E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）とは、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や知識を有しているかを認定する、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格試験です。
合格率と難易度
E資格の合格率は63.31%から78.44%です。
そしてE資格の難易度は、スキルレベル4の「高度情報処理技術者試験」と比較してそれ未満であり、その下の「応用技術情報者試験」スキルレベル3と同等レベルまたはそれ以上という評価になるため、E資格の難易度は偏差値表示で65です。
| 試験日 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|
| 2023年 #2 | 1,065 | 729 | 68.45% |
| 2023年 #1 | 1,112 | 807 | 72.57% |
| 2022年 #2 | 897 | 644 | 71.79% |
| 2022年 #1 | 1,327 | 982 | 74.00% |
| 2021年 #2 | 1,170 | 872 | 74.53% |
| 2021年 #1 | 1,688 | 1,324 | 78.44% |
| 2020年 #1 | 1,042 | 709 | 68.04% |
| 2019年 #2 | 696 | 472 | 67.82% |
| 2019年 #1 | 387 | 245 | 63.31% |
| 2018年 | 337 | 234 | 69.44% |
E資格とG検定の違い
E資格を主催している一般社団法人日本ディープラーニング協会は、 G検定も主催しており、E資格とG検定、この二つの資格は非常に関りが深いと言えまが、具体的にはどのような違いなのかという問いに関しまして、以下の内容になります。
E資格は実際にディープラーニングを実装して、システムを作ることができるかどうかを問うエンジニア向けの資格試験であり、かたやG検定は使用者という立場から、AIをビジネスに応用することができるようになる人材養成にあります。
そしてE資格は受験資格の設定から、JDLA認定プログラムの受講と本試験のセットになっていますが、G検定は本試験のみで完結します。
このような関係性からE資格の事を「E検定」と呼ばれる事もあります。
| E資格 | G検定 |
|---|---|
| エンジニア向けの資格試験 AIエンジニアとしての スキル証明になる 機械学習モデルの 構築と実装 | AI のビジネス応用の人材養成 AIを事業活用する知識の習得 AI応用のビジネスモデルの 考案など |
受験資格
E資格の受験資格を取得するという前提で、日本ディープラーニング協会（JDLA）認定プログラムを受講し、その最後の修了試験に合格する必要がありますが、受験資格は受験日（本試験）の「過去２年以内にJDLA認定プログラムを修了していること」となっています。
そのJDLA認定プログラムにおいての修了試験とは、その難易度において本試験と同レベル、つまり模擬試験と同様とも言えますので、講座を真剣に受講して理解する事が重要となります。
なおJDLA認定プログラムを実施している事業者は複数あり、その一覧が公式サイトにて公開されています。
勉強方法・勉強時間、過去問の代わりに黒本
E資格の受験対策、勉強時間としては、100時間から300時間で本試験を受験された方が多く、その平均は200時間弱です。
この200時間弱に費やすE資格の受験対策、勉強方法として、2023年時点は市販の過去問がありません。
つまり他の資格試験の勉強方法に多くある、過去問の反復による「試験慣れ」という受験対策ができないわけですので、日本ディープラーニング協会（JDLA）認定プログラムの受講を最大限利用して、その知識の集積自体が試験対策になります。
そしてその上で、過去問の代わりに有力と言われている、黒本と通称されている書籍があります。
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または
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どちらも同じですが、選択して反復・実施してください。
◇以下はAmazonサイトの書籍説明です。
内容を精査して再登場! AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格(エンジニア)】対応の問題集。
- JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆!
- 業界の第一人者 杉山 将氏(理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学 教授)監修!
- ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速!
- 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ!
目次
第01章 線形代数
第02章 確率・統計
第03章 情報理論
第04章 機械学習の基礎
第05章 前処理・特徴選択・性能指標
第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索
第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム
第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム
第09章 強化学習の各種アルゴリズム
第10章 深層学習の概要
第11章 順伝播計算と逆伝播計算
第12章 最適化手法
第13章 畳み込みニューラルネットワーク
第14章 再帰型ニューラルネットワーク
第15章 深層学習を用いた自然言語処理
第16章 深層学習を用いた生成モデル
第17章 深層学習を用いた強化学習
第18章 開発・運用環境
第19章 総仕上げ問題
付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識
シラバス
公式サイトのシラバス改定のお知らせによれば2023年の第2回試験より、シラバスが改定されています。
試験の概要
| 申し込み 試験日程 | ① 申し込み：12月上旬～翌年2月中旬 試験日：2月中旬 ② 申し込み：6月上旬 ～8月下旬 試験日：8月下旬 |
|---|---|
| 試験地 | 全国の指定試験会場から、 申し込み時に選択 ピアソンVUE テストセンターリスト |
| 受験資格 | 上記参照 過去２年以内にJDLA認定プログラムを 修了していること （講座の受講と修了試験の合格） |
| 試験内容 | シラバス改定のお知らせ 2023年の第2回試験より JDLA認定プログラム修了レベルの問題 120分の会場試験にて、105問を出題 ◇応用数学 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 強化学習 ◇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 深層強化学習 グラフニューラルネットワーク 深層学習の適用方法 距離学習 メタ学習 深層学習の説明性 ◇開発・運用環境 ミドルウェア エッジコンピューティング 分散処理 アクセラレータ 環境構築 |
| 合格基準 | 応用数学、機械学習、深層学習、 開発環境、 これら各教科の平均得点はほぼ同じで 各教科の平均正答率が65％程度。 かたや毎回の試験の合格率は 70％程度なため 試験の合格基準は60％～65％程度の 正答率と想定されます。 |
| 受験料 | 一般33,000円 学生22,000円 協会会員27,500円 各税込 |
| 結果発表 合格発表 | おおよそ 3 週間後までに、 試験サイトに登録された メールアドレス宛に結果を通知 |
| 主催 問合せ | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 〒105-0011 東京都港区芝公園1-1-1 住友不動産御成門タワー9F お問合せフォーム ピアソンVUE E資格受験サイト |
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