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【E資格】勉強方法【合格体験記】

ゆゆ

こんにちは
サラリーマンのゆゆです。

今回はE資格合格体験記第２弾として、
私が行ったE資格の勉強方法や道のりなどについてまとめました。

少し長くなってしましましたが、お読みいただけると幸いです。

◆E資格勉強前の状態

優秀な方で日頃からAIに携わっていて、バリバリTensorFlowやPytorchでGAN、GANやっているような人だと一ヶ月もあれば受かるのかもしれませんが、私の場合はそうでもなく必死に4ヶ月間勉強しました。

とは言え、Python何それ？って訳でもないので、参考程度にE資格勉強開始前の私の状態を以下にまとめました。

・年齢：30代

・大学：偏差値50ちょいの工学部卒（非情報系）

・仕事：非IT系（非ITエンジニア）
　　　　- AIとも関わりはない
　　　　- エクセルはよく使う

・線形代数：高校、大学で学んだが全く覚えていないレベル

・統計学：書籍で独学（資格なし）

・機械学習：ネットで独学
　　　　- SVMなど種類を知っているレベル
　　　　- 理論はわからない

・ディープラーニング：ネットで独学
　　　　- Qiita見てPythonコードコピペしてた

・Python：書籍で独学
　　　　- クラスを使えるレベル
　　　　- @や__は使えない

・G検定：未学習、未取得
E資格勉強前の状態

簡単に言えば、Pythonでネットのコードをコピペしてディープラーニングすごいって言っているレベルです。

認定プログラムや学習期間は以下の通りです。

・認定プログラム：Aidemy

・E資格学習期間：4ヶ月

・勉強時間（推定）：平均2時間/日 × 120日 = 240時間くらい？
学習期間

勉強時間については当初記録しようと思ったのですが、結局出来ずじまいで、こんなもんだろうという時間を書いています。
（200時間は確実に勉強してますが300時間はしてないと思います）

◆Aidemyのコース内容

Aidemyの概要について簡単に紹介します。

  • 講義内容
    - E資格シラバスに則った約30コースを受講
    （Python入門から始まります）

  • 講義スタイル
    - 基本的には文章をスクロールして読む形式
    - 線形代数など一部動画もあり
    - 各コースの最後に添削問題あり

  • 修了条件
    - 全コース（添削問題含め）修了
    - E資格修了試験で64点以上取得すること（1問1点、問題数約100問）

  • その他特典
    - 30分単位で技術カウンセリングを受けられる（24回まで）
    - Slackを使って質問ができる（受講期間内であれば無制限）
    - 合格保証付き（最大2回の受験まで）

  • 難易度（AidemyというよりE資格）
    - ある程度のバックグランドがない人にとって高め

修了条件がよくわからず、受講マニュアルにはブログ（noteやQiitaなど含む）を書くやアプリを作るなども修了条件に書いてあったのですが、実際は添削問題を提出し、修了試験で合格すれば修了とのことでした。

※新しいシラバスからは講座のボリュームが増えたりと内容が変わっているかもしれません

もしプログラミングの経験がなく、文系の方で数学をあまり勉強してこなかった方は、受講前に入門書籍で構わないと思いますので事前学習されることをオススメします。

Aidemyの講座に数学（線形代数）もPython基礎もあるのですが、そこで初めて勉強するとなるとかなり時間を費やしてしまうのではないかと思われます。

受講期限がありますので、少なくともPythonくらいは復習のつもりで講座に挑むのがいいかと思います。

◆勉強の時系列

＜時系列のふりかえり＞

こんな感じで進めました

細かいことは端折ってますが、Aidemyや書籍をどのような流れで勉強したかは以下の通りです。

  1. Aidemyのコースを順にこなす
    （添削問題は復習用に飛ばした）

  2. 添削問題を解く

  3. 黒本を一通り解く（1〜18章まで）

  4. Aidemy E資格修了試験を受ける

  5. 「ゼロから作るディープラーニング①」を読む

  6. 「ゼロから作るディープラーニング②」を読む

  7. 黒本2周目

  8. 黒本3周目

  9. 黒本総仕上げ問題1周目

  10. 黒本4周目

  11. 黒本5周目

  12. 黒本総仕上げ問題2周目

  13. 「最強囲碁AI アルファ碁 解体新書」を読む

  14. 黒本6周目

  15. 黒本総仕上げ問題3周目

  16. 黒本7周目

※黒本は「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 徹底攻略シリーズ第2版」のことです

16個も挙げましたが、1が一番時間かかってます（笑）

あと、「ゼロから作る」シリーズは一度だけではなく途中何度か読んでますが、部分的なので1周目以外は上記から外しています。

一度、勉強できない日が3, 4日続いた時がありました。

その後はできない訳ではなかったのですが、すごい遅れをとった謎の感覚に襲われて勉強するのが怖くなり（？）、2,  3週間ほぼ勉強をしなかった期間がありました。

一度止めてしまうとズルズルやらなくなってしまうので、テキストを眺めるだけでも一日に一度はやった方がいいかと思います。

◆私の学習方法

学習方法というよりかは学習指針の話です。

E資格の内容って難しくつまずくポイントが多いと思います。

全然理解できない内容が出てきたとき、

  • わかるまで調べつくす人

  • とりあえず飛ばして先に進める人

に分かれると思うのですが、私はとりあえず飛ばしました。

よく6割理解したら（完璧にはせず）次にいきましょうという話を聞きますが、私の場合はわからない内容は2, 3割くらいの理解度で次に行きました。

黒本においても解説読んでもわからないときは、理解しないまま次に進めました。

その代わり何度も何度も繰り返しました。

繰り返していると、見慣れてくるせいか徐々に話がわかってくるようになりました。

理解しても歳のせいか記憶が持たなかったので、そういう意味でも繰り返し勉強法でよかったと思います。

◆学習教材

私が学生の頃はネットで勉強するって考えられなかったのですが、今は本当に様々な分野の学習情報が充実していますね。ネットがなかったらE資格合格は無理だった気がします。

＜認定プログラム：Aidemy＞

他の記事にも書いてますが、序盤はPython基礎や数学なので、簡単ではないにしろやれば身についていく感じでした。

中盤以降は私には厳しく、Aidemyのテキストを読むだけでは理解できないことが多くなっていきます。

特に強化学習はまったくわからず、必死にネット検索しました。

Aidemyの教材が分かりづらいというよりも、
強化学習に限らず各分野一冊の本を読まないと理解できないものをボリュームを抑えて教材にしたらあのようにしかならないような気がします。

おそらくどの認定プログラムを受講しても、
認定プログラムだけしか勉強せずに合格は厳しいのではないのでしょうか。

そういったときこそカウンセリング使えばいいんじゃないかと思われると思いますが、初学者にはカウンセリングで質問するための知識がそもそもなく、

「まったくわからないのでイチから教えて下さい」

とは言えずあまり活用できなかったです。。

Slack（での質問）はかなり活用したのでとても助かりました。

＜書籍＞

・徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 
　徹底攻略シリーズ第2版（通称黒本）
・ゼロから作るディープラーニング①
・ゼロから作るディープラーニング②
・最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版
・（ゼロから作るディープラーニング④）
E資格勉強に用いた書籍

書籍については別途noteでまとめる予定なので、あまりここでは書かないようにします。

ゼロから作るディープラーニング④に関しては、現時点では販売されてなく記載するか悩みましたが、勉強させて頂いたことには間違いないので（）付で記載しています。

ゼロから作るディープラーニング④は「強化学習編」で、12月に公開レビューがあり原稿を読ませていただきました。
（もちろんレビューしました）

黒本に関しては以下の記事をご覧ください。

＜ネット記事＞

たくさんありすぎて覚えてないのですが、やはりQiitaの記事を読むことが多かったと思います。

  • 生成モデル（DCGANなど）

  • 物体検出（R-CNNなど）

  • セマンティックセグメンテーション（FCNなど）

これらはちょうどいいレベルの動画や記事がなかなか見つからなかったのですが、下記のブログがわかりやすかったのでリンクを貼らせていただきます。


＜YouTube＞

とりあえずわからないことはYouTubeで検索して調べてたので、かなり多くのチャンネルにお世話になったのですが、すべてを挙げるときりがないので３つに絞りました。

１．AIcia Solid Project

E資格の学習において一つのチャンネルしか見てはいけないという縛りがあるとしたら、「AIcia Solid Project」さんのチャンネルにします。というくらい視聴させていただきました。

「Transformer」などの論文系のみならずディープラーニングの基礎や数学なんかも素人向けに丁寧にわかりやすく解説されており、非常に勉強になったというかほんと助かりました。

論文系は文字での勉強の前にまず動画を視聴されることをオススメします。

２．予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」

これはド定番ですね。
大学の数学なんてまったく覚えていなかった私ですが、線形代数など数学関連をかなり勉強させていただきました。

応用数学100％取れたのはこのチャンネルのおかげ？（笑）

３．Neural Network Console

SONYが提供しているチャンネルです。

ディープラーニングのトピックに対して初心者向けに10分程度の動画でまとめているチャンネルです。テキストや実装での勉強をする前に観るといいかと思います。

部署の違いなのかわかりませんが、「nnabla ディープラーニングチャンネル」というチャンネルも出しており、こちらは論文などを詳細をしっかり時間をかけて説明されております。


◆学習で使ったツール

Pythonは除いて、勉強のまとめなどに使ったツールをご紹介します。

１．Notion

学習した内容を紙のノートにまとめる方が多いのかなと思うのですが、私は「Notion」を使ってまとめました。

私のNotionのE資格関連ページ

ノートで手書きで書いた方が覚えられるような気がしますが、E資格って膨大で、またネット記事、YouTubeのURLを保管したいとなるとデジタルにまとめた方がいいと思い「Notion」にしました。

スケジュール管理もできますし、家づくりなど最近はあらゆるコンテンツを「Notion」を使ってまとめております。

２．note

紙のノートではなく、まさに今記事を書いているこの「note」です。

Notionと"まとめる"という観点では被るのですが、他人の目を意識するので多少は丁寧にまとめられます（笑）

とは言っても大した数の記事は書いていませんが・・・
（1記事／週は書きたかったのになぁ）

あと、効果としてはサボり防止。
（サボりましたが笑）

ただ私の場合は執筆スピードが遅すぎてnote書いている時間があれば勉強した方がいいという状態になったので、オススメできる立場にないのですが、もしnoteのアカウントを持っているのであれば試してみてはいかがでしょうか？

３．Keynote（PowerPoint）

これこそ紙のノートでいいと思うのですが、私はLSTMのネットワークなどをKeynoteのスライドでまとめました。

何でもかんでもという訳ではなく、覚えた方がいいネットワークや黒本で理解しづらい問題などを図解でまとめた感じです。

＜番外編〜Twitter〜＞

Twitterでモチベーションを上げたり、情報を得るのもありなのかなと思います。

ただ私はトップ合格できるような人ばかりやっているイメージがあり、自分のレベルの低さにショックを受けないようにやりませんでした（汗）

E資格受験後にTwitterで「E資格」で検索してツイート見てましたが、「簡単だった」というツイートがまず目に入ってショックを受けました（笑）

でも、色々な方々の意見や情報を知れるので、情報収集ツールとしてだけでもやっておけばよかったです。

（ちなみに合格通知がきた日に勢いでアカウント作りました笑）

◆試験直前の10日間

これは本当にE資格に受かるためだけの行為なので本質的な勉強方法ではないのですが、さすがに覚えないと試験で点を取れないので、試験10日前あたりから下記の暗記と実装を一日一回行いました。

＜暗記＞

暗記と言っても無理やり覚えようとせずにただひたすら書き続けました。
4, 5日したら大枠は書けるようになっていたと思います。

  • 最適化アルゴリズム
    - 確率的勾配降下法（SGD）
    - モーメント
    - ネステロフのモーメンタム
    - AdaGrad
    - RMSprop
    - Adam

＜実装＞

  • im2col

im2colは丸暗記しようとしても無理なので、ただ写経（コードの丸写し）を続けました。

試験二日前に黒本全ての実装コードを写経しましたが、もう少し前にやっておけばよかったと思いました。

◆終わりに

長々と書きましたが、初学者で周りに相談できる環境でなく、E資格に合格できるか心配な方に少しでも私の経験談が届けばと思い書かせていただきました。

一人でも多くの方の参考になれば幸いです。


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