【E資格対応】5万円で受けられるJDLA認定プログラムの『ディープラーニング講座』って?講座のポイントや勉強法を根掘り葉掘り聞いてみた。

【E資格対応】5万円で受けられるJDLA認定プログラムの『ディープラーニング講座』って?講座のポイントや勉強法を根掘り葉掘り聞いてみた。

E資格対策講座の選定に迷っている方、本ブログ必読!

みきてぃ
みきてぃ
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スキルアップAIは、2021年3月より、より多くの方に機械学習・ディープラーニングを学ぶ機会を提供するため、E資格対応の『現場で使えるディープラーニング基礎講座』(以下、DL講座)の受講価格を330,000円(税込)から55,000円(税込)に改定しました。

E資格取得は、実務でAIエンジニアとして活躍するための第一歩です。
日本ディープラーニング協会(JDLA)認定プログラムの中で最安値でE資格対応の講座を提供することで、たくさんの反響をいただきました。 しかし、より多くの方に利用していただいている一方で、DL講座に関するお問い合わせをいただく機会も増えてきました。

そこで、今回スキルアップAIのDL講座受講に関してよりイメージしていただけるよう、皆さんが気になる点や実際にお問い合わせを多くいただいている点などを、弊社代表の田原に聞いてみました!(講師の山田もゲストとして登場します!)
受講を検討している方や、E資格対策講座の選定に迷っている方は是非ご一読ください!

田原
田原
何でも聞いてください!

1.JDLA認定プログラム第1号の講座を最安値で受講できる

スキルアップAIのDL講座は、JDLA認定プログラム第1号として、これまで多くのE資格合格者を輩出してきました。そこで、まずは修了者の合格率や最安値(※)での提供に至った経緯を聞いてみました。
※受講期間10ヶ月以上の場合。E資格認定プログラム全15社の中で10ヶ月以上受講した場合の料金を算出し、各社ホームページで公開されている定価で比較。(2022年4月時点)

みきてぃ
「スキルアップAIのDL講座受講者の合格率はどのくらいなのでしょうか?」

田原
「認定プログラム第1号として、第1回のE資格から800名以上のE資格合格者を輩出しました(2022年3月時点)。スキルアップAIの講座の修了者の合格率は、毎回全認定プログラムの平均を大きく上回る結果となっています。修了者の中には高校生の方もいます。」

みきてぃ
「10代のE資格合格率はおおよそ全体の1%未満なので、高校生が難関のE資格に合格したのはすごいことですね!(高校生受講者のインタビューはこちら

また、2021年3月には価格を330,000円(税込)から55,000円(税込)に大幅に改定しましたが、どんな経緯だったのでしょうか?」

田原
「高価格な受講費用やカリキュラム充実度などの懸念点を解消すべく、受講者の声を元にオンライン講座を提供したことで受講体験を大幅に改善することができ、最安値での提供に至りました。
E資格の受験資格を得るには、認定事業者の講座受講および修了が必要なので、少しでも多くの方が気軽に受講するきっかけとなれば嬉しいです!」


2.スキルアップAIのJDLA認定プログラムの特長

次に、講座のポイントについて深掘りしました。


みきてぃ
「まず、簡単に他社のE資格対応講座と比較したものが下記となりますが、スキルアップAIならではの講座の特長は何ですか?」

スキルアップAI 他社① 他社②
料金(税込) ◎55,000円 165,000円 約123,000円
特典 ◎Notebook解説動画、1,000以上の過去QAストック、勉強会 サポートデスク チャット対応
試験対策 ◎通し課題、知識テスト 演習課題

※2022年3月時点の比較結果


田原
「自己学習がしやすいように様々な特典をご用意しています。
まず、多くの受講者からの要望を踏まえ、32時間の動画講義で扱う全てのJupyter Notebookファイルについても詳細を解説しているため、より深く理解することが可能です。

また、過去の受講者のQAを1,000以上データベース化し、分野ごとに取りまとめているので、予習などで疑問が出てきても、QA集を参考にして学習を進めることができます。
もし、DL講座の内容について不安がある方や1から学びたい人は、オプションとして質問し放題のチャットサービス(110,000円/税込)も一緒に付けることをおすすめします。」


みきてぃ
「過去の受講者の質問を見てあらゆる疑問をその場で解消できるのは、自己学習に役立ちそうですね。例えばどんな質問がストックされているのでしょうか?」


田原
「環境構築やエラーの対処法に関する質問や、スライド・Notebook・通し課題での不明点など、基本的なことから技術面でのニッチなことまで様々です。
技術面での質問だと、例えば『コードの意味』『手法の使い分けや方法』『具体的な事例』『計算手順』など、かなり細かく分野ごとにまとめられているので、とても参考になると思います。」

図:過去QAストックの例

田原
田原
基本的なことからニッチなことまで、1,000以上のQAを分野ごとに確認できます。

みきてぃ
「受講者にとって、他の人の疑問点を見て学びに繋がることもあるので、共有していただけるのは受講者にとっても嬉しい特典ですね。私も、セミナーなどに参加した時に、他の方の質問を聞いて「確かに!」と思うことがすごく多いです。」


3.スキルアップAIのJDLA認定プログラムの修了条件

E資格の修了条件となっている課題とテストについても詳しく聞いてみます。


みきてぃ
「DL講座を受講したら、だれでもE資格の受験資格を得られますか?」


田原
「修了課題でもある、通し課題と知識テストをクリアすれば、開催形式やオプションのチャット質問サービスの有無に関わらずE資格受験資格を取得できます。」


みきてぃ
「具体的にはどのような内容ですか?」


田原
基礎数学・機械学習・ディープラーニングそれぞれの知識テストと、画像データを識別するモデルの構築を行っていただきます。」


みきてぃ
「初めて受ける方は特に、しっかりと試験に向けた対策をできるか不安を感じる方や、実際のE資格の試験内容を意識して取り組みたい方も多いと思います。」


田原
E資格と同等の知識問題と実技課題となり、内容もE資格の試験を意識したものになっています。また、合格点に達するまで何度も受けることができるので、資格試験に向けた対策として活用いただけます。」


図:知識テストの例

みきてぃ
「最初は課題の量や難易度に危機感を感じてしまいそうですね、、、。」


田原
田原
ここを合格することがE資格を受けるための第一歩となり、試験対策にもなるので根気強く挑んでいただくことがポイントになります。

4.通し課題の発表と疑問点を消化するための勉強会

オンライン講座の受講者は個人で学習するので、他の方の取り組みも気になる方が多いでしょう。次に、ライブ配信で行う勉強会について質問しました。


みきてぃ
「『勉強会』では修了要件となる通し課題の発表を行うんですよね?」


田原
「ライブ配信で、通し課題の発表やそれに対するフィードバック、質疑応答などを行います。オンライン講座をお申込みの方は、受講期間中(受講開始から1年間)であれば、チャットサポート有無に関わらずご自由に参加いただけます。
発表するかどうかは任意ですが、貴重な機会ですのでぜひ積極的に取り組んでいただきたいです。
1ターム4回(年間8回)実施予定ですので、ご都合の良い日時で参加が可能です。」
※追加日程及び対面講座の詳細はこちらからご確認ください。


みきてぃ
「ずばり、勉強会に参加するメリットは?」


田原
「第一に、実務経験豊富な講師から直接、具体的なコメントやアドバイスをするので、理解を深めるのに有効です。」


田原
田原
自分の課題だけでなく、他の方の課題やフィードバックも共有できるので、自身のモチベーションアップにも繋がります。

みきてぃ
「都合が合う方は是非積極的に参加していただきたいですね。複数日程での参加も可能ですか?」


田原
「参加の回数制限はありませんが、発表の機会は1度のみとなります。他の方の発表を聞くことでよりスキルアップしたいなど希望があれば是非ご参加ください。
詳細が気になる方は、過去に開催された勉強会(E資格2021#2対応分)のレポートブログで勉強会の雰囲気を確認してみてください!」


5.JDLA認定プログラム以外のおすすめ学習

スキルアップAIでは、毎週無料で開催している『スキルアップAI キャンプ』やオリジナルの模試を受けられるE資格模試E資格の対策問題集の執筆など、講座以外にも様々な提供をしています。


田原
「『スキルアップAI キャンプ』では、試験に合わせてE資格対策なども行っており、合格に向けた様々な取り組みをしているので、参加していただくとより合格に近づけるかもしれません。」


みきてぃ
「E資格対策回に参加していた方からは、以下のような感想をいただいています。
『知っている知識の復習・整理にもなりましたし、知らないことの洗い出しにもなりました。』
『テスト範囲を一気におさらいできて非常によかったです。 どの分野の理解がまだ足りていないのかを把握できて残り時間で効率的に復習できそうです。』」


田原
「『E資格模試』は、DL講座を受講している方であればどなたでもお申込みいただけるので、現在の実力を把握したい方や学習の穴を埋めたい方におすすめです。
対面講座もしくはオンライン講座+チャットサポート有でお申込みされる方には、既に料金に含まれています。」


みきてぃ
「現在の自分の弱みを把握した上で、その場で解消できるということですか?」


田原
「はい、試験直後に採点し、重要な点をポイントで解説するのでその場ですぐに弱みを補うことができます。」


田原
田原
スキルアップAIキャンプやE資格模試に参加すると有益な情報をたくさん得ることができます!

「E資格対策の問題集である『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、スキルアップAIの講師が著者として提供しています。E資格の試験範囲に対応した唯一の問題集です。自分の苦手分野を見つけるためにも試験前に繰り返し学習することをおすすめします。」

みきてぃ
「問題を解く→復習するというサイクルを繰り返して知識を定着させることで、合格に着実に近づくことができますね!」


6.勉強スケジュール

DL講座は、オンラインの学習動画だけで約32時間程度の学習が必要となります。その他に演習時間や修了課題への取り組みも必要となるため、自身で最後まで効率よく学習することが難しく、悩む方もたくさんいるようです。
今回は学習時間や取り組み方のポイントについても聞いてみました。


みきてぃ
「勉強期間や1日の学習時間の目安はありますか?」


田原
DL講座自体を修了するまでの時間の目安としては、100時間程度必要となります。それ以外に問題集を解くなどの試験対策も含めると、総学習時間としては150時間から200時間程度割かれる方が多いです!」



勉強期間参考:AIについて学んでいる人はどんな人?独自アンケート結果詳細発表


みきてぃ
「200時間!! 毎日2時間やっても4ヶ月弱くらい必要ですね。DAY1~DAY8までのカリキュラムが用意されていますが、各DAYごとの学習の進め方の目安や方法はありますか?」


田原
「以下のサイクルをDAY毎に行う方法をおすすめしています。大体、各DAY20時間くらいが学習時間の目安です。」

  1. 動画講義を視聴する
  2. グループワークに各自で取り組む
  3. Notebook演習に取り組む
  4. Notebook解説動画を視聴し、Notebook演習の理解を深める
  5. 不明点がある場合は過去の受講者のQAを参照する

みきてぃ
「講義以外にグループワークや演習もあり、最後まで自身で計画的にやりきるのは難しそうです…。」


田原
「スキルアップAIでは、過去の受講生の学習の進め方を元に、各DAY毎に取り組んでいただく内容と学習時間をまとめた学習進捗管理ファイルをお渡ししています。
下図は、DAY2の学習管理表の例です。」


図:学習進捗管理ファイルの例

田原
田原
現在の進捗や、平均ペースからどの程度乖離しているか、何時間学習したかを可視化できるので、自身のスケジュールに合わせて調整しやすいように工夫しています。

みきてぃ
「学習時間の目安と共に自身の進捗が一括で管理できれば、『今日はここまで頑張ろう』『ある程度進んでいるから一旦休憩しよう』など計画的に進めることができそうですね!」


7.E資格新シラバスのポイントと対策

E資格2022#2の試験より、シラバスが新たに改訂されることが発表されました。受験を予定されている方は変更点のポイントや対策方法が気になる方も多いでしょう。そこで、シラバス改訂について、講師を務める山田にポイントや対策方法を聞いてみました!

7-1.フレームワークを用いた実装が問われるように

みきてぃ
「これまでのシラバスから大きく変更となる点はなんですか?」


山田
深層学習フレームワークによる実装が試験範囲に追加されます。受験者は、PyTorchもしくはTensorFlowを試験開始前に選択する必要があります。これまでのE資格ではNumPyを使ったスクラッチ実装として問われていた範囲の問題が、フレームワークを用いた実装に置き換わる部分もあります。」


みきてぃ
「大幅に改訂されたので対策方法が難しそうですね…。」


山田
「DL講座では本カリキュラム改訂に伴いPyTorchの教材をセットで提供していますので、受講者はPyTorchを用いた実装の対策ができます。
※TensorFlowは使用していません。


また、どちらのフレームワークについてもさまざまな書籍が出版されています。2022#2以降の改訂に向けた補強学習として、以下の入門書籍もおすすめです。」
TensorFlow:新村拓也『TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門』インプレス, 2018.
PyTorch:宮本圭一郎ほか『PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック』秀和システム, 2018.


7-2.深層学習の各分野に新たな項目が追加

みきてぃ
「旧シラバスからある深層学習のセクションにも新たな項目が追加されているとお聞きしました。」


山田
「はい、追加箇所として以下のような点が挙げられます。

  1. 深層強化学習分野にA3Cが追加
  2. 画像認識分野にResNetとEfficientNetが新たに追加
  3. 自然言語処理分野にBERTとGPT-nが追加

これらはすべてDL講座の新シラバス対応の補足教材で対策することが可能です。
※補足教材は、2022年5月中旬以降に追加予定です。講座の受講期間中であれば、既にお申込みの皆さまにも別途追加の教材をお渡しします。

また、仕組みをしっかり理解したい場合、少し難解ですが原著論文もしくはその日本語解説記事を読むこともおすすめします。」


7-3.距離学習やメタ学習、深層学習の説明性など、新たなセクションが追加

みきてぃ
「たくさんの変更点があって混乱している方も多そうですね…。他にも新しく追加された分野はあるのでしょうか?」


山田
距離学習やメタ学習、深層学習の説明性などが追加になりました。この分野も、原著論文やその派生コンテンツから学ぶのが確実ですが、前提知識が足りないと理解が難しい場合もあります。こういった比較的新しい領域の知識は、書籍などでまとまっている情報が少なく、自学自習が少し難しいです。


新たに追加となった分野に関してもDL講座の補足教材で対策することが可能です。
また、無料勉強会「スキルアップAIキャンプ」では新設分野のXAI(説明可能なAI)やメタ学習についてもテーマとして取り扱いますので、参加して学ぶと効果的です!」

山田
山田
新シラバスのポイントを押さえてE資格合格を目指しましょう!

8.受講者へメッセージ

最後に、これからE資格の受験を考えている人やAIエンジニアを目指す人へのメッセージをいただきました!


田原
田原
スキルアップAIは、E資格を「現場で活躍できるAIエンジニアの通過点」と捉えています。そこから、いかに現場で活躍できるAIエンジニアになるかが重要です。
合格だけを目的にするのはもったいないと思います。だからこそ、DL講座は資格取得だけを目指したものではなく、実務に繋がる内容としています。

みきてぃ
「受講生のキャリアを育成するという中長期的な視点で考えると、とても手厚いプログラムになっていると思うので、あくまでE資格を取得することをゴールとせず、講座で学んだことをしっかり自分のものとして、ビジネス現場で活躍する人材になるための足がかりとしてほしいですね!

実際にDL講座を受講した方(2022#1受講者)からは、
『講師の説明も分かりやすく、分野全体を一通り学ぶことができる有意義な講座でした。』
『プログラミング未経験からの受講でしたが関連講座含めて学習でき、無事にE資格まで取得できたので良かったです。』
『資料と解説が大変わかりやすく、とても勉強になった。問い合わせに関する担当者の対応も早く丁寧。』
などの感想をいただいています。」


田原
「それでも、最後まで講座についていけるか不安という方もいると思います。
まずはスキルアップAIが提供している簡単なスキルチェックを受験いただくことで、受講についていけるか事前に確認いただけます。
また、DAY1~DAY3までの内容(約6時間相当分)をトライアル版として無料で配布しております。講座の雰囲気やわかり易さを体験できますので、是非試してみてください。」


みきてぃ
「E資格に向けたJDLA認定プログラムのWeb説明会も開催しています!説明会では、認定講座の特長・講座内容・スケジュールなどについてご説明します。講座に関して直接質問することもできますので、より詳しい内容を知りたい方はお気軽にご参加ください。」

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更新日:2022.07.22

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