E検定合格のためにおすすめの本/書籍7選
今回はE検定に関するおすすめの本/書籍を7冊紹介していきます。
E検定とは
E検定（正式名称：日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の「ディープラーニング検定」）は日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、ディープラーニング技術の理解度を測る検定試験です。
この試験はディープラーニングに関する基礎知識や応用知識を問うもので、AI・機械学習分野での専門性をアピールするための資格として位置づけられています。
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E検定合格のためにおすすめの本/書籍7選
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
深層学習教科書 ディープラーニング E資格（エンジニア）精選問題集はE資格の受験を目指すディープラーニングエンジニア向けに、試験範囲に基づいた問題が精選されている問題集です。ディープラーニングの基礎から応用までを網羅し、合格に向けた実践的な問題演習ができる内容です。各問題には詳しい解説が付いており、E資格の範囲に沿った学習に役立つ構成になっています。
実務でも役立つモデル構築や、Pythonなどのコーディングを取り入れた問題が含まれており、実装力の向上にもつながります。
試験の形式や出題傾向に対応した問題が多く、効率的な試験対策に最適です。
徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集
徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集はディープラーニングE資格に合格するための知識と問題演習を提供する問題集です。ディープラーニングの基礎から応用まで幅広いテーマに対応し、試験対策に必要なスキルや知識を効率よく習得できる内容です。特に、ディープラーニングの概念、アルゴリズム、実装方法に加え、試験で問われる数理的基礎もカバーされています。
ディープラーニングの実装に焦点を当てた問題が含まれており、Pythonによるコーディングやモデル構築に役立つ内容が多く、実践的なスキルが養われます。
出題傾向や難易度を試験に合わせており、実際の試験に近い形式で演習できるため、効率よく試験対策を進められます。
２０２２年一回目のE資格取得しました。その試験対策で二周ほどこの本で学習しました。
もちろん試験で頻出部位の解説などもあるのですが、特に数学的な背景に関して深掘りされている箇所が良かったです。こちらをきっちり学習することで、発展的な学習に関しても納得感を持ちながら進めることができました。
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
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はディープラーニングの基礎理論を学びつつ、実際にPythonで実装することで理解を深める形式の教科書です。ディープラーニングのアルゴリズムや数理的な背景をゼロから丁寧に解説しており、実装を通じて学べる構成となっています。複雑なライブラリに頼らずに1から作り上げるため、基礎知識がしっかりと身につく一冊です。
ニューラルネットワークの仕組みや誤差逆伝播法などの基本理論がわかりやすく解説されており、初心者でも理解しやすい構成です。
ニューラルネットワークを1から構築するプロセスが具体的に示されており、ディープラーニングの仕組みが自然に理解できる内容です。
機械学習について学ぶといえばどの本もフレームワークを使い、実際中でどのようにことが行われているのか詳細に説明している本は本当に少ない。しかしこの本はフレームワークに頼らず一からディープラーニングを構築し、その動きを肌で感じ取ることができる。
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編はディープラーニングを用いた自然言語処理（NLP）に焦点を当て、理論から実装までをステップごとに学ぶことができる内容です。前作「ゼロから作るDeep Learning」の続編として、自然言語処理のアルゴリズムや技術的な背景を基礎から解説し、Pythonを用いた実装を通じて学習を進める構成です。NLPに興味のあるエンジニアや研究者が基礎から深く学びたい方に向けて書かれています。
自然言語の特徴やトークナイゼーション、ワードベクトルの生成方法など、NLPの基本となる理論が丁寧に解説されています。
RNN、LSTM、Seq2Seqモデルなど、自然言語処理に欠かせないディープラーニングモデルが取り上げられ、仕組みから実装までを学べます。
この書籍は、現在当たり前に使われている検索システムや文字変換システムを構築するのに必要な理論が詰まっている１冊です。
理論の例題が豊富にあり楽しく学習できます。
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
最短コースでわかる ディープラーニングの数学はディープラーニングに必要な数学的な知識を、短期間で効率よく学べるようにまとめた入門書です。ディープラーニングの理解に欠かせない線形代数や微積分、確率統計といった基礎を解説し、数学が苦手な方でも理解しやすいように構成されています。実際にディープラーニングのアルゴリズムを支える理論を学ぶことで、技術の本質を短時間で掴みたいエンジニアや学生に向けて書かれています。
線形代数や微分積分、確率統計といった基礎数学を簡潔に解説し、ディープラーニングでの活用方法も示されています。
難解な数式を直感的に理解できるよう、ビジュアルを多用して解説しているため、初心者でも理解しやすくなっています。
事細かに解説してくれているので、時間がある人は根本的な理解の助けになる良本。
初歩の数学は理解出来ている前提なので、1からの人は時間がかかるかも。
図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書は機械学習とディープラーニングの基本から応用までを図解とともに分かりやすく解説し、これらの技術の全体像を効率的に学べる一冊です。専門用語やアルゴリズムの仕組み、実践に役立つ技術をシンプルな図解で理解できるよう工夫されており、ビジュアル重視で初学者から中級者まで幅広い読者に適しています。
機械学習やディープラーニングの仕組みを、アルゴリズムごとに整理し、初心者にもわかりやすく説明しています。
決定木やSVM、ニューラルネットワーク、CNN、RNNといった代表的なアルゴリズムを直感的に理解できる図解で紹介しています。
図解が多くわかりやすいです。
数式やソースコードは出てきません。多変量解析や機械学習のアルゴリズムをざっくりと理解するのに適しています。
多変量解析の入門書に手を出して数式がさっぱりわからず詰まっていましたが、この本のおかげで他の本も読み進められるようになりました。
初学者の方はまずはこの本を読んでアルゴリズムの概要や用途を知るところから始めると良いと思います。
最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング
最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミングは深層学習フレームワークのPyTorchを使ったディープラーニングプログラミングを、短期間で学べる構成になっています。ディープラーニングの基礎理論を押さえつつ、実装に特化しており、特に時間が限られているエンジニアや学生に向けた効率的な学習ガイドとして活用できます。実装手順に沿って進むことで、ディープラーニングの全体像が自然に理解できる内容です。
PyTorchの基礎的な使い方やデータ操作、テンソル演算を解説しており、Python初心者でも扱いやすい内容になっています。
実践に重きを置いたコンパクトな内容で、最短でディープラーニングのプログラミングを習得できるように配慮されています。
分かりやすく読みやすい。
ただしある程度の基礎知識は必要。
特にオブジェクト指向を理解していないと置いてけぼりになる可能性がある。
結構高度なことを優しく説明しており、説明がうまい。
さすがは大学の先生。
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