【JDLA E資格】とにかく押さえておきたい項目10選
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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10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10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おさせていってくださいね。

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