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目次
序言
2025年9月19日，E資格的合格通知透過電子郵件發送給我。我想這一生中將不會再有這麼艱難的考試了。我希望我的經驗能對未來想要考取此資格的人提供一些參考，於是我決定將其紀錄下來。
我的背景
- 在製造業工作的研究職
- 在元素研究和技術開發中，涉及機器學習
- 擁有資格：G檢定、數據科學家檢定（在考取E資格之前）
幾年前我完全沒有AI相關經驗，甚至連編程都沒接觸過，但不知不覺中，我已經陷入了與AI相關的生活中。（詳細資訊請見這篇文章）現在，我在本業的研究開發和作為マナビDXQuest的支持者活躍著，運用我的技能。
E資格是什麼
E資格是由日本深度學習協會（JDLA）認證的證書，證明持有人具有適當實作深度學習的AI工程師能力。要取得E資格，首先需完成JDLA的認證課程，需要證明自己在深度學習的應用數學、機器學習、深度學習、開發與運行環境等方面擁有廣泛的知識和實作技能。（生成AI回答）
因此，通過取得此資格，可以證明不僅擁有機器學習的知識，還有在深度學習和使用Python進行實作的能力。G檢定是通才，而E資格則定位為工程師。
合格率
關於合格率，大約是這樣的：
（引用自JDLA官方網站）
根據2018年到2025年#2的統計數據，合格率約為70%。（詳情可參考JDLA官方網站）單從數字看似乎相對較高，但這其實是個陷阱。考試本身的難度相當高，不容易通過。參加E資格考試的人，大多是已經超越了一定門檻的強者，自然合格率會偏高。
考取E資格的理由
直到去年，我對獲取資格並不感興趣，只覺得能完成工作就好，但隨著與AI工程師和數據科學家接觸愈加頻繁，我受到啟發，開始認為「取得資格也許不錯」。
由於E資格的門檻較高，我的計劃是先考取G檢定，再考取數據科學家檢定，並且終有一天挑戰E資格。
資格取得歷程
| 資格名稱 | 取得日期 |
|---|---|
| G檢定 | 2024年9月4日 |
| DS檢定 | 2025年1月8日 |
| E資格（新） | 2025年8月31日 |
在我撰寫這篇文章的過程中，我發現自己正好在一年內達成了目標。
JDLA認證課程
如上所述，並不是所有人都可以參加，只有完成JDLA認證課程的人才可以報名參加考試。（這也是考試難度高的原因之一）
這些認證課程各不相同，許多民間企業提供以獲取E資格為目標的私人教材，並且大多數都是數萬到十幾萬的高價課程（為了獲得報考資格竟需要支付如此高的費用，實在讓人心疼…）。
我選擇的認證課程
在眾多課程中，我選擇了AVILEN。我之所以決定是因為合格率相對較高。
（引用自AVILEN官方網站）
選擇的計劃
這部分我有些猶豫。因為已經對機器學習有一定了解，所以一開始考慮是否單選E資格課程或對應的快車道。但我不想考試失敗，既然參加考試，我就決定要將機器學習的知識徹底複習，於是我報名了全人類都懂的機器學習課程＋全人類都懂的E資格課程【Pytorch版】的組合。
考試費用
合計：230,230日圓
- 課程費用 ：168,300日圓
- 全人類都懂的機器學習課程＋全人類都懂的E資格課程【Pytorch版】
- 在線模擬考：16,280日圓
- 參考書費用1 ：6,050日圓（黑本）
- 參考書費用2 ：6,600日圓（白本）
- 考試費用 ：33,000日圓
我工作的公司並非IT業，E資格更無先例，但公司全額負擔了這些費用，對我來說非常感激，這也讓我感受到了一定的壓力。
學習方法
報名後我馬上開始學習。
目標是2025年8月的考試。因為在2月底報名，希望從3月開始學習。我對機器學習的基礎知識有一定自信，但不可以掉以輕心。
我制定了以下的學習計劃：
- 機器學習（複習）：1個月
- 深度學習 ：3個月
- 考試對策 ：2個月
最終我幾乎按照計劃進行了學習，但特別注意的點是什麼事情都要及早著手。AVILEN提供的學習時間表讓我保持進度，我很努力地前置推進，最終可能比一般模式提前了約兩個月完成課程，並全力以赴地將剩餘時間用於考試對策，這反而成為我合格的關鍵。
學習時間
由於沒有做詳細的記錄，所以這裡的時間是大致估算：
- 平日：3～4小時
- 休日：6～7小時
我估計在6個月內，至少花費了700小時。
修習條件
當然，如果無法成功修習課程，將無法獲得參加考試的資格，因此我把修習課程放在最優先的事項。對於AVILEN而言，需要通過以下四項：
-
編程演練
進行部分Python編程的課題。在卷積神經網絡、循環神經網絡、長短期記憶網絡、生成對抗網絡等各種任務中都會有課題發出。初學者可能會感到驚訝，但講師會提供詳細的解說視頻，因此可以獲得很多線索。不過，作業的數量是相當多的，建議儘早著手，會更好。這非常具有挑戰性。 -
產品開發演練
使用Python實際開發某種模型。主題可以是任何內容，但預先提供的參考主題可以選擇。我選擇了相對容易的CIFAR-10分類模型。
如果完全不會編碼，這對於一些課題來說會有點辛苦，但即使不知從何下手，也可以依據生成AI的建議進行，因此只要努力應該都能通過。 -
修習考試_5科目（機器學習）
機器學習領域在第一個月輕鬆完成了。可以多次挑戰，所以合格並不困難。 -
修習考試_深度學習
被認為是最難的最終考試。機會有兩次，得分率超過七成即可合格。我參加的時候，第1次能過的和第2次能過的比例大約是50:50。（第三次以後將收取費用）
在我的情況下，由於是觀望，因此以約60%的準備參加第一次考試，結果還是失敗了。誠實說，難度相當高，半途而廢的了解根本無法合格，所以我認真複習一周，才在第二次考試中勉強合格。我聽說AVILEN的修習考試很難，果然如此。
修習考試後的學習
AVILEN的修習考試難度高，修習通過後本番考試也可以合格的說法相當常見，但老實說，我仍然不覺得能行，因此在剩下的兩個月裡進行了徹底的對策。
E資格特別注重理論部分，故應該重點關注「理解」，而非「記憶」。我重新閱讀AVILEN的官方教材無數次，此外還使用了以下教材：
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書籍
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從零開始的深度學習①
本書我早就擁有並已讀過，所以當我不理解時用來當字典。AVILEN教材中會出現基於本書的代碼。因此這本書是必讀的，沒有它不行。 -
從零開始的深度學習②
我也擁有這本書，但之前並未完全閱讀，這次借機重頭開始。對於RNN和LSTM的結構，我認為有了相當詳細的理解。希望能讀到這本書也很推薦。 -
深度學習教科書 E資格精選問題集（白本）
我認為這本書並非必須。當前作為預期問題集的只有黑本和白本，但由於黑本的課程大變，因此幾乎沒有使用。只是翻翻看而已。本書在評論中經常提到錯誤很多，這點在下面會有詳細評註。希望能儘快出一份與課程完全對應的新問題集。
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其他
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ChatGPT輔助學習
這在理解方面大有幫助。「請告訴我有關〇〇的機制」開始詢問，可以不斷詢問直到自己滿意為止。我當時使用的是ChatGPT-Plus，並未感受到幻覺，因此可以放心地進行質疑。雖然也可以向講師詢問，但有時回復需要一天的時間，因此通常情況下我會依賴ChatGPT。 -
網路文章
關於自然語言處理特別是Transformer結構，可以參考這篇文章【Transformer的基礎】Multi-Head Attention的機制。這篇文章非常易懂，自從我聽完這個解釋後，整體架構在我腦海中再次清晰了許多。（目前似乎YouTube版本已不存在）
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參考鏈接
<details><summary>關於白本的常見評論</summary>如果你閱讀Amazon的評價就會明白，其中錯誤還不少。不僅僅是單純的錯別字，還包括內容本身的錯誤等致命失誤。有一定理解的讀者應該能察覺，但對於初學者來說，不建議一開始就用這本書學習。另一方面，本書的解釋量還是很充足的，在AVILEN教材中無法完全理解的部分輔助學習上頗有幫助。</details>
學習方法的工夫
我最大的工夫點在於製作自己的筆記。所謂筆記其實是數位筆記。👉Amazon Kindle Scribe
AVILEN教材或是我調查的內容，將其理解後寫成筆記。在這個過程中，儘量將資訊濃縮簡潔地寫到一頁上。然後將其轉換為PDF寄到電腦，或是在iPad上查閱（因為單獨使用Kindle翻頁會稍微不便）。這樣在今後的回顧中非常方便，復習也變得容易。不知不覺中，我已經寫了大約90頁。
考試前1個月
在修習考後約兩週的學習中，我進行了在線模擬考試來測量考試前一個月的水平。結果是…
在1090分中，我得到了890分，這顯然已經達到合格範圍，讓我鬆了一口氣。但同時，我的數學部分得分率較低。（因為在實作中不會出現計算問題，但我不太想去做…）
這時放鬆手頭的學習是很危險的，因此在考試前仍然保持相同的學習節奏，反復學習。對於總是錯誤的問題、即使答對卻無法解釋的問題，以及公式理解等，自我反思直到不再感到不安為止，這一個月的準備真的非常艱辛。越是緊張，越覺得之前的知識會失去，甚至想立刻就去參加考試。
考試前2天
迎來了最後的衝刺。我提前請了假。
通常情況下，兩天連續請假並不常見，但我告訴上司「想要做E資格的對策」，他表示理解。
做了哪些事情呢，補充一些被忽略的領域的知識，最終檢查解答過的問題。雖然這時再怎麼努力似乎也沒有意義，但我決定最後仍然不放鬆，能做的仍要儘量去做，於是也加強了這部分。意外地發現了自己尚未掌握的部分，感覺還是有了一定的效果。
考試當天
考試當天我特別沒有做什麼。打算相信自己過去所做的準備。
身份證明檢查和注意不要遲到是我唯一需要注意的。我在考場提前到達30分鐘，因此比預計稍早進行考試。我告訴自己「這半年來，為了這一天努力了，所以絕對沒問題！」然後，考試開始了。
考試體驗
老實說，考完後我感到「可能會不及格」，一段時間都處於震驚狀態。因為我沒有如預期般滿意的手感。內心不斷懷疑，「可能只有50%的把握…？」後續回想起自己做錯的地方，懷疑也許這道題也是錯的，那道題也可能錯，陷入了消極的思考中，什麼都無法進行。
就難度而言，與AVILEN的修習考試相比感覺要難得多。可能第一次修習考時的感受也差不多。而由於反復練習的關係，一些過度學習的內容雖然有點影響，但若有相當的難度，聽說與修習考的難度相當，我說「這情況不對…」。
合格通知
經歷這番折騰，三週後，期待已久的合格通知終於來了。
太好了，真的太好了。
總算取得我一直向往的E資格。取得資格固然令人高興，但我更想讚賞自己在這半年中，每天堅持學習、不輕言放棄的努力。
不過，我的應用數學分數依然很低，實在讓人尷尬。在課程中聽說，計算問題的出現比例每年都在減少，所以應優先考慮深度學習，因此我確實有一些放鬆，但這也是我沒有做好準備的責任，因此有點反省。
合格後的感想
E資格讓我獲得的東西
我確信自己學到了技能。
雖然在工作上與AI有接觸，但系統地學習整個AI的機會非常珍貴。E資格的概念是為AI工程師習得知識和技能，而這一系列的學習使我能夠深刻體會到這一點，對我來說是極大的財富。
我希望我獲得的不是浮光掠影的知識，而是可在工作中應用的真正技能，因此這一過程我面對著一切無法不斷探尋，且投入的努力最終能夠順利結合達到合格。
AVILEN的體驗
在眾多認證課程中選擇AVILEN是非常正確的決定。
正如宣傳所說，其合格率高的理由我能理解。教材、視頻、代碼解說等各方面質量都非常高，無可挑剔。通過修習考試後，能夠多次解題參加過去的修習考試，這一點對我幫助極大。結果上，對於考試的訓練幾乎完全依賴于AVILEN課程內的練習題，感覺完全足夠達到合格的水平。（雖然我也把白本讀了兩遍，但是否對最終得分有幫助則不太明確。）
此外，CTO吉川先生的解說非常清晰，我甚至因為多次觀看視頻而記住了他的台詞。特別是，針對所有在線模擬考題的解說視頻簡直是神作。
我真的非常感激您們的幫助。
未來展望
我終於可以自信地說「我在製作AI」。
儘管我在過去的努力上都保有相當的信念和熱情，但我希望能夠創造出比以前更好的產品。
這次的經驗是我在公司裡開拓新領域的契機。作為第一隻企鵝。
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