深層学習教科書 ディープラーニング E 資格 (エンジニア) 精選問題集

受講生合格率 9 割超を誇る講師陣の合格メソッドに基づいた、精選問題集。E2024＃2 以降の試験シラバスに完全対応。良質な重要問題 282 問と解説を収録。出題範囲を幅広くカバーした「総合問題」1 回分を Web 提供。読者特典として、本書の内容に完全対応した「AI 読者アシスタント」つき。

『深層学習教科書 ディープラーニング E 資格 (エンジニア) 精選問題集』 (岩澤 有祐 監修、小林 範久、小林 寛幸 著、翔泳社、2024 年 10 月刊) は、日本ディープラーニング協会 (JDLA) の E 資格 (エンジニア資格) に向けた演習用の問題集です。シリーズは翔泳社の EXAMPRESS に属する深層学習教科書で、版元の紹介では、E2024#2 試験から適用されるシラバスに対応し、重要問題 282 問と解説を収録したうえで、出題範囲を幅広くカバーした総合問題 1 回分をダウンロードで提供すると説明されています。認定プログラムで学んだ内容を、試験と同じ問いの形で確かめ直したい受験者に向けた一冊です。

全 5 章の構成、数学的基礎から開発 / 運用環境まで

章立ては第 1 章 数学的基礎、第 2 章 機械学習、第 3 章 深層学習の基礎、第 4 章 深層学習の応用、第 5 章 開発 / 運用環境の 5 章で、これに Web 提供の第 6 章 総合問題が加わります。第 1 章は確率 / 統計と情報理論、第 2 章は機械学習の基礎を扱い、第 3 章では順伝播型ネットワーク、深層モデルのための最適化と正則化、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、Transformer、汎化性能向上のためのテクニックへ進みます。第 4 章は画像認識、物体検出、セマンティックセグメンテーション、自然言語処理、生成モデル、深層強化学習、様々な学習方法、深層学習の説明性と応用の分野を一巡し、第 5 章は端末側での計算、分散処理、アクセラレータ、環境構築という、モデルを動かす側の論点を受け持ちます。この並びは JDLA が公開している試験範囲の大項目と対応しており、範囲表を横に置きながら弱い分野を拾っていく使い方がしやすい構成です。版元はこのほか、本書の内容に対応した AI 読者アシスタントを読者特典として案内しています。

範囲の広い E 資格で問題演習が効く理由

E 資格は、JDLA の説明では、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認定する試験です。難しさは範囲の広さそのものにあります。確率分布や KL ダイバージェンスのような情報理論の量、誤差逆伝播で勾配がどう流れるか、Momentum や Adam といった最適化手法の更新式の違い、ドロップアウトやバッチ正規化の効き方、畳み込み層の出力サイズの計算、RNN で勾配が消えやすい理由と LSTM のゲートの役割、Transformer の注意機構の計算手順まで、深層学習 の教科書で何章にも分かれる論点が一つの試験に並びます。概念を言葉で説明できることと、選択肢の中から正しい式やコード片を選べることの間には差があり、そこを埋めるのが問題演習の役目です。JDLA は E2022#2 から PyTorch または TensorFlow のどちらかを選んで解く実装問題も扱うとしているので、選んだフレームワークで実際に手を動かした経験も合わせて準備しておくと安心です。

受験資格とシラバスの切り替え、購入前に確かめたいこと

2026 年 10 月時点の JDLA の案内では、受験には 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条件とされています。本書は認定プログラムの代わりになる教材ではなく、修了した内容を試験に向けて仕上げるための一冊と捉えるのが自然です。もう一つ確かめておきたいのが試験範囲の版です。同じ時点の JDLA のページでは E2026#2 から適用される試験範囲が公開され、E2024#2 からの範囲は E2026#1 までの旧シラバスと位置づけられています。本書は E2024#2 からの範囲に合わせて作られているため、受ける回がどちらの範囲で出題されるかを JDLA の公開資料で確かめ、改定で加わった論点があれば別の資料で補う前提で使ってください。

深層学習をこれから学び始める人には、問題集という形式は向きません。解説は問題ごとに論点を確かめる書き方になるため、体系立てた理解は教科書や認定プログラムの教材で先に作っておく必要があります。第 1 章の確率 / 統計や情報理論でつまずく場合は 機械学習の数学を学ぶ本 で土台を補い、理論と実装のどちらを深めるかで本を選び直したい場合は ディープラーニング本の選び方 が手がかりになります。

認定プログラムを修了して受験の回が決まっており、範囲の広さに対して自分の弱い論点を早めに洗い出したい人にとって、シラバスの大項目どおりに章が並ぶ本書は、学習の抜けを問題の形で見つけられる実用的な一冊です。章ごとの演習で弱い分野を絞り込み、最後に総合問題で全範囲を通して確かめる流れで使えば、限られた準備期間を効率よく配分できます。