【JDLA E資格】とにかく押さえておきたい項目20選
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【JDLA E資格】とにかく押さえておきたい項目20選

ドイ

2025/11/14 22:13

【JDLA E資格】とにかく押さえておきたい項目20選

どんどんブラッシュアップしていくつもりですが、
E資格まとめnoteマガジンから
取り急ぎちゃんと勉強してきたい20項目を選出しました。

JDLA E資格の概要と試験範囲であるシラバスはこちら

https://www.jdla.org/certificate/engineer/

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有しているかを認定する。

来年2026年8月に開催予定の「E資格2026#2」より、新しいシラバスが適用となりますのでご注意ください。
次回の2026年2月が現行シラバス最後の試験となります。

E資格まとめマガジンはこちら

https://note.com/doindoindoin/m/mf2a42e064473

JDLA ディープラーニング E資格を獲ろうぜ｜ドイのnote｜note

日本ディープラーニング協会が主催するディープラーニングエンジニア資格の「E資格」について勉強方法や体験記、頻出項目などを復讐がてらにまとめていくマガジンです。E資格取得を目指す皆さんのお役に立てれば幸いです。

では10選Go!

【E資格頻出対策#01】最尤推定とMAP推定の違いとは？試験で問われる式・概念をやさしく図解！
https://note.com/doindoindoin/n/n22f12e55c0f8

【E資格対策#01】最尤推定・MAP推定とは？違いと使い分けを簡単に解説！｜ドイのnote

はじめに E資格の受験勉強を始めた方の多くが、初期に直面するのが「確率モデル」「最尤推定」「MAP推定」といった統計・機械学習の基本概念です。この分野は、モデルのパラメータをどうやって決めるかという根本的な問いに関わります。また、試験ではこれらの定義や違い、数式を正しく理解しているかどうかが選択肢レベルで問われます。この記事では、最尤推定（Maximum Likelihood Estimation）とMAP推定（Maximum A Posteriori Estimation）の考え方と違いを、 E資格の頻出ポイントに絞ってわかりやすく整理します。ポイントの概要（まずは

note.com

【E資格頻出対策#02】エントロピーとKLダイバージェンスを正しく理解する！数式と意味をやさしく解説

https://note.com/doindoindoin/n/nd006ee5b6add

【E資格対策#02】エントロピー・KLダイバージェンスの意味と式をマスターしよう！｜ドイのnote

ほぼ出ると言っても過言ではないエントロピーとKLダイバージェンス！この記事でマスターしてください。この記事でわかることエントロピーとは何か交差エントロピーとエントロピーの違い KLダイバージェンスが何を表す指標なのかそれぞれの数式と直感的な理解 E資格での出題ポイント E資格では情報理論をベースとした損失関数の理解が必須です。特にニューラルネットワークの分類タスクでは、交差エントロピー損失とKLダイバージェンスが頻出します。計算式を丸暗記するのではなく、意味を理解しておくことが重要です。なぜ重要なのか（試験と実務の両面から）

【E資格頻出対策#03】バイアス・バリアンスの図解と式で理解する汎化誤差

https://note.com/doindoindoin/n/n76a3b9e2d245

【E資格対策#03】バイアス・バリアンスの図解と式で理解する汎化誤差｜ドイのnote

この記事でわかることバイアスとバリアンスとは何か両者のトレードオフ関係汎化誤差の分解式 E資格で出題される典型パターンと注意点実務上の応用（過学習・アンダーフィッティング対策） E資格では、「モデルの性能評価」と「汎化能力の理解」を問う問題として、バイアス・バリアンス分解が頻出します。単なる暗記ではなく、式の意味と直感的な関係を理解することが得点の鍵です。なぜ重要なのか試験では、以下のような問題形式で出題されることが予想されます「モデルの複雑さを上げたとき、バイアス・バリアンスはどう変化するか」「汎化誤差はどの

【E資格頻出対策#04】ホールドアウト法と交差検証の違いを一発で覚える！

https://note.com/doindoindoin/n/n882fe1408bfe

【E資格対策#04】ホールドアウト法と交差検証の違いを一発で覚える！｜ドイのnote

この記事でわかることモデル評価における「ホールドアウト法」と「交差検証」の違いそれぞれのメリット・デメリット E資格で出題される典型パターン実務での使い分け方 E資格では、「モデルの汎化性能をどう評価するか」が頻出テーマの一つです。特に、ホールドアウト法とk分割交差検証（k-fold cross validation）は、単語として覚えるだけでなく、目的と適用シーンの違いを理解しておく必要があります。なぜ重要なのかモデルを訓練するだけでは、その性能は「訓練データ上の性能（再現力）」しか分かりません。実際に重要なのは、未知データに対す

【E資格頻出対策#05】SGDとAdamの違いを図と数式でやさしく整理！

https://note.com/doindoindoin/n/n4c89c8eceb3d

【E資格対策#05】SGD・Adamを図解で比較！試験によく出る特徴と数式のポイント｜ドイのnote

この記事でわかること勾配降下法（Gradient Descent）の基本 SGD（確率的勾配降下法）とAdamの違いそれぞれの数式・特徴・出題ポイント E資格での頻出テーマ（最適化理論） E資格では「最適化（optimization）」が毎回出題されます。中でも、SGD・Momentum・Adam は公式シラバスにも明記されており、「式・仕組み・特徴・使いどころ」をセットで理解しておく必要があります。なぜ重要なのかディープラーニングでは、損失関数（Loss）を最小化するために**勾配降下法（Gradient Descent）**が使われま

【E資格頻出対策#06】L1/L2正則化とドロップアウトの違いと使い所を整理しよう！

https://note.com/doindoindoin/n/n67f5f61517ea

【E資格対策#06】L1/L2正則化とドロップアウト、違いと使い所を整理しよう！｜ドイのnote

この記事でわかること正則化（regularization）とは何か L1正則化・L2正則化の違いと数式ドロップアウトの仕組みと効果過学習防止の観点から使い所を整理 E資格での出題ポイント E資格では、「過学習（overfitting）」の対策として正則化手法が頻繁に出題されます。特に L1/L2正則化とドロップアウトは試験でほぼ毎回登場する定番テーマです。なぜ重要なのかニューラルネットワークは、学習データに強く適合しすぎると**汎化性能（未知データへの対応力）**が下がります。これが「過学習」です。正則化は、その過学習を抑制す

【E資格頻出対策#07】CNNの基礎としくみをやさしく図解｜カーネル・ストライドとは？

https://note.com/doindoindoin/n/ne278ed6e6589

【E資格対策#07】CNNの基礎としくみをやさしく図解｜カーネル・ストライドとは？｜ドイのnote

この記事でわかること CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の基本構造カーネル（フィルタ）・ストライド・パディングの意味畳み込み層・プーリング層・全結合層の役割 E資格で問われやすいポイントと図解での理解 E資格では、**CNN（Convolutional Neural Network）**の仕組みが毎年出題されています。画像処理や物体認識の基礎となるモデルであり、構造・計算・特徴マップの概念は必修です。なぜ重要なのか CNNは、**「画像データに特化したニューラルネット」**として、E資格の中でも出題頻度が特に高いトピックです。 1.

【E資格頻出対策#08】RNN・LSTM・GRUの違いを比較！時系列データに強い理由とは？

https://note.com/doindoindoin/n/na6bd042b3734

【E資格対策#08】RNN・LSTM・GRUの違いを比較！時系列データに強い理由とは？｜ドイのnote

この記事でわかること RNN・LSTM・GRUの基本構造と違い時系列データに強い理由勾配消失問題とその対策 E資格で問われる典型ポイント図解による直感的理解 E資格では自然言語処理・時系列処理の基礎として、RNN・LSTM・GRUが毎回出題されています。特に、「勾配消失を防ぐ仕組み」「ゲート構造の違い」を理解しておくことが重要です。 1. 時系列モデルが必要な理由画像とは異なり、文章やセンサーデータなどの時系列データは順序や文脈が重要です。 RNN系モデルが扱えるデータの例：文章（自然言語）音声データ株価や気

【E資格頻出対策#09】転移学習・ドメイン適応とは？仕組みと違いをE資格視点で解説

https://note.com/doindoindoin/n/nfdbe562291c4

【E資格対策#09】転移学習・ドメイン適応とは？仕組みと違いをE資格視点で解説｜ドイのnote

この記事でわかること転移学習（Transfer Learning）の基本ドメイン適応（Domain Adaptation）との違い Fine-tuning のやり方と効果 E資格で問われる出題ポイント図解で理解するモデル構造と学習手順 E資格では応用問題として転移学習・ドメイン適応が頻繁に登場します。特に、「定義の違い」や「学習手順」「どの部分を再学習するか」が出題されます。 1. 転移学習とは（Transfer Learning）転移学習とは、大規模データで事前学習されたモデルを別タスクに再利用する学習方法です。最も一般的なケー

【E資格頻出対策#10】ResNetのスキップ接続とは？深いネットワークを学習できる理由とWideResNetのポイント

https://note.com/doindoindoin/n/na06f6b20f6d2

【E資格対策#10】ResNetのスキップ接続とは？深いネットワークを学習できる理由｜ドイのnote

この記事でわかること ResNet（Residual Network）の構造スキップ接続（Residual Connection）の意味深層ネットワークが学習できなくなる理由（勾配消失・劣化問題） Bottleneck構造、Identity Mapping の理解 WideResNet（WRN）との違い（頻出） E資格で問われる本質的ポイント深層化は性能向上の王道手法ですが、層を増やしても精度が上がらなくなる「劣化問題」や「勾配消失問題」が発生します。 ResNetは、これを**スキップ接続（skip connection）**で解決した

【E資格対策#11】Vision Transformer（ViT）とは？CNNとの違いと構造をやさしく解説

https://note.com/doindoindoin/n/n87c70f60990d?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策#11】Vision Transformer（ViT）とは？CNNとの違いと構造をやさしく解説｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。画像処理といえばCNN（畳み込みニューラルネットワーク）が主流でしたが、 2020年にGoogleが発表した Vision Transformer（ViT）により、画像タスクにもTransformerベースの手法が本格的に活用されるようになりました。 E資格でも、近年このようなTransformerベースのモデルが画像認識タスクに使われる理由や構造について問われることがあります。この記事では、以下のポイントを整理して学びます。必ずと言って良いほどでていましたので確実に押

【E資格対策 #12】YOLOとSSDの違いを図解で整理

https://note.com/doindoindoin/n/n01e8dbd078c9?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #12】YOLOとSSDの違いを図解で整理｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。物体検出における代表的な手法として、「YOLO（You Only Look Once）」と「SSD（Single Shot MultiBox Detector）」があります。どちらもリアルタイム物体検出で広く使われており、E資格でもそれぞれの構造や違いが問われることがあります。この記事では、それぞれのモデルの特徴を図解とともに整理し、比較しながら理解を深めていきましょう。 1. 物体検出とは？物体検出は、画像の中から特定の物体の位置（バウンディングボックス）とクラス（

【E資格対策 #13】Batch NormalizationとLayer Normalizationの比較

https://note.com/doindoindoin/n/n466c92998d22?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #13】Batch NormalizationとLayer Normalizationの比較｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。深層学習において、学習の安定性や収束速度を高めるために使われる「正規化手法」。その代表例が Batch Normalization（バッチ正規化）と Layer Normalization（レイヤー正規化）です。本記事では、これらの正規化手法の違いや使用場面、そして覚えておきたい数式を含めて整理していきます。この辺も試験では出やすい項目なのでしっかり押さえていきましょう。 1. なぜ正規化が必要なのか？深層学習では、層が深くなると**内部共変量シフト（inte

【E資格対策 #14】U-NetとFCNの違いとは？

https://note.com/doindoindoin/n/n7870c0a70837?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #14】U-NetとFCNの違いとは？｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。〜セマンティックセグメンテーションの定番モデルを整理〜セマンティックセグメンテーションは、画像中の各ピクセルに対してクラスラベルを割り当てるタスクです。この分野で代表的なアーキテクチャが、FCN（Fully Convolutional Network）とU-Netです。 E資格では、これらのモデルの構造・特徴・用途の違いが出題されることがあります。この記事では、E資格を目指すあなたのために、FCNとU-Netの違いを図解・数式・事例を交えて丁寧に整理します。 1.

【E資格対策 #15】BERTとGPTの違いを構造から解説

https://note.com/doindoindoin/n/n12d1be6f4180?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #15】BERTとGPTの違いを構造から解説｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。〜トランスフォーマーモデルの双方向 vs 自回帰を理解する〜深層学習による自然言語処理（NLP）の分野では、Transformerベースのモデルが大きな進歩をもたらしました。その中でも代表的なモデルが BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）と GPT（Generative Pre-trained Transformer）です。 E資格でも近年、これらのアーキテクチャの違いや学習方法

【E資格対策 #16】畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

https://note.com/doindoindoin/n/n8ebe211ff7d5?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #16】畳み込みニューラルネットワーク（CNN）｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。〜数式と構造で理解する画像認識の基礎〜ディープラーニングにおける画像処理で最も広く使われているモデルがCNN（Convolutional Neural Network）です。 E資格では、CNNの構造・処理の流れ・パラメータの意味などが頻出で、数式を含む正確な理解が重要になります。 1. CNNとは？ CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像などの空間構造を持つデータを効率的に処理するために設計されたニューラルネットワークです。特徴：局所的な特徴を

【E資格対策 #17】機械学習の評価指標まとめ｜Accuracy・Precision・Recall・F値・AUCなどを整理

https://note.com/doindoindoin/n/na49b338e0949?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #17】機械学習の評価指標まとめ｜Accuracy・Precision・Recall・F値・AUCなどを整理｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。 E資格を受験するうえで、モデルの性能評価指標に関する知識は非常に重要です。分類や回帰、確率モデルの評価に用いられるさまざまな指標が登場するため、意味と計算方法を正確に理解することが合格の鍵になります。本記事では、以下の評価指標についてまとめ、例題を通して理解を深めます。 1. 混同行列（Confusion Matrix） 2クラス分類での予測結果を整理する基本ツールです。試験前にこれがささっとノートにかけるようになるといいでしょう 2. 二値分類の基本指標全部

【E資格対策 #18】FCOSとは？アンカーフリーの物体検出を支える技術を解説

https://note.com/doindoindoin/n/n0f5efac496ef?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #18】FCOSとは？アンカーフリーの物体検出を支える技術を解説｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。〜 Center-nessとFPNで実現する次世代検出〜 FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）は、YOLOやSSDに続く新しい物体検出アーキテクチャです。最大の特徴は「アンカーを使わない（Anchor-Free）検出」であり、複雑な設計を必要としないシンプルかつ高精度な物体検出モデルとして注目を集めています。 E資格の最新シラバスにも記載されており、要素技術である「FPN」「Center-ness」「アンビ

【E資格対策 #19】BERTとGPT-nの違いとは？大規模言語モデル（LLM）の基礎から整理しよう

https://note.com/doindoindoin/n/n65ad4098d6ba?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #19】BERTとGPT-nの違いとは？大規模言語モデル（LLM）の基礎から整理しよう｜ドイのnote

※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。近年、自然言語処理（NLP）の分野で大きな注目を集めているのが、大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）です。中でも代表的なモデルが BERT と GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズであり、 E資格の試験範囲にも含まれています。本記事では、これらのモデルの基礎と違いを明確にし、試験対策として押さえるべきポイントを整理します。 1. BERT（Bidirectional Encode

【E資格対策 #20】GAN（Generative Adversarial Network）とは？

https://note.com/doindoindoin/n/ne230a9f9a8db?magazine_key=mf2a42e064473

【E資格対策 #20】GAN（Generative Adversarial Network）とは？｜ドイのnote

― 生成モデルの代表格を体系的に理解する ― ※この記事はE資格試験受験者向けの学習支援を目的としており、出題内容の直接的な引用は行っておりません。 ■ この記事のポイント GANの基本構造（Generator / Discriminator）を理解するなぜGANが「不安定」「学習が難しい」と言われるのかを説明できるようになる E資格の範囲で押さえるべき代表的なGANの派生モデルを整理する各GANの「何を改善したのか」を軸に比較できるようになる参考論文 Generative Adversarial NetworksWe propo

E資格のシラバスは幅広いので少しずつでも全体的に網羅して押さえていってくださいね。

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E資格に出てくるベクトルの大半は○ベクトル？