E資格の出題範囲を理解しよう
このページは『E資格の情報収集』の4つあるカテゴリーの2つ目です。E資格認定試験の出題範囲は広く、合格に必要な知識の蓄積には時間（参考：学習期間）がかかります。そのため、長い道のり進むために出題科目とそれぞれのボリュームを把握してから進みたいです。ここでは、出題範囲を立体的に見ることで全体像をつかめるようにしています。
学習範囲の広さが分かります
はじめに
E資格は日本ディープラーニング協会が認定しています。名前の通り、近年の目覚ましいAI技術発展の中心にある”ディープラーニング（深層学習）”を学ぶことになります。一方で、「AI」と言う言葉が最初に登場した「ダートマス会議」は1956年、そこから多くの知識と経験が積み上げられてきました。ディープラーニングのすばらしさやその仕組みを理解するには、背景や数学的知識も必要になります。以降では、E資格認定試験の4つの「出題科目」を見ていきます。
立体的なイメージ
4つの出題科目は次の通りです。どれもちょうど4文字なので、ボリュームが同じに見えてしまいがちですが、そうではありません。
- 「応用数学」
- 「機械学習」
- 「深層学習」
- 「開発環境」
上記で述べた通り、ディープラーニング技術を理解することが目的です。E資格認定講座（本講座）はディープラーニング技術詳細や応用範囲を中心に学びますが、理解するためには「応用数学」や「機械学習」の知識が欠かせません。以下の図は、AI開発に焦点を当てている「開発環境」も含めて4つの出題科目を立体的にイメージしました。
- 応用数学が技術のベース
- その上に「機械学習」「深層学習」
- 「深層学習」は範囲が広く中心
- 「開発環境」でAI開発手法も学ぶ
このように理解しておくと、「深層学習」を学ぶために、その前段で「応用数学」「機械学習」を理解し、実践的なAI開発につながる「開発環境」も学んでおく、と言った全体像がイメージできたのではないでしょうか。
「深層学習（ディープラーニング）」が中心と覚えておきましょう。
出題科目と認定講座
認定講座（JDLA認定プログラム）の本講座で学ぶのは「深層学習」「開発環境」です。「応用数学」「機械学習」の理解を前提としていて、それら前提知識がないと本講座を受講してもなかなか理解が進まないでしょう。認定講座によって前提知識を付けるための予備講座が用意されているところもあります。もちろん、E資格認定試験は4つの出題科目の全てから出題されます。
| 前提知識（予備講座） | E資格認定の本講座 |
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現時点の実力のチェック
E資格の範囲がある程度理解できれば、次は自分がどの程度知っているのか確認してみましょう。
前提知識があるかどうか、どう調べますか？
- 出題科目ごとにキーワードがあります
- 知っているかどうかで判断します
（既に大学などで学んでいれば大丈夫） - 不足あれば、独学で学ぶことも可能です
以下のリンク先のページで前提知識がどの程度そろっているか確認できます。
認定講座について
前提知識が確認できれば、次は認定講座選びです。次のリンク先のページで認定講座について説明しています。
以上