いものではなく、2月の試験には間に合いませんでした。
数学で苦労をしたのですが、AVILENの講座は習熟度に合わせた基礎講座が充実していて、E資格取得のために、どんな勉強をすればよいのか迷わないのがありがたいところ。講習を受けているうちに当り前になっていましたが、他の認定講座では、深層学習のための基礎知識があることが前提で講座が進むこともあると思うので、基礎講座が充実してなければこんなに理解を深めることはできなかったのかもしれない、と思います。

【試験60日前~】
忙しい仕事をくぐり抜け…E資格最短取得を目指す

忙しい毎日の中でE資格の取得をめざすことになりました。本来の目的はAIエンジニアになるための知識や技術を体系的に学ぶための資格だと理解していますが、試験の日程が決まっている以上目標として「E資格の合格」を見据えて、効率的に受講する計画を立てました。 また、E資格本試験を受けるためには認定プログラムで設定されている課題に合格する必要があり、この課題提出が2/4まで(本試験の約2週間前)に設定されているので、まずはこちらをパスしなければなりません。

まずは基礎講座から…習熟レベルに合わせて動画を見る

与えられた講習の動画を1本ずつ順番に見ていくのではなく、効率的に学んでいくために、僕の中で経験のなかった「統計」と「機械学習」をベースに見ていくことにしました。 分からない概念や単語が出てきたら前の講座に戻って、勉強をしていきます。

難しい単語が多いが、説明はわかりやすい

僕が利用したAVILENの講習(全人類がわかるE資格コース)は、講師の方々が分かりやすく説明してくれていて、この段階では理解ができない部分はありませんでした。強いて言うなら、外国人の僕からしたら不慣れな日本語が多く出てきて自分の日本語力不足を痛感することはありました。これによって初めに思い描いていた計画よりも少し遅れています。

20日目:進捗状況

【基礎講座】50h

  • 数学(必要に応じて受講中)
  • 統計 20%
  • Python(既に習得済みなのでSkip)
  • 機械学習 30%
  • 深層学習 0%

【E資格対応講座】20h + 課題

  • 講座 0%
  • 課題 0%

【基礎講座】50h

【E資格対応講座】20h + 課題

【試験40日前~】
基礎を丁寧に固めすぎた結果…

これまではE資格取得を効率的に目指すためにわからない部分だけを選んで受講していたのですが、動画を見ているうち講座の内容がおもしろくなってきて、とても理解しやすく説明してくれるので、長時間動画を見ることの精神的な負担がなくなりました。

モチベーションが高い状態をキープして学習が進められているので、カリキュラム通り受講することに方向転換しました。

数学・統計は深く理解しようとするとドツボにはまる

数学と統計の学習においては、練習問題に時間をかけたり、数式を全部メモして覚えたりしていましたが、ここで学んだのは「深く理解しようとすることはNG」ということ。

数学の公式は、必ず関数として定義されていることを確認して、それをどんなケースで、どう使うのかを把握することが重要でした。

なぜ深く理解する必要はないのかというと、この講座の目的は数学力の上達ではなく、機械学習の理解のためなので、この目的に合わせて説明やディティールはあえてそぎ落とされていると感じました。

概念が難しい部分は抽象化すること。そうしないとヤックシェービングが発生します。

Python&機械学習に着手するも…

あと1ヶ月というところで、ディープラーニングの知識として中核となるPythonと機械学習に取り組み始めましたが、Python自体は習得できていたものの、機械学習における活用となるとなかなか難しい部分もあり…これからじっくり理解していこう、という段階でした。

スマホアプリで受講できた

講座が長く集中ができないことがありましたが、単語の慣れと説明のわかりやすさのおかげで再生速度1.2倍、1.5倍にしても普通に理解できるようになってきました。

韓国に帰ったときも、UMUアプリ(ユーム。Eラーニング向けの動画プラットフォーム。AVILENの学習動画はUMUを通じて閲覧できる)をインストールしモバイル環境で受講できました。アプリでもPCの機能がそのまま使えてよかったです。

40日目:進捗状況

【基礎講座】50h

  • 数学 100%
  • 統計 100%
  • Python 40%
  • 機械学習 30%
  • 深層学習 0%

【E資格対応講座】20h + 課題

  • 講座 0%
  • 課題 0%

【試験30日前~】
試験に間に合わない…?E資格取得の意外な盲点

受験資格の取得が最初で最大の難関

本業が忙しいのもありましたが、新しい技術に挑戦するまでの期間が1.5ヶ月では短すぎたのかもしれません。

試験の前に、受験資格を得るための課題提出があるのはどの講座も一緒だと思うのですが、これが意外と盲点でした。

この課題をクリアするためには当然ある程度深層学習の知識を身につけておく必要があり、僕の場合はもう少し前もって進めておくべきでした。同じくらいの時期に初めて課題を出せている受講生もいるようなので、いかに時間を確保できるかと、深層学習にたどり着くための知識を事前にどれくらい持っているのかが、受験までにかかる期間を左右しますね。

あと1ヶ月長ければ…という感じでした。

Pythonでは機械学習で用いるライブラリを強化

受講前から理解していたPythonの環境構築、基本文法、オブジェクト指向プログラミングに関することはスキップしました。

Pythonの講座で利用したのは機会学習でよく使われるライブラリ(pandas、numpy、matplotlib、sklearn等)についての講座です。

ひとつの講座が「ライブラリの目的&基本的な概念 → レファランス → サンプルコード&実習」というトップダウン型で理解しやすく構成されており、テンポよく学習できました。

新技術があふれる最近のエンジニアに求められているのは、問題の解き方(ノウハウ)をしっかり修得するよりも、必要な際に引き出しから出して、適切に調べて使う(know-where ノウウェア)が求められていますから、大枠を理解してライブラリが適切に活用できるように学習が進められたと思います。

機械学習:詳細を突き詰めると難解に…

機械学習の講座は幅広く、アルゴリズム適用のケーススタディーまで扱っています。

  • 機械学習の目標:いいモデルを作成すること
    …データの選定と前処理を繰り返すことで、モデルの精度を上げる。
  • 機械学習のフロー
    …データを準備 → 前処理 → 「アルゴリズム → ハイパーパラメータ」→ データを見て適切な前処理方法とアルゴリズムを選定すること。

このように機械学習の目標と大枠のフローは理解できているものの、アルゴリズムのディテールがとても難解で飲み込みに苦労します。こんなときの学習法としては、

  • サンプルコードをみて、ラインごと分析する。
  • 少しずつInputを変えてみながらOutputを比較する。

など、ボトムアップに接近していきました。

この講座を進めていくうち、細部まで細かく理解して、機械学習をゼロから実装できるようになる必要はないのかもと思います。とにかく継続的に復習と実習を重ねて、理解を深めていきました。

機械学習との違いについて詳しく見る

深層学習は本と並行すると理解が進む

初期から、オライリーの「ゼロから作るDeep Learning」と並行して勉強しており、深層学習に入るころに役に立ってきました。ネット講座と本、それぞれに難解なところがあったり省略されている部分があったりするので、それぞれを補足するのにとても役立ちます。

Slack(チャット)で質問ができるのだが…

講師や他の受講者とのコミュニケーションに利用できるSlackがあるのですが、僕はここまであまり使ってこなかったですね。質問するため、内容をまとめていると、自分で解決できてしまうことが多かったのです。

50日目:進行状況

【基礎講座】

  • 数学 100%
  • 統計 100%
  • Python 100%
  • 機械学習 100%
  • 深層学習 50%

【E資格対応講座】20H + 課題

  • 講座 10%
  • 課題 10%

【0日前~】
2月試験は間に合わず…じっくり理解を進める学習法に切り替える

受験資格を得るための課題が修了できず、2020年2月に行われる試験を見合わせることになりました。

深層学習:参考書の併用で見えた習熟度別講座の思わぬメリット

私が受講したAVILENの講座には、E資格取得の対策となる講座とは別に、深層学習の概念や理解を深めるための基礎講座があります。より理解を進めるために、AVILENから勧められた参考書を利用しました。

  • オライリー「Pythonではじめる機械学習」
  • オライリー「ゼロから作るDeep Leaning」

深層学習まで進んでくると、受講だけでは理解しづらい部分はあって、本を活用するようになったのですが、それによって自分自身でAIが勉強できる基盤を作れるのが、基礎講座の大きなメリットだということに気づきました。本だけではなおさら理解できなかったと思います。

ディープラーニングというものの全体図を把握して、自分が不足しているところをわかるようになったのが成果です。

私が受験資格を得られなかった理由

AVILENのE資格対策講座は、深層学習の基礎講座よりも深い実践的なディープラーニングを扱っています。

6日分のコースに分かれていてそれぞれに実習問題などが付いています。自作プロダクトを提出することで、講座が完了します。この自作プロダクトに取り掛かるのに、充分な時間が取れず、当初目指していた2月の試験は見送ることになりました。

普通に仕事をしている人がほぼゼロの状態から1.5ヶ月で合格するのはなかなか難しいということになります。

課題となっている自作プロダクトは、講座を聞くときとは違い、深い理解が必要で復習に時間が多く取られてしまったのです。

2月試験を見送ってからは理解を深めて進めていくやり方にシフト

講座の資料を見返して、かかれている通りコピペすることもひとつの方法ですが、

学習を進めていく中で感じ始めていた「完全な理解の上に次に進みたい」という気持ちを優先することにしました。Slackを使ったコミュニケーションで講師とも相談し、【実行フレーム:資格を取得する】から【学習フレーム:AIを深く理解する】に変えて、自分で納得できるレベルにディープラーニングを身につけていくことにしました。

E資格対策用の課題にしっかり時間をかけられる

修了失敗してからは、本講座より自作プロダクトに多くの時間を使っています。カグル(Kaggle:予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム)から様々なリアルワールドの課題の概要、データ、人の解決策(モデル)を活用しています。

時間をかけていくことで、これまで曖昧だった、機械学習の成果物や完了の定義も明確になってきました。時間に追われることなく進められるって最高です。制限時間に縛られない程度には長めの時間を想定しておいた方がいいです。

60日目:進捗状況

【基礎講座】50H

  • 数学/統計/Python/機械学習 100%
  • 深層学習 80%

【E資格対応講座】20H + 課題

  • 講座 30%
  • 課題 40%

【体験談】E資格対策講座受けてみた/
ガイさんの場合

ガイさん

ガイさん profile

フロントエンドエンジニア。現在はPHP・MYSQLでのウェブアプリケーション開発やHTML・Javacriptでのサイトの制作・改修を行っています。
AI、機械学習、深層学習に関心はありましたが、実際にどのように勉強すればいいのかよく分からずあまり知見がない状況でした。

体験者アイコン

合格目指して、もっと講師を使い倒すべきだった

12月半ばから、2月試験に向けて学習を進めていったのですが、ディープラーニングを実践するための土台となる数学の知識で苦戦してしまい、試験1.5ヶ月前の挑戦では時間不足でした。仕事が忙しくなければ、この期間でも間に合ったかもしれません。次回8月試験に向けて勉強中。
私が体験したAVILENの講座は1回目の試験が受けられなくても5月まではサポートがあるので、次は確実に進めていきたいです。
数学に関わる部分は自分の力だけでなんとかするより、Slack(コミュニケーションツール)で講師にどんどん質問した方がよかったのかもしれません。ディープラーニングの課題提出もトライ&エラーでヒントをもらいながら完成に近づけられます。

【試験60日前~】
自分のレベルと必要な知識を照らし合わせてみる

完全初心者の状態でもE資格取得を目指せる「基礎講座全部セット」を体験しました。オンライン(動画)講座なら236,000円(税別)です。まずはセットされている講座のタイトルをざっと見ながら、E資格(ディープラーニングコース)を取るために必要な知識と自分のレベルを確認しました。

講座の目次から確認したところ、基礎知識として必要なことは以下でした。

  • 数学知識(線形代数、統計)
  • Python
  • 機械学習基礎
  • 深層学習基礎

何より不安だったのは数学。線形代数、統計などは完全に守備範囲外だったので、本当に間に合うのか不安でしたが、カリキュラムがしっかりできていて講座のカリキュラムを元にスケジュールを組めば順調に習得していけました。

10日目:進捗状況

  • 基礎講座:10%
  • ディープラーニング:0%

【試験50日前~】
数学・統計の理解に苦労

「ディープラーニングで、どのように数学の知識を活かされるのか」に視点を置いて、引き続き数学知識の講座中心に勉強していきました。

講座の内容も概念の説明と主にディープラーニングで使われるイメージ・練習問題で構成されていて、全体図を把握することはできました。しかし、それ以上に線形代数や統計の中で理解できない、気になるところが出てきたので、これは都度ネット検索で補足しながら、理解を深めていきました。

20日目:進捗状況

  • 基礎講座:40%
  • ディープラーニング:0%

【試験40日前~】
Python講座は練習問題が使える

ここまで講座を利用して学んできた基礎数学と並行して、Pythonの講座に着手しはじめました。

Pythonの基礎文法等、基礎的な使い方はすでに知っていたのですが、数学を重点的に勉強してきたことで、Pythonでの数学の計算・考え方がどのように行われるのかがよく理解できました。

何よりPython講座で用意されている練習問題が便利、学んだ内容をすぐに使えて、ディープラーニング向けのPython活用が身になっていく感じが実感できました。

30日目:進捗状況

  • 基礎講座:60%
  • ディープラーニング:0%

【試験30日前~】
ディープラーニングにようやく着手、試験のイメージがついてきた

ディープラーニングコースの受講スタートにあたって、まずコースの全体構造を確認しました。

ざっくり見たら以下の構造でした。

  • ガイダンス
  • day1~6(計6本)
  • 修了試験【深層学習】練習問題
  • 修了試験【深層学習】
  • プロダクト課題
  • E資格例題と解答

day1~day6の動画がメイン講義で終了試験とプロダクト課題で全体のレビューをする感じでした。

day1から受講をはじめ、初めての概念が多かったのですが、概念ごとにチャプターが分かれていて復習しやすかったです。

どうしてもわからないところがあったら適宜ネット検索や関連書籍を参考に進めていきました。

受講後に演習問題があって、これはpythonのライブラリ(numpy,pandas)を使用して講座で行ったような内容のものを書けるようにするのがメインの演習でした。実際の試験に近い内容で、E資格の取得試験でもこのような形式で問題が出るのだなぁとイメージがつきました。

こうやって書いてしまうと順調かのようなのですが、ライブラリの使い方を覚えるのに思ったよりも時間がかかりました。

40日目:進捗状況

  • 基礎講座:78%
  • ディープラーニング:15%

【試験20日前~】
チャットツールを活用して理解度を高める

day2・day3の受講を開始しはじめました。day1のように概念の説明がチャプターのように分かれているので同じように学習を進められるものの、私にとってはほぼ初めての概念だったので、さすがに一発で理解するのは難しく、2,3回復習して身につけるような流れになっていました。

このあたりから、ツールや概念など、はじめて触れるものが多くなってきたので理解が進まないところが出てきました。TensorFlow(ディープラーニング開発向けのプラットフォーム)やアルゴリズムについては初めてのツールを使わないといけなかったので講師にSlackで相談しながら理解度を高めていくようにしました。

50日目:進捗状況

  • 基礎講座:78%
  • ディープラーニング:35%
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早くも実務に役立つように

まだ勉強中で、実務で機械学習を導入するシーンには出会っていませんが、いままでざっくりとしか理解していなかったPythonを実務に取り入れてプロジェクトを進めることができました。
また、実務を機械学習で考えるようになったのが大事だと思います。自分のタスクだけではなく、組織の課題の機械学習で解決できると思考できるようになったのが一番大事だと思います。

トーマさん&ガイさんが体験した講座
AVILEN「全人類がわかるE資格コース」

AVILEN(アヴィレン)の公式サイトキャプチャイメージ
引用元:AVILEN(アヴィレン)
https://avilen.co.jp/

2019年8月実施試験の合格率94.4%と、全体の20%以上高い合格率を誇る、ディープラーニングの開発・人材育成のAVILENが行う講座です。E資格の受験資格を得るための最低料金は136,000円で、コストの点においても他の講座より優れています。
トーマさんとガイさんのように、ディープラーニングを習得するために必要な数学や統計、機械学習の概念を学習できるコースが揃っており、まさに「全人類」が理解できるディープラーニングのナレッジを提供しています。

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E資格取得試験経験者のリアルな声

E資格の認定プログラムやE資格取得試験を受けたことのあるエンジニアにアンケートを敢行。E資格の取得に向けた心構えや対策法のヒントとなるような生の声を紹介していきます。

学習にかかった時間に関する口コミ

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合計で500時間ほどかけています。各講座の動画に12時間ずつくらい当てており、その他はJDLAの例題や参考書を読んでいました。

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3ヶ月くらい+強化学習独学1ヶ月 1日3時間程度 強化学習は自分で本を買って勉強した。
他の参考書はゼロから作るシリーズがよかった。

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講座は、11月でしたが、6月ごろの講座から始めていたので期間としては、半年以上になりますが、本気で取り組んだのは12月ぐらいなので3ヶ月程度だと思います。講座を修了することを目標としていましたが、最後には動画を見返すことが重要と認識し動画メインで知識を高めた。

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約200時間の勉強をしました
ゼロから作るディープラーニング1、2という参考書にそれぞれ30時間ほどと講座の受講や演習問題を解くのに100時間ほどです。残りの40時間は環境構築やネットに公開されている資料を読んで知識を補強することに使いました。

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E検定の講義、総合演習や復習、グッドフェローの本を読むなどで約200時間は費やしたと思います

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200時間くらいだと思います。
基礎講座の学習とE資格用講座の学習を行い、演習問題を解き、プロダクト課題、修了テストという流れに多くの時間を割きました(100〜130時間くらいかと)。
また修了後は

  • ゼロから作るDeepLearningの2冊
  • 機械学習のエッセンス
  • JDLAの公式例題
  • E資格の教科書

などに取り組みました。これらの勉強並行して、関連した内容の講義資料を見直しました。最新論文に関する講座も受講しました。

E資格認定講座・試験の難易度に関する口コミ

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基礎的な勉強をしていなかった人間が受けるという意味ではなかなかハードルが高いと思いました。

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テストとしては、合格率が60%ということもあり、講座をしっかりやっていれば、合格率通りの難易度だと思います。 勉強の難易度は、人を選びそうです。

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E資格の試験自体の難易度は応用情報技術者試験より少し難しい程度(勉強時間でいうと10時間程度)だが、認定資格を得るための課題や試験などを含めると、全て突破するのは骨が折れると感じるかもしれない。

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E資格の試験自体の難易度は応用情報技術者試験より少し難しい程度(勉強時間でいうと10時間程度)だが、認定資格を得るための課題や試験などを含めると、全て突破するのは骨が折れると感じるかもしれない。

E資格を取得するメリット

ディープラーニングの実践的な技術が身に付く

E資格は知識のみならず実装できるところまでが試験範囲となるため、実務的なスキルを取得できることがメリットです。資格をとることももちろん大切ですが、すぐに実務に生かせることもエンジニアにとってキャリアアップのひとつとなるでしょう。

ディープラーニング技術を持つ人脈・関係性の構築

試験に合格すると「合格者の会」というものに参加することができます。そこでディープラーニング技術を持ったさまざまな人と知り合えるため、今後の仕事や自分の技術向上につながる情報が得られるといったメリットも考えられます。

E資格取得までの流れ

E資格認定プログラムの選定・申し込み

E資格の認定プログラムは、事業者によって価格がかなり違っていることが大きな特徴です。また、オンラインで完結するものやハンズオン形式など、授業の形態もさまざま。内容にいたっては、初心者でも十分理解できるものから別講座を受講しないと理解できないものなどそれぞれに異なっています。自分の予算、現時点での知識レベルなどを考慮したうえで最適なものを選びましょう。

E資格対策講座の受講(1.5ヶ月~6ヶ月前)

ハンズオン(座学式)は募集期間が決まっているため、あらかじめスケジュールを確認して申込を忘れないことが大切です。事前によくチェックしておきましょう。また、E資格の認定講座によっては数学や機械学習などの事前知識が必須なものがあるため、自分の習熟度に合わせて自習したりオプションの受講をしたりする必要があります。

E資格試験の申込み

申込はおおむね試験2カ月前から、3週間ほどの期間可能です。E資格の試験サイトから申し込むことができます。

修了テストを受ける

試験を受ける前に、認定講座の修了テストを終えている必要があります。

E資格試験の受験

試験は年に2回、2月と8月に行われることが多いようです。

合格発表

試験後10日前後で合格発表があります。

E資格の受験資格

E資格を受験するためには、日本ディープラーニングによる認定を受けた講座の受講を終了する必要があります。

日本ディープラーニング協会(JDLA)とは

日本ディープラーニング協会(JDLA)とは、ディープラーニングを有効活用することによって、日本の産業が競争力を高めていけることを目的に設立された組織です。東京大学大学院工学系研究科教授の松尾豊氏を理事議長に、その他の有識者が集まって形成されています。

活動促進、社会提言、人材育成、国際連携、理解促進と5つの活動を行っており、その中の人材育成委員会により提供されているのがE資格です。

日本ディープラーニング協会の
認定講座を提供している事業者一覧

AVILEN 「【オンライン完結】全人類がわかるE資格コース」
低価格かつ最短期間で取得を目指せるため、コストパフォーマンス良くE資格の受験勉強をしたい人向けです。E資格の合格率は94.4%(2020#1時点・公式サイトより)。
Aidemy 「Aidemy Premium Plan E資格対策コース」
課題提出80%で合格保証付き。確実に合格を目指したい人向けです。
スキルアップAI 「現場で使えるディープラーニング基礎講座」
ディープラーニングの基礎から実装レベルまで網羅的に学べ、かつ試験以外でも活躍する実務的なスキルを身につけたい人向けです。
AIジョブカレ 「ディープラーニング講座」
低価格でありながら、実務で活用できるスキルを低価格で学びたい人向けです。
Study-AI 「3カ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座」
応用数学や機械学習の基礎から学べる講座。さまざまな事例に触れながら、現場で応用できるAIスキルを学びたい人向けです。
キカガク 「自走できるAI人材になるための6ヶ月長期コース」/「ディープラーニングハンズオンセミナー」
キカガクでは、「自走できるAI人材になるための6か月間の長期コース」と「ディープラーニングハンズオンセミナー」の2 つのコースを用意。前者は6ヶ月という長期間で、E資格の受験対策のみにとどまらず、AIの実務に必要な全行程を1人でできるようにみっちり学びたい人向けの講座です。後者は、基礎から応用まで、ハンズオン形式の演習も交えながら、必要な科目を最短3日で学習していきます。
zero to one 「JDLA「E資格」向け認定プログラム」
ディープラーニング/機械学習/E資格パッケージ
上記3つの講座を受講することでE資格の受験資格を得られます。コードを書きながら進めるため、実際に手を動かしながら実務を覚えたい人向けです。
STANDARD 「AI Standard」
現在(2020年9月15日)、Standardでは、E資格の取得に向けた専用の講座・セミナーは行っていないようです。代わりに、AIプロジェクトに必要な人材を総合的に育成することを目的とした「AI Standard」というパッケージが用意されています。

価格と確実性で見るE資格対策講座3選

平均的な合格率は67.61%の中、合格率が70%を超える講座があります。合格率の高い認定講座を提供する事業者はこの3社です。最低受講料(2020年9月15日調査時点)も併せてまとめました。

AVILEN

受講料

136,000円~

合格率

94.4%

公式サイトへ

※価格はオンライン受講の場合/合格率は2020年2月試験のデータ、価格は2020年9月15日調査時点

AIジョブカレ

受講料

139,800円~

合格率

74.4%

公式サイトへ

※価格はオンライン受講の場合/2019年2月試験の合格率は74.4%、価格は2020年9月15日調査時点

SkillUp AI

受講料

279,000円~

合格率

81.0%

公式サイトへ

※価格はオンライン受講の場合/2019年8月試験の合格率は81.0%、価格は2020年9月15日調査時点

E資格の試験概要

実施日

E資格試験
実施日
2020年8月29日(土)(2020#2)
2021年2月(2021#1 ※予定)
※2020年8月29日(土)(2020#2)はコロナの影響で中止

2018年に立ち上がったばかりの検定ではありますが、毎年概ね2月と8月の2回実施されています。

申し込み締め切りは概ね試験当日の10日程度前です。

試験会場は申込時に全国の会場から選択することができます。

受験費用

受験料 一般:30,000円(税別)
学生:20,000円(税別)
日本ディープラーニング協会賛助会員:25,000円(税別) 

個人の場合の申し込みと法人の場合の申し込みのフローはやや異なり、団体申込の場合はバウチャー発行に2営業日程度かかります。

出題範囲

応用数学 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

試験について

出題問題数 108問(前回実績による)
試験時間 120分
回答方式 多肢選択式
PC等の持ち込み なし
合格率 60~70%

E資格取得に向けて学ぶ知識

応用数学

応用数学とは線形代数、確率・統計、情報理論の3つからなっています。具体的には特異値分解、ベルヌーイ分布、マルチヌーイ分布、ベイズ則などです。覚えれば解ける問題のため、ここでしっかり点数を稼いでおきましょう。

機械学習

機械学習の基礎と実用的な方法論が出題範囲です。

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ッ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が出題範囲です。

開発・運用環境

ミドルウェア、軽量化・高速化技術が出題範囲です。

価格(税別)&合格率で選ぶ

E資格認定講座3選

E資格認定講座を提供している講座を調査した中でも、合格率を公表している/していた認定講座を提供する事業者はこの3社です。そして、その3社の各講座の最低受講料(2020年9月15日調査時点)も併せてまとめました。

AVILEN

受講料

136,000円~

合格率

94.4%

公式サイトへ

           

※価格はオンライン受講の場合/合格率は2020年2月試験のデータ、価格は2020年9月15日調査時点

AIジョブカレ

受講料

139,800円~

合格率

74.4%

公式サイトへ

           

※価格はオンライン受講の場合/2019年2月試験の合格率は74.4%、価格は2020年9月15日調査時点

SkillUp AI

受講料

279,000円~

合格率

81.0%

公式サイトへ

           

※価格はオンライン受講の場合/2019年8月試験の合格率は81.0%、価格は2020年9月15日調査時点