E資格

E資格（エンジニア資格）
(JDLA Deep Learning for ENGINEER) 

ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す「日本ディープラーニング協会」は、ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）の育成を目指し、第1回目となる2017年度G検定（ジェネラリスト検定）、「JDLA Deep Learning for GENERAL 2017」（G検定）を2017年12月に実施し、823名のジェネラリストを輩出しました。
2018年は、ディープラーニングを実装する人材（エンジニア）の育成を目指し、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する「E資格（エンジニア資格）」（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018）を2018年9月29日（土）に開催しました。どちらの試験にも各々に必要な知識やスキルセットを定義し、資格試験を行うとともに、協会が認定した事業者がトレーニングを提供していますが、「E資格（エンジニア資格）」の受験には、JDLA認定プログラムの修了が条件となり、5つのプログラムが認定されています（下記参照）
尚、「G検定」、「E資格」ともに、試験はどちらも年二回実施される予定です。また、検定・資格実施年毎に実施年号を付与するとしています。

◆JDLA認定プログラム（高等教育機関や民間事業者が提供する教育プログラムで、当協会が別途定める基準およびシラバスを満たすもの）
(1)現場で使えるディープラーニング基礎講座　⇒詳細はこちらで確認ください。
(2)機械学習オンライン／ディープラーニングオンライン　⇒詳細はこちらで確認ください。
(3)現場で潰しが効くディープラーニング講座　⇒詳細はこちらで確認ください。
④AI_STANDARD for Engineering　⇒詳細はこちらで確認ください。
⑤AIジョブカレ ディープラーニング講座　⇒詳細はこちらで確認ください。
※認定プログラムについて
実際の講義内容は日本ディープラーニング協会が定めるシラバスに従っているので、どの講座内容も大きく差はないと思います。ただ、価格と場所と時間帯がそれぞれ違いますので要注意。
・講座は誰でも受講できますが、「ＡＩ基礎知識」や、「Python文法」、「ＡＩで利用される数学（微分など）」の知識は最低必要です。必要な知識レベルは「ＡＩ基礎知識」はＧ検定合格レベル、「Python文法」はPython文法一般の理解、「ＡＩで利用される数学」は、線形代数、確率・統計、微分・偏微分の基礎レベルの理解、と考えていいと思います。

◆E資格（エンジニア資格）試験関連情報
・日本ディープラーニング協会は、2020年2月22日（土）に開催するE資格より、シラバスを改訂することを通知しました。この改訂では、IoTの急速な普及とともにディープラーニング技術の適用事例が拡大する中で、分散処理やエッジコンピューティングに関する知識も必要になってきていることから「軽量化・高速化技術」の項目を新たに追加し、項目の追加を含む改訂を行打ち合わせとしています。
　　新シラバスの詳細は以下のURLをご覧ください。
https://www.jdla.org/business/certificate/?id=certificate_No06

●難易度
　　「A」　 難関 　　　

【資格の難易度レベル】
「E検定」の難易度はITSSレベル3～4を目指す試験とされています。情報処理技術者試験でいうと応用情報技術者から高度情報技術者くらいになります。そして、この資格を取得すれば終わり、ということでなく、E資格合格がAIエンジニアとしてのスタートになり、E資格を起点にしてITSSレベルが5,6,7と上がっていくことを想定してるようです。
E検定の場合は、JDLA認定プログラムの修了が受験資格となっていますので、JDLAの認定プログラムの中から講座を選んで、30時間の講義と演習を受講しなければなりません。また、試験もG検定に比べると分野も広く、機械学習、深層学習の知識や数式、実装を問う問題が出題され、難易度が非常に高くなる試験です。学習時間は400時間は見ておくといいでしょう。

--------------------------------------------
・合格率
　JDLA Deep Learning for ENGINEER 2020#1
　2020年度第1回 E資格（エンジニア）試験結果 合格率68.0％ 
   受験申込者数1,076名   受験者数1,042名   合格者数709名 
※各科目の平均得点率
　応用数学 70.93%、機械学習 63.80%、深層学習 60.58%


※参考データ
　・JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019#2
　2019年度第2回 E資格（エンジニア）試験結果 合格率67.6％ 
   受験申込者数692名   受験者数670名   合格者数453名 
　　(各科目の平均得点率)
　応用数学 72.04%、機械学習 58.89%、深層学習 59.69%
　・JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019#1
　　2019年度第1回 E資格（エンジニア）試験結果 合格率63.3％ 
   受験申込者数396名   受験者数387名   合格者数245名 
　　(各科目の平均得点率)
　応用数学 66.77%、機械学習 64.91%、深層学習 55.51%　　

スポンサーリンク

日本ディープラーニング協会が行う検定試験に「G検定」と「E資格」が創設されました。
G検定はディープラーニングの基礎知識を問うものでエンジニアよりも、さまざまな分野の人がディープラーニングを活用していくことを求めています。一方、E資格はディープラーニングの理論を理解することでエンジニアリング・実装力を有していることが求められます。また、G検定についてはシラバスからの出題とされ、各自が協会推奨教材などで勉強して試験に臨むことを求められましたが、E資格の場合は日本ディープラーニング協会の認定プログラムの受講・修了を受験の条件にしています。認定プログラムは誰でも受講できますが、特に「ＡＩ基礎知識」や、「Python文法」、「AIで利用される数学（微分など）」の知識は最低必要になります。

E資格の勉強法としては、独学もいいと思いますが効率面でどうしても劣るため、まずは認定プログラムを選ぶことから始まります。E資格を受けるためには、JDLA認定プログラムを受講して受験資格を得る必要があります。そのため、E資格を受ける人はもれなく講座を受講します。
十分考えて自分に合った認定プログラムを選択することが大切です。その次に大事なのが教材です。認定プログラムだけでは深堀りが足りないと思えば、感じた分野の書籍を読まねばなりません。特に参考書は大切で、Deep Learningや深層学習、機械学習、数学(統計学)などの関連書籍を準備し、過去問集はないので認定プログラムで配布される例題集が役立ちます。黒本か他の問題集でもいいですが、難易度が高いと思ってください。

「E資格」の試験の主催者「一般社団法人日本ディープラーニング協会」は、東京大学やトヨタ自動車など、AIの先進的な企業や団体等で組織されています。こういう組織が実施する資格試験なので、資格にも権威があり、取得する価値は非常に大きいと言えるでしょう。そういう意味からも、この資格が取得できればビジネスマンの最先端のスキル証明として、また就職活動中の学生の方には上位企業への採用に役立つものと考えられます。中でもAI（人工知能）業界へ就職したい人は「G検定」、「E資格」両方をを取得しておく必要があると思います。
AI業界で働くためには、AIエンジニア以外でも「AI（人工知能）に関する体系的な理解、知識」を求められるのが、AI業界です。AI（人工知能）を商品として扱っていく企業なら、当然知っておくべき基礎知識として、AIや機械学習の代表的手法を理解していなければならないからです。

・試験実施：年二回実施予定
・試験申込み：日本ディープラーニング協会 資格試験専用Webサイト


    2023年 E資格（エンジニア資格）試験日程

「JDLA認定プログラム」を修了していること。

（初回）東京、大阪

32,400円（税込）

知識問題(多肢選択式)と実技試験で構成されています。

●出題問題
JDLA認定プログラム修了レベルで、使用フレームワーク、ライブラリに依存しない問題がシラバスより出題されます。
※ディープラーニング学習のシラバス（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018）
・応用数学：
　線形代数、確率・統計
・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、自己符号器、生成モデル、強化学習

●試験関連情報
　人気のあるIT資格のレベル解説
　ディープラーニング講座

●関連資格
　G検定
　AI実装検定
　統計検定
　Pythonエンジニア認定試験

日本ディープラーニング協会　　
英称：Japan Deep Learning Association （略称：JDLA）　　
　　http://www.jdla.org/
〒105-0001　東京都港区虎ノ門4-1-20　田中山ビル10F

●協会推薦図書
「ＡＩ白書　２０１７」 
(編)独立行政法人情報処理推進機構　AI白書編集委員会 角川アスキー総合研究所
「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」 
角川EPUB選書 (著)松尾 豊 KADOKAWA
「深層学習 機械学習プロフェッショナルシリーズ」 
(著)岡谷 貴之 講談社

・Deep Learning for ENGINEER 関連書籍一覧

過去問の問題集が一切ありませんので、参考書を上手く使うことが必須です。