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これからAIエンジニアを目指す人は必見!E資格合格までの道のり【ディープランニング】

AIエンジニアを目指す人は必見!E資格合格までの道のり

ミツオカミツオカ
最近、ディープラーニングを中心に、AI技術が目覚ましい発展を遂げていますね!
にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
日本でも、国を挙げてAIエンジニアの育成に取り組んでおり、日本ディープラーニング協会が、公式にAIエンジニアを認定する資格制度を導入したのじゃ!
ミツオカミツオカ
でも、やっぱり AI に馴染みのない人が手をつけるには、かなり厳しいレベルみたいですね
にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
そうじゃな。だがその反面、業務へ応用できる、とても有意義な資格なのじゃ
ミツオカミツオカ
AIエンジニアを目指す人は、ぜひ合格しておきたい資格だと言えますね!
にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
今回は受験を検討している人たちへ、より効率的に合格するためのポイントについて紹介していこう!

E資格に合格するまでの流れ

まず初めに「E資格」合格までの流れと、その中で意識すべきことについて紹介します。

E資格とは?

「E資格」とは、エンジニア資格の通称で、日本ディープラーニング協会(JDLA)が導入し、日本初の「仕事でディープラーニングが扱える人を育成すること」を目的とした資格です。

JDLA が導入した資格に、「G検定(ジェネラリスト検定)」というものがありますが、こちらは AI の大まかな知識を試すものでした。

それに対して、「E資格」は、「ディープラーニングの内部構造の理解」と「実装技術の習熟度を試す、技術者寄りの資格」になっています。

「E資格」を受験するためには、JDLA が認可した会社が開講している、以下認定講座を受講する必要があります。

そして、そこで課せられる修了課題をクリアしないといけません。

ミツオカミツオカ
日本ディープランニング協会の公式サイトはコチラ
資格試験についてはコチラ

認定試験の流れ

  1. 認定資格で、選択式の模擬試験と実技課題に合格
  2. その後 JDLA の選択式の試験を受験して合格

確実な学習計画が必要

この中で注意すべきことは、確実な学習計画を組むことです。

認定講座を開講している会社は複数存在しますが、共通しているのは、以下の点です。

  1. 認定講座の受講期間が約3ヶ月
  2. 合計 30~40時間の講座を受講する必要

そのため、例えば 2020年の8月に「E資格」の試験があるとした場合、遅くても 2020年の6月には「E資格」合格に向けて準備をしなくてはいけません。

にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
講座内で課される課題は、講義時間外で取り組むことになるため、期間中のタイムマネジメントはかなり厳しくなるのじゃ
ミツオカミツオカ
これらの制約を頭に入れ、計画的に学習を進めていくことが、「E資格」合格のための重要なポイントになりますね!

Pythonコーディング、機械学習の知識を持っていること前提!!

「E資格」受験を検討されている方へ、ひとつ気を付けてほしいことがあります!

それは「Python や機械学習に触れたことがない方には、かなり厳しい資格」だということです。

元々、ディープラーニングは機械学習の中の技術の一つです。

それを使いこなすには、根本の機械学習の知識について深く理解していなければなりません。

なぜ Python の学習が必要なのか

現在のAI業界では Python を用いることが主流です。

認定講座の課題や「E資格」での出題でも、 Pythonコードを使った問題が頻出します。

Python によるコーディングを、認定講座が開講するタイミングから勉強を始めても、合格レベルまで到達する事はかなり困難です。

最悪の場合、認定講座を修了できずに受講費用を浪費することになるでしょう。

Python未経験者が合格を目指すためには?

では、仮に、これらに触れたことのない人が、認定講座の開講からの約3ヶ月で合格を目指すにはどうしたらよいでしょうか?

正直、かなり困難なチャレンジになることは間違いありません。

そのため、「Python と機械学習を学ぶ時間」と、「ディープラーニングを学ぶ時間」の配分を綿密に考える必要があります。

ただ、認定講座が始まる前に「Python」と「機械学習」の学習を済ませておくことが一番ベストと言うのが正直なところと言えるでしょう。

にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
認定講座を開講している各社では、認定講座の他にも、Python講座や、機械学習講座を開講しているところが多いのじゃ
ミツオカミツオカ
認定講座を受講する前に、まずはそれらの受講を検討するのも良いですね!

AIモデルの用途、構造、コードは頭に叩き込もう!!

「モデル」とは、入力に対し、目的とするアウトプットを出力するものを指します。

E資格では、AIエンジニアとしては最も基礎的なモデルの「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」や「RNN(回帰型ニューラルネットワーク)」と、その発展形から多く出題されます。

課題に適したモデルを選択する

AI に関する課題としては、「画像認識」や「自然言語処理」をはじめ、あらゆる分野で存在します。

そのため、それら全てに対応できる万能なモデルは存在しません。

「画像認識であれば CNN系」、「自然言語処理であれば RNN系」というように、課題に適したモデルを選定する必要があります。

E資格では実践的な視点で出題される

G検定レベルなら、上記の内容を把握しておけば大丈夫かもしれません。

ですが、E資格の場合には、

『どのような構造で、画像や文章から特徴を抽出しているのか?』

『それを Python で書くと、どのようなコードになるのか?』

など、かなり実践的な視点での出題がされます。

さらに、例えば、画像認識の中でも、発展形を含めると数多くのモデルが存在します。

それぞれのモデルのメリット、デメリットを理解していないと解けない問題なども出題されます。

講義内で紹介された AI のモデルについては、自分で実装するなどして徹底的に覚えるようにしましょう!

にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
あらゆるAI技術について深い知識が求められるため、ディープラーニングの学習をするだけでも一筋縄ではいかぬ!
ミツオカミツオカ
しかし逆に言えば、「E資格」に合格すれば『知識と実装技術を身につけている』というアピールになるので、AIエンジニアとして仕事を見つける際には心強い武器になりますね!

最新の動向にも注意!!技術論文の調査

ディープラーニングの分野は、日進月歩で発展を続けています。

つい数ヶ月前まで最適なソリューションだと言われていたモデルが、今では効率が悪い手法だと言われることがよくあります。

最新のモデルは、ディープラーニングの構造を深く理解している研究者たちが、日々新しい手法を考案しています。

そして、効果を得られたものについて、論文として発表することで世界に発信されます。

それらを適用できるAI技術者が、各々の業務に活用しているのです。

E資格は最新手法を業務に適用できるレベル

E資格は、この中の「最新手法を業務に適用できるレベル」を目指していので、論文で発表された新しいモデルについての出題がされます。

いわばAI技術の、時事問題のようなものです。

これについては、配点としては高くはないため、解けなくても合格は可能です。

ただ、論文を読んでいれば得点できるような内容のため、意識しておいて損はないでしょう!

にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
実際、AIエンジニアとして働くことになった場合に、従来手法と最新手法の比較ができる事は強みになる!
ミツオカミツオカ
余裕のある人はぜひ論文を調査して、従来手法との違いについて理解できるようになっておきましょう!

まとめ

にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
さて「E資格」合格のためのポイントについてどうじゃったかな?
ミツオカミツオカ
合格するためには、かなりの努力が必要な資格ではありますが…それだけ価値のある資格であることは間違いないですね!
にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
そうじゃ!ただ、一般的な資格試験と違って注意すべきことがある。それは「E資格」は合格した後が最も重要であるという点じゃ
ミツオカミツオカ
たしかに、ディープラーニング技術は現在も発展を続けているから、1年もしたら講座で学んだことが業務上で通用しなくなる可能性もありますもんね
にゃんこ師匠 にゃんこ師匠
だから、「E資格」合格者がすべきことは、学習した知識を基に最新技術を理解し、自分自身の知識をアップデートしていくことじゃ!
ミツオカミツオカ
この記事を役立てていただき、今後のAI業界を支える、AIエンジニアとして活躍して下さい!

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