2021年2月20日にJDLAのE資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021 #1）を受けてきたのでその振り返りをしたいと思います。
たくさん書いたので見たいところだけ見てください。
自分のスペック
- 大学生
- 非理数、非情報系
- 東大数学80点くらいの高校数学力
- いわゆる大学数学を学んでいない
- 統計が好きで数理統計学の勉強をしていた
- pythonはちょっとだけ使えてた（AtCoder緑）
- ディープラーニング？なにそれおいしいの？
受講講座について
もともとはAVILEN様の全人類がわかるE資格コースを受講していた。受講動機は単純に安かったため。学割が効いて10万円以下で申し込めた。修了プロダクト作成以外のところまではやりました。修了試験は難易度が高く、この合格率の高さはここに起因するのかな〜なんて考えていました。あとプロダクト課題がめんどくさいので意識高い人しか生き残りません。受講者同志の slackがありますが最後の方は意識高すぎてROM専してました。公式例題の解説が比較的しっかりしているのでそれがよかったです。ただ勉強に使う動画サイトのUIが使いにくい。
また応用数学、機械学習分野は講座に含まれていませんが修了試験を突破しなくてはいけません。まあまあ難易度があるので、完全な初学者は覚悟を持ってチョイスした方がいいと思います。
そうこうしているうちにスキルアップAI社さんのAIエンジニアになるための長期インターンプログラムが始まったのでこれを取ってみました。タダだったので。こちらは応用数学分野や機械学習分野も講座セットに含まれているのでよかった。こちらは質問対応はない（受講者同志で解決する）方式でした。たぶんお金を払うと質問対応や課題についてのオプションがついてくるんだと思います。プロダクト課題もそんなに難しくなく、自分は最終的にこちらで修了申請を出しました。あと模試もタダで受けさせてくれるし、黒本もくれました。太っ腹すぎて感謝が止まりません。スキルアップAI社さん、ありがとう。ただ公式例題の解説は真面目に書いた方がいいと思います。AVILENさんは公式例題の解説動画もありますし。。
受講講座の選び方
- 予算
会社が出してくれるのか、個人で出さなくてはいけないのか、各々事情があると思うのですが、実質的に個人の学生にとっては講座の選び方はこれに尽きると思います。 - 修了のためのプロダクト演習の難易度
E資格は各社の講座で修了のためにプロダクト演習をしなくてはなりません。そしてこれははっきり断言できますが、受講講座の修了のための演習と、本番のE資格試験で点をとるための能力は別物です。E資格だけを目的に割り切るなら、当たり前ですが、修了は簡単な方が良いです。何が修了プロダクトに求められているかはしっかり認識した方が良いでしょう。 - サポートの手厚さ
- 対面なのか、オンラインなのか。
- 質問に答えてくれそうか、そうでないか。
- 修了試験は何回まで受けられるのか。
- 修了試験に落ちた場合追試にかかる金額はいくらか。
- E資格模試は無料で受けられるのか。
- 復習講座は充実しているか。
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など、実際に受講してみないとわからないことが多いです。特に模試や追試など、書いてない出費が意外と起こり得るので焦ります。リサーチは丁寧にした方が良いです。
受講上の注意
受講に際しては特に言うことはないです。動画を受講して進めていけばよいです。ただ、スケジュールに余裕を持って進めることを強く推奨します。E資格本番の試験申し込みは先着順で、早く修了しないと希望の会場、希望の時間帯で試験を予約できないという事態が発生します。自分も相当早めに修了したつもり（下記事参照）でしたが、最寄りの土曜日受験枠はあと２枠しか残っておらず、ちょっと焦りました。
また、自分はプロダクト作成課題のコードで原因不明のバグを生み出して、それの解消に2週間かかりました笑
初心者は何をしでかすかわかりませんので、そういう意味でも経験の少ない人ほど、早めに準備するのがよいと思います。
受験戦略
E資格はG検定同様、合格率の高い試験ですが、明確に違いが存在します。E資格は講座修了という足切り制度が存在します。したがってG検定のように記念受験は（ほぼ）存在せず、比較的高いレベルでの殴り合いが想定されます。似たような構図なのが医師国家試験や薬剤師国家試験で、あれも6年間の教育課程を終えた人たちでの殴り合いで、一般の人たちには厳しい戦いであることが想定されます。E資格は世間的にはニッチな分野での試験ですから、そこそこバックグラウンドのある人たちが受験しています。色々なブログを参考にさせていただきましたが、情報系学生、システムエンジニア勤務、プログラミングは10年やってきました、などさまざまなイキリ経歴を確認してきました。
そこでG検定の時にとった受験戦略をとっても通用しないわけです。ここで考えたのが、修了課題とE資格試験を明確に区別してE資格試験に向けた対策時間をきちんと確保するということです。1月に修了してから、今回の受験まで、１秒もコーディングはしていませんし、コーディングと試験勉強は別物、という割り切りが必要だと思います。
使用教材
番号が若い順に優先順位が高いです。
- 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 徹底攻略シリーズ
通称黒本。これだけやってても受かるんじゃないかという気がします。E資格は過去問がないのでこれが実質唯一の問題集。これをやらないのは利敵行為です。これは３周しました。この本を買った時にまずやることは版を確認した後に正誤表を最速で開き訂正を全ページに書き込むことです。誰もこのことを教えてくれなかったのでここに書いておきます。JDLAの公式例題にも間違いがあるくらいなので多少の過ちは許してあげましょう。だって人間だもの。 -
深層学習 (アスキードワンゴ)
1でわかんなかったところを読む本です。通読する本ではありません。ただ辞書目的で絶対に持っておくべき本。意外と在庫がなかったりするので紙で欲しい人は見かけたら買うことをお勧めします。全部読んでる暇があるなら1を解いたほうが良い。名著ではあるので暇なとき読むとはえ〜おもしろ〜となることも多いですが、、
試験対策としてこれを全部読むとか、ここから語句が出るのでそれを読むとか書いてあったブログもありましたが個人的には試験対策として割り切るなら不要だと思います。これを全部理解できるならこの資格レベルの人ではありません。共同研究のお誘いをお待ちしています。 -
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
通称ゼロつく。（通称ダサくないですか？）これもやらない人は利敵行為です。ただこれもコード全部覚えたとかそういう人もいましたがそれはやらなくていいと思います。この本以外でNumpyベースでDeep Learningの実装をしている本を見たことがないので多くのプロダクト演習やコーディング演習の作成者はこのコードを参考にしていると思います。この本のコードを丸パクリあまり独自性を付加せずに参考にしているだけで通るコーディング課題もあります。
DL手法のアルゴリズムや数式をコードに落とす方法を書いてくれている本なので、丸暗記というよりはその方法論を学ぶための本です。E資格試験の実装問題においてもこの方法が大事なので、コードへの落とし方を勉強しましょう。 -
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 3の自然言語処理版。3,4全て全部E資格範囲。暗記は不要ですが通読しておくと概念の理解ができていいと思います。特に黒本の自然言語処理範囲は難しいのでこれを読んでからやるべき。最近流行りのAttentionなどが明快に説明されているのがよき。
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機械学習スタートアップシリーズ Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習 ［改訂第２版］ 入門から実践まで (ＫＳ情報科学専門書)
正月にBOOK OFFで見かけて買ったら大当たり。講座の強化学習、わかりにくくないですか？強化学習はコーディング問題は出ない（と認識していますが出たらすみません）のですが、概念からコーディングに至るまできちんと説明してくれていてよかったです。来世ではちゃんと新品で買って著者様にお金を落としたいと思います。 -
パターン認識と機械学習 上
通称PRML。普通の人にはレベルが高いので全人類おすすめってわけじゃないですが機械学習分野では意外と難しい問題が出るのとこの本の言い回しがよく出てくるので本当に時間が余ったらやってもいいかなと思ってます。ただ東大生とかが1年かけて輪講とかでやってるイメージの難易度感なので、覚悟を持って挑んでください。機械学習におけるバイアスバリアンス分解の考え方はこの本から学びました。機械学習分野の勉強って何したらいいかわかんないですよね。いい方法あったら教えてください。 -
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
一通り機械学習の考え方や手法を解説してくれています。概念理解にお勧め。コードはscikit-learnを使っているのであまり参考にならないかもしれません。 -
現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)
ネタ枠です。統計学徒はこの本か新装改訂版 現代数理統計学を統計の勉強するときにお勧めしなくてはいけない病気を持っています。真面目な話をすると統計検定の勉強をしていたため、E資格の統計の対策をしたことがありません。たぶん統計検定2級相当＋多次元正規分布くらいの勉強が求められているんだと思います。強化学習の期待値の計算とか、方策勾配定理とかGANの期待値の計算とか、バイアスバリアンス分解の計算とか、地味に統計知識出てくるのが難しいですよね。自分は一般の方寄りではないと思うので統計の勉強方法は他の人を参考になさってください。
分野別対策
- 応用数学
これは得点源です。特異値分解、固有値分解、期待値計算、情報理論、きちんと理解しましょう。 - 機械学習
最低限黒本の内容は理解しましょう。機械学習の中に深層学習は包含されているので、深層学習の勉強をしていれば、機械学習特有のアルゴリズムの対策を個々にしておけば大丈夫です。SVMやk-meansなどをしっかり理解しておくことは大事です。non deepな機械学習も深層学習の技術の一部に使われていたり、類似性があったりするので、そういう意識を持って勉強していくことが大事だと思います。 - 深層学習
まずは講座を見て概念理解に努めましょう。基本的に講座はわかりやすさを優先して厳密な議論を捨てていることが多いのでそういうときは原著論文や教科書で確認しましょう。定義やアルゴリズムの理解が大事なのでわかった気にならないように、定義にしたがって理解していくことが重要だと思います。シラバスに乗ってない最新手法の論文を追う必要はないと思います。基本の理解が大事です。
時間があったら最新手法の論文ではなく、基本の手法の論文のFigureやGraghを見てお気持ちを理解するという勉強法がお勧めです。いつかまとめます。 - 強化学習
これは対策が難しく、普通にやっていたら時間が足りません。最低限の勉強としては方策勾配定理を覚える、SarsaとQ学習の違いを覚える、あたりが落とし所でしょうか。たくさんブログやQiita記事があるので困ったらそれに頼るのも手です。
演習量の確保について
これは多くの人が悩む問題なのではないでしょうか。
修了テストの問題はあまり質のいい問題とは思えません。追試料金徴収のために難しく設定されているような意図を感じてしまいます。また問題に厳密性がなかったり定義不明だったりしてストレスが溜まります。
となると現実的な演習として黒本と公式例題を解くという２つしかありません。なので本番の時間形式で100問解くということが相当厳しいです。
ですから、模試に関してはお金の許す限り受けたほうがいいと思います。他の受験生に対する差別化になります。
またE資格に限りませんが、普段の映像授業や論文を読むときにこの文章からはどんな選択肢が作れるか？を意識して取り組むと自分だけ演習量を増やせてお得です。本当にお勧めのライフハックなので全人類やりましょう。
、、とは言っても普通の人はコンピューターと違って黒本に過学習になることはないと思います。3回取り組んでも穴は残っていたので黒本ベースでたくさん取り組んでいくのが多くの人に取って正解択でありそうです。解説も含めてしっかり理解する、これで良いのではないでしょうか。
試験当日
指定時間よりも早く行っても早く始めさせてくれました。途中退出もできます。ポケモンGOのイベントで忙しかったので助かりました。問題については一切触れてはいけないことになってますので触れません。
当日、本人確認書類が２種類必要なことに注意してください。あと荷物はロッカーの中に入れることができますがロッカーがそんなに大きくなかったので深層学習本を持っていくのはやめた方がいいと思います。黒本は大丈夫です。
消せないホワイトボードとペン２本支給されますが、埋まったホワイトボードは新しいものと交換できます。交換なので、某数学問題の某大量計算問題などは必要計算スペースを考えて先に交換しておくなどの戦略が求められます。また見直しの時も手元に計算結果が残ってないということもありますので注意した方がいいと思います。
試験時間は大幅に余りました。65分で完答してわからなかった問題を消去法で簡単に埋めて、計算問題の検算をして、ポケモンGOをしに街に繰り出して行きました。落ちていたら笑ってください。
G検定について
G検定は取っておいてよかったと思います。時事ネタや法律系が多いのがネックですが、最低限の知識の骨子があったことで肉付けが簡単になったと思っています。学生の場合は特に受験料も安いのでE資格単独で受ける前にG検定で骨子を勉強してこの分野が自分に向いているかをチェックするのも悪くないと思います。10万円近く払ってこの分野おもんなってなっても辛いだけなので。
終わりに
資格試験は近年のDLの動向を比較的体系だって学べるのがいいところだと思います。界隈の常識って座学で学ぶの難しいですからね。
今回受験したのもそういう動機からで、決して安くない金額払いましたけど、勉強のモチベーションと講座をお金で買ったと思えばまあ悪くない選択だったかなと思います。
ところでこの資格、就活に使えますか？
単純な興味だけで取ったのでその辺の事情はよくわかりません。就活に使えそうなら教えてください。
最後になりますが、この辺がもう少し聞きたい、そこらへん本音はどうなの？みたいなのがありましたら回答可能範囲でお答えいたしますのでお気軽にコメントください。
ではみなさんのいい勉強ライフをお祈りしています。
P.S.
9割近い得点率で合格していました！
