徹底攻略ディープラーニング E 資格エンジニア問題集 第 2 版

内容を精査して再登場! AI エンジニアは必携の資格【ディープラーニング E 資格 (エンジニア)】対応の問題集。◆JDLA 認定プログラムの第 1 号事業者であるスキルアップ AI の講師陣が執筆!◆業界の第一人者 杉山 将氏 (理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長 / 東京大学 教授) 監修◆ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速!◆出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ!

日本ディープラーニング協会 (JDLA) が実施する E 資格 (エンジニア資格) に向けて、応用数学から深層学習の各手法、開発 / 運用環境までを問題を解きながら確認するための対策書が『徹底攻略ディープラーニング E 資格エンジニア問題集 第 2 版』 (小縣信也 / 斉藤翔汰 / 溝口聡 / 若杉一幸 著、杉山将 監修、ソキウス・ジャパン 編、インプレス、2021 年 5 月刊) です。版元の紹介文によると、第 2 版は内容を精査して再登場した版で、JDLA 認定プログラムの第 1 号事業者であるスキルアップ AI の講師陣が執筆し、正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速する、出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録、と案内されています。監修の杉山将氏は、紹介文の刊行時点の表記では理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長 / 東京大学 教授です。判型は A5 判、シリーズは徹底攻略です。

全 19 章 + 付録の構成、線形代数から開発 / 運用環境、総仕上げ問題まで

書店掲載の書誌 (出版社提供) の章題によると、構成は第 1 章から第 19 章までの全 19 章と付録です。第 1 章「線形代数」、第 2 章「確率・統計」、第 3 章「情報理論」が応用数学の土台で、第 4 章「機械学習の基礎」から第 5 章「前処理・特徴選択・性能指標」、第 6 章「モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索」、第 7 章「教師あり学習の各種アルゴリズム」、第 8 章「教師なし学習の各種アルゴリズム」、第 9 章「強化学習の各種アルゴリズム」までが機械学習の範囲です。第 10 章「深層学習の概要」以降が本書の中心で、第 11 章「順伝播計算と逆伝播計算」、第 12 章「最適化手法」、第 13 章「畳み込みニューラルネットワーク」、第 14 章「再帰型ニューラルネットワーク」、第 15 章「深層学習を用いた自然言語処理」、第 16 章「深層学習を用いた生成モデル」、第 17 章「深層学習を用いた強化学習」と手法別に進み、第 18 章「開発・運用環境」、第 19 章「総仕上げ問題」で締めます。付録は「覚えておくべき Python/NumPy の知識」です。書店掲載の書誌の内容説明では、試験範囲を完全網羅、試験前実力確認用の模擬試験問題 1 回分付とも案内されています。

理論と実装の両方を問う E 資格に、問題集で備える意味

JDLA の公式ページ (2026 年 9 月時点) は、E 資格を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試験と位置づけ、受験資格を 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、試験時間を 120 分、形式を知識問題 (多肢選択式 / 100 問程度)、出題範囲をシラバスより JDLA 認定プログラム修了レベルの出題としています。ソースコードを含む問題は Python で記述、またはフレームワークを利用した問題が出るとも明記されています。つまり、講座で一度学んだ内容を、数式の変形や計算、コードを含む問題として限られた時間で正確に再現できるかが試されます。深層学習 の学習では、誤差逆伝播法が連鎖律の積み重ねであること、最適化手法の違いが更新式のどの項に現れるか、畳み込み層の出力サイズがパディングとストライドでどう変わるかといった点は、講義を聞いて理解したつもりでも、手を動かして解くと曖昧さが露わになる典型です。本書が第 11 章と第 12 章で順伝播 / 逆伝播と最適化手法を独立した章として問い、第 9 章と第 17 章で 強化学習 を各種アルゴリズムと深層学習を用いた強化学習に分けて出題している構成は、この試験の性格に沿っています。一方で、本書は 2021 年 5 月の刊行で、版元が完全網羅と案内する試験範囲は刊行時点のシラバスに対するものです。JDLA 公式は 2026 年 9 月時点で E2026#2 からの改定シラバスと、E2026#1 まで適用の旧シラバスを併記しているため、受験する回のシラバスと本書の章題を照らし、差分にあたる項目は認定プログラムの教材などで別途補う必要があります。

認定プログラム修了者の総復習に向き、深層学習をゼロから学ぶ人には向かない

前提知識は、JDLA 認定プログラムで扱う水準の応用数学と機械学習、深層学習の理論です。本書は問題と解説で構成された演習書なので、深層学習を体系的に初めて学ぶ教科書として使うと、解説だけでは概念の導入が足りません。その段階の人は ディープラーニング本の選び方 で原理や理論を扱う本を先に選び、講座で学んだ後に本書へ戻る順序が適切です。著者 4 名は版元プロフィール (刊行時点) によると全員スキルアップ AI 講師で、小縣信也氏はスキルアップ AI 株式会社取締役、1 級建築士、エネルギー管理士で、日本ディープラーニング協会が実施する E 資格 2018 と E 資格 2019#1 で優秀賞を受賞、若杉一幸氏も E 資格 2018 で優秀賞を受賞しています。斉藤翔汰氏は修士 (情報学) で、深層学習や機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事、溝口聡氏は修士 (情報理工学) で統計検定 1 級と実用数学技能検定 1 級を持ち、深層学習や高次統計量分析を利用した音声強調技術の研究開発や画像処理などを含む機械学習コンサルティングに従事とあります。監修の杉山将氏は書店掲載の略歴 (刊行当時) によると 2014 年より東京大学大学院新領域創成科学研究科教授、2016 年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を兼任し、機械学習の理論 / アルゴリズム / 実世界応用に関する研究に従事しています。なお、E 資格の受験資格である認定プログラムの修了を満たしていない人が、本書だけで受験に進むことはできません。

認定プログラムを修了し、受験日までに理解の穴を見つけて埋めたい人にとって、19 章分の分野別問題と総仕上げ問題を順に解き、誤答の解説で理論をたどり直せる本書は、講座の受講料に対して合格の確度を上げるための投資として費用対効果の高い 1 冊です。数式とコードの両方で自分の理解を確かめたい受験者にこそ向いています。