まるこです|･ω･`)ﾉ
今回の記事は、当ブログが掲げる「AI人材になるためのロードマップ」の中で
「STEP3 必要なスキルを身に着ける」に当たります。
順番に読み進めていくことで、効率よく準備を進められるようになっております。
AI人材を目指す方は、ぜひ他の記事にも目をお通してみてください。
みなさん、E資格持ってますか～！
僕がAIエンジニアにキャリアチェンジする際に、最も後悔したこと。
それは、E資格を取らずに挑んでしまったことです…。
経験者なら正直あってもなくてもいい気がしますが、こと未経験でAIエンジニアへキャリアチェンジを目指している方は、ゼッタイに取ったほうがいいです。
騙されたと思って取ってください。
履歴書でも課題でも面接でもガチで使えます。
持ってるのと持ってないのでは、ナタで野生のクマに挑むか、猟銃で挑むかくらい違います。
僕の場合は運よくデータ分析コンペで結果を残せたので、それが猟銃になりましたが、E資格の方が確実に猟銃をゲットできると思います。
今回はE資格と、その受験資格になっているJDLA認定プログラムについて徹底的に掘り下げていきたいと思います。
E資格とは
E資格(エンジニア資格)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資格
です。
日本の人工知能技術を主導する組織である日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催しています。
誰でも受験できるわけではなく、JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していることが受験条件になります。
夏冬で年2回開催されており、直近の試験日は
2022年8月26日(金)／27日(土)
になっています。
受講者数は急激に伸びており、今後ますます有名になるでしょう。
CDLE(シードル)
CDLE(シードル、Community of Deep Learning Evangelists)についての公式ページの説明です。
JDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）が実施する、G検定・E資格の合格者のみが参加できる、4万人を超える日本最大のAIコミュニティです。ディープラーニングの社会実装の日本代表として、社会を発展させるエバンジェリストたちが集まり、学び合い・アウトプットする場を提供しています。
https://cdle.jp/about
2022年3月時点で会員数が5万人を突破しています。
同月に開催された「CDLE DAY 2022（春）」（CDLEメンバーが一堂に会し、共に学び、互いのCDLE活動を報告し合うCDLEメンバーの文化祭）には900名もの会員が参加したようです。
このようなコミュニティは大抵、短期間で過疎化してしまったりするのですが、さすがJDLA主催だけあって活気がありますね。
E資格は就活にどう役立つのか
履歴書に書ける
E資格はディープラーニングの理論の理解と実装力を証明する資格です。
近年急速に知名度を上げている資格ですので、AIに明るい企業であればもちろん把握しており選考が有利になります。
逆にE資格の存在を知らない企業であれば、AI業界に関するアンテナが高くないので入社後に苦労するかもしれません。
面接で役立つ
面接では技術的な質問もされますが、E資格の出題範囲をカバーできていればまず問題ないと思います。
というのも、僕が実際に面接で聞かれた質問群は、まんまE資格の問題だったからです。
E資格合格のために勉強すれば、そのまま面接対策にもなってしまいます。
ちなみに僕が
E資格取っとけばよかったぁー！！
とめちゃ後悔したのは、まさにこの技術質問がうまく答えられないことが多々あったからです。
JDLA認定プログラムとは
E資格を受験するには、日本ディープラーニング協会が定める基準およびシラバスを満たした「JDLA認定プログラム」を修了する必要があります。
公式に載っている一覧はコチラ
2022年5月現在、17の講座が載っています。
ただし法人特化型や大学の授業も含まれるので、誰でも受けられるものとなると選択肢は絞られてきます。
プログラミングスクールとのちがい
一般的なプログラミングスクール
一般的なAI関連のプログラミングスクールを修了すれば、希望者は修了証を受け取れます。
しかし企業担当者にその修了証を見せても、実際に何がどのくらいできるのかは伝わりません。
また、プログラミングスクールの修了条件はかなり低く設定されていることがほとんどです。
プログラミングスクールはいわば入学試験がない学校のようなもので、受講者のレベルは千差万別です。
そのため講座のレベルを上げすぎると、
- メンターへの負担が重くなる
- 学習がスムーズに進まず受講者の満足度が低下する
ということが起こります。
僕も、業界最大手のオンラインプログラミングスクールに通いましたが、正直物足りなさを感じました。
JDLA認定プログラム
E資格は日本ディープラーニング協会という日本の人工知能技術を主導する組織が行っている資格試験です。
合格率も75%程度で、しっかり勉強しないと合格できません。
JDLA認定プログラムはそのカリキュラムを日本ディープラーニング協会に認められた講座なので、学習レベルとしては通常のプログラミングスクールよりも高めに設定されています。
僕はJDLA認定プログラムではないオンラインプログラミングスクールに通ったのですが、めちゃくちゃ後悔しました…。
AI人材になるためにプログラミングスクールに通うなら、JDLA認定プログラム一択です。
JDLA認定プログラム一覧
一覧表でまとめたのでご覧ください。
ちなみに、日本ディープラーニング協会公式サイトのE資格認定プログラム事業者一覧の中で、以下の条件にあてはまるものをまとめています。
- 2022年5月現在開講している
- オンラインに対応している
- 法人向け・法人特化を除く
- 前提知識が無くても学べる
| 講座名 – 企業名 | 学習期間 – 参加費(税込) |
|---|---|
| E資格対策講座 – 株式会社アイデミー | 3ヵ月(動画100h以上) 327,800円→98,340円(給付金利用) ・数学とプログラミングの前提知識不要 ・E資格対策基礎問題＆解答集 ・合格保証 |
| E資格パッケージ講座 – エッジテクノロジー株式会社 | 最低30時間/月×3ヵ月 130,979円(質問なし108,979円) ・Python+数学講座（全10回） ・機械学習講座（全8回） ・ディープラーニング講座（全10回） ・オリジナル予想問題集(模試) |
| JDLA「E資格」認定プログラム – 株式会社 zero to one | 60〜100時間程度 165,000円→49,500円(給付金利用) ・微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必須 ・Pythonのプログラミングの基礎知識必須 |
| 全人類がわかるE資格コース＋基礎講座セット – 株式会社AVILEN | 150〜200時間程度(コンテンツ80h) 275,880円 認定講座 259,600円 E資格オンライン模試(2022#2)＋16,280円 |
| ラビット・チャレンジ – Study-AI株式会社 | 受講41時間＋勉強170時間 80,300円 認定講座 3,300円/月(入会金22,000円) 超AI入門講座＋55,000円 |
| E資格対策ディープラーニング短期集中講座 – 株式会社VOST | 最短4日(動画約30h) 160,600円 認定講座 107,800円 試験直前フォローアップ講座・模擬試験＋52,800円 |
| 0からE資格を目指すディープラーニング講座(オンライン) – スキルアップAI株式会社 | 38日(112h) 737,000円→221,100円(給付金利用) |
| 実践型 AIエンジニア育成講座（E資格対応） – 株式会社Present Square | 149,930円 認定講座 93,500円→28,050円(給付金利用) Python基礎講座＋21,560円 数学・統計学講座＋21,560円 機械学習講座＋78,760円 |
一見安そうに見えても、前提知識が無い場合は金額が大きく変わるので注意が必要です。
JDLA認定プログラムを選ぶポイント
たくさんある講座の中から選ぶのは大変だと思います。
この章では、講座を選ぶ際のポイントをまとめていきたいと思います。
まず、重要なポイントはこちら↓
- 自分のレベルに合った講座を選ぶ
- Reスキル講座（受講料最大70％支給）がコスパ良
重要なポイント
自分のレベルに合った講座を選ぶ
未経験者がいきなり数学・Pythonの前提知識必須の講座を受講すれば、ついていけず嫌になってしまうかもしれません。
前提知識は講座ごとに異なるので、しっかり確認しましょう。
Reスキル講座（受講料最大70％支給）
Reスキル講座（第四次産業革命スキル習得講座）とは、AIやIoT、クラウドといった第四次産業革命を支える技術を多くの人に習得してもらうための講座です。
一定の要件を満たすことで厚生労働省より専門実践教育訓練給付金として受講料の最大70％を支給してもらえます。
充実したカリキュラムを大幅な割引価格で受けられる超お得な講座です。
経産省公式HPに掲載されている講座一覧はコチラ
当記事で取り上げたJDLA認定プログラムでは4社の講座が認定されています。
- E資格対策講座 – 株式会社アイデミー
- JDLA「E資格」認定プログラム – 株式会社 zero to one
- 0からE資格を目指すディープラーニング講座(オンライン) – スキルアップAI株式会社
- 実践型 AIエンジニア育成講座(E資格対応) – 株式会社Present Square…2022年4月22日認定
重要ではないポイント
各社できるだけ受講者を集めるため、様々なアピールをしています。
その中でも僕が個人的に気にしなくていいと思うポイントを挙げていきます。
- 合格率
- 修了率
合格率
一見重要そうですが、そもそも受講者層の個人／法人の割合でも変わってきます。
理系開発職の法人の顧客が多ければ、当然ながら合格率は高いでしょう。
受講前に簡単なテストでふるいをかける講座もあるようです。
個人的にはあまり重要視する必要はないと思います。
修了率
修了率が高い→合格率が高い
ではありません。
修了率が高いということは「サポートが手厚い」ともとらえられますが、「修了試験が簡単すぎて実力がつかない」とも取れます。
これは僕が実際にプログラミングスクールに通った経験からきています。
おすすめのJDLA認定プログラム
この章では僕がおすすめするJDLA認定プログラムを紹介したいと思います。
E資格対策講座 – 株式会社アイデミー
株式会社アイデミーが運営するJDLAプログラム認定講座です。
株式会社アイデミーの講座は、初学者が挫折しないための工夫がてんこ盛りです。
それでは特徴をみていきましょう！
特徴
- 合格保証制度
- 数学の前提知識なし、プログラミング未経験OK
- 10秒で始められるディープラーニング
- 給付金利用で327,800円(税込)→98,340円(税込)
❶ 合格保証制度
一番の特徴は合格保証制度です。
E資格の試験は半年間隔で実施されるので、もし落ちてしまった場合は約半年間サポートが延長されることになります。
本来の受講期間は3ヵ月ですので、半年延長してもらえるのは初学者にとってかなり心強いのではないでしょうか。
※1 下記条件を満たした場合に利用できます。1.修了条件を満たしていること。
※2 下記条件を満たした場合に利用できます。1.修了条件を満たしていること。2.受講開始後1回目の試験を受験し、不合格であること。
※3 下記条件を満たした場合に利用できます。1.修了条件を満たしていること。2.受講開始後1回目の試験を受験していない、または、受験して不合格であること。修了条件
1.カリキュラムに記載されているコースを学習し、それぞれのコースに用意された「添削課題」を全て提出していること2.全ての「添削課題」提出後にのみ受験可能となる修了テスト(選択式・106問)をカリキュラムシートに記載の期限までに受験し、64点以上を取得していること。
3.実技テスト(記述式/50点満点)を受験し35点以上を取得していること。
無料サポートの種類について
E資格対策講座 – 株式会社アイデミー
・復習サポート：受講開始後1回目の試験まで、チャットサポートと教材の利用が可能です。
・合格保証サポート：受講開始後最大2回目の試験まで、チャットサポートと教材の利用が可能です。 受けられる無料サポートは、受講開始後1回目の試験が受講期間内にあるかどうかにより異なります。
タイムライン A) 受講開始後1回目の試験が，受講期間内にない場合
タイムライン B) 受講開始後1回目の試験が，受講期間内にある場合
※2021年5月24日以前に受講開始する場合はタイムラインA、2021年5月31日以降に受講開始する場合はタイムラインBです。
❸ 10秒で始められるディープラーニング
Aidemy独自のE-ラーニングシステムが用意されており、面倒な環境構築が必要ありません。
ちなみにプログラミングスクールの学習環境は2種類に大別されます。
- 独自の学習システム
- 大手IT企業が提供する実行環境…AWS Cloud9やGoogle Colabなど
僕はAIの学習を始める前は、受講期間が終わっても使えるので大手の実行環境の方がいいだろうと思っていました。
しかし両者を実際に使ってみると、独自のシステムの方が学習面で上手だなと考えを改めました。
理由としては、
- 学習の進捗状況が一目でわかるため、ゲームをクリアしていく感覚で夢中になれる
- 専用に設計されているので、つまずきがちなポイントをうまくフォローしてくれる（小テストが頻繁に出てくる、注釈が豊富）
私の場合「SIGNATE Quest」でこの手のシステムを体感しました。
しかもAidemyでは、解析にGPU環境が用意されているので、解析に時間がかかって学習が停滞するのを防ぐことができます。
このあたり、AIを専門にしている企業ならではだなぁと感じます。
受講費用・期間・形態
- 費用：327,800円(税込)→給付金利用で98,340円(税込)
- 期間：3ヵ月（試験に落ちた場合は+6ヵ月）
- 形態：オンラインのみ
カリキュラム
見ての通り、かなりの大ボリュームです。
プログラミング・数学の基礎からしっかり勉強することができます。
| コース名 | 目安時間(h) |
|---|---|
| Aidemy Premium受講の手引き | 0.05 |
| はじめてのPython | 4.0 |
| Python基礎 | 4.0 |
| ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算） | 3.0 |
| ライブラリ「Matplotlib」基礎（可視化） | 4.0 |
| 数学入門（微分積分） | 1.8 |
| 数学入門（線形代数） | 2.0 |
| 確率論・情報理論 | 3.0 |
| 機械学習概論 | 1.5 |
| 教師あり学習（回帰） | 1.0 |
| 教師あり学習（分類） | 3.0 |
| 教師なし学習 | 2.5 |
| ディープラーニング基礎 | 3.0 |
| 順伝播型ネットワーク | 3.0 |
| 生成モデル | 5.0 |
| 深層モデルのための最適化 | 4.0 |
| 深層学習のための正則化 | 6.0 |
| 理論から学ぶRNN（回帰結合型ネットワーク） | 3.0 |
| 理論から学ぶ強化学習 | 5.0 |
| CNNを用いた画像認識 | 3.0 |
| 理論から学ぶCNN | 3.0 |
| 深層学習の適用（画像認識） | 1.0 |
| 深層学習の適用（自然言語処理） | 2.0 |
| 深層学習の適用（pix2pix） | 1.0 |
| 深層学習の適用（WaveNet） | 1.5 |
| 深層学習の適用（音声認識） | 2.0 |
| 深層学習の説明性 | 2.0 |
| 分散処理 | 1.0 |
| 深層学習ライブラリ | 0.5 |
| モデル圧縮概論 | 1.0 |
| グラフニューラルネットワーク | 1.0 |
| メタ学習 | 4.0 |
| 距離学習 | 4.0 |
| Docker実践 | 1.5 |
| NumPy問題集 | 5.0 |
| TensorFlow問題集 | 10.0 |
| E資格修了試験 | 4.0 |
| E資格実技試験 | 5.0 |
| E資格問題集 | 5.0 |
| E資格直前対策 | 5.0 |
受講方法
受講を決める前に、一度オンライン無料相談会に参加することをお勧めします。
まとめ
今回の記事では、E資格の重要性とJDLA認定プログラムについてみてきました。
E資格は、未経験でAIエンジニアを目指す人にとって心強い武器になります。
2018年にできた比較的新しい資格ですが、今後その重要性は増していくでしょう。
最後まで読んでくださりありがとうございました。
まるこでした|･ω･`)ﾉ
今回の記事は、当ブログが掲げる「AI人材になるためのロードマップ」の中で
「STEP3 必要なスキルを身に着ける」に当たります。
順番に読み進めていくことで、効率よく準備を進められるようになっております。
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