日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格取得に向けて勉強するための本をまとめました。

【おすすめ本】E資格を本で勉強したいあなたへ

E資格取得に向けて勉強するための本をどれがいいのか、そもそも本で勉強する必要があるのか、そんなことをまとめていきたいと思います。

自己紹介

私は第3回の試験(JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019#2)でE資格に合格しました。

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そもそもE資格とは

  • 国内唯一のAIエンジニア向けの資格
  • 「理論」を理解し「実装」する能力が必要
  • JDLA認定プログラムを修了すると受験可能
    (自動車教習所みたいな感じ)
  • 詳しくは公式ホームページ

そもそも本で勉強した方がいいのか?

試験合格だけを目指すなら本は基本不要

E資格の試験に合格さえすれば良いという方は、基本的に本を買う必要はないでしょう。E資格の試験は、公認プログラムを頑張れば合格できるように設計されています。

実際、私自身も、公認プログラム以外の教材は一切買わずに合格することができました。

▶︎【体験談】zero to oneのオンライン講座でE資格とってみた感想

本もそんなに安くないですし、より深い勉強は時間がかかります。「まずは試験合格を優先!」という人は、認定プログラムを信じてガツガツ進めてみると良いと思います。

試験の先を目指すための本での勉強はアリ

一方で、「より深く理解したい」、「試験合格の先の活躍を見据えている」、「シラバス以外も勉強したい」という人もたくさんいると思います。そんな方々には、公認プログラムと併せて本での学習が有効かもしれません。

おすすめ本リスト(厳選)

「これから機械学習を勉強していこう」というのに選択肢が多すぎると困ってしまうと思うので、本当におすすめな3冊に絞って以下でご紹介します。

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 [斎藤康毅]

E資格にぴったりな本はやはり「ゼロDeep」です。私がもし、もう一度E資格の勉強を本でするなら、間違いなく「ゼロDeep」で勉強します。

この本の特徴は、既存の機械学習ライブラリ(TensorFlow、Keras、Chainerなど)を使わずにディープラーニングを作っていくところです。Pythonで書かれたプログラムを見ながら、自分の手を動かすことで、ディープラーニングの”原理”を理解できると同時に、実装力も身に着けることができます。

E資格の方針にも「実装する能力」は含まれており、既存の機械学習ライブラリを使わないPythonプログラミングをする必要があります。認定プログラムの演習問題や本番の試験問題にも、「ゼロDeep」と似たプログラムがたくさん出てきました。逆に、JDLAは「ゼロDeep」をもとに問題を作ってるんじゃないでしょうか。



ゼロから作るDeep Learning 2 ―自然言語処理編 [斎藤康毅]

こちらは上記の「ゼロから作るDeep Learning」の続編です。「2」では、自然言語処理に注目しており、RNNなどを理解し、マスターすることができます。コンセプトは「1」と変わらず、既存の機械学習ライブラリを使わないでゼロから作っていきます。

RNNもがっつりシラバスの範囲内で、試験にも出題されていました。



深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) [岡谷貴之]

岡谷先生の「深層学習」も有名ですね。「ゼロDeep」の実装重視に対して、この「深層学習」は理論重視です。ブーム初期に出たこともあり、深く理解するというよりは、広く浅く説明されている印象で、網羅的に深層学習のことが理解できるような本です。この本で理論を学びながら、認定プログラムで実装を練習すると、理解が深まりやすいと思います。

ただ、数学にあまり慣れてない人にとっては、数式の部分は少し難しいかもしれません。数式が難しすぎる場合は、文章だけ追っていくことで、概要をつかんでいくことができるでしょう。そして、認定プログラムの演習問題で実装などの具体的な部分を補填していく感じです。

まとめ

  • 試験合格だけを目指すなら本は基本不要
  • 試験合格の先を目指すなら本での勉強もアリ
  • 実装→「ゼロから作るDeep Learning」(斎藤康毅)
  • 理論→「深層学習」(岡谷貴之)

さいごに

日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格取得に向けて勉強するための本をまとめました。参考になれば幸いです。


以上です。

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