AI資格として注目されているe資格を取得するには、どのような対策講座があるのでしょうか。
大別すると、オンラインで学べる講座か、通学して学ぶハンズオン形式の講座があります。
さらに、E資格の合格保証付きの講座、文系向けの基礎学習が充実している講座、返金保証のある講座など様々な特長をもった講座があります。
そこで、e検定の対策講座を選ぶ前に知っておきたいポイントをまとめました。
本記事は、e検定（e資格）の対策講座おすすめ8選を比較し、その違いをご紹介します。
e検定対策講座 おすすめ8選
e検定（e資格）の対策講座を選ぶ前に、比較・検討したいポイントは5点あります。
- 何を学べるか。（日本ディープラーニング協会の認定講座か）
- どのように学ぶか（通学、オンライン）。
- どのようなサポートを受けられるか（ビデオチャット、チャット、メール）。
- 模擬試験はあるか。
- 日程はどの程度か。
- いくらかかるか
上記ポイントをもとに、おすすめの対策講座8選をご紹介します。
それぞれを詳細にご紹介します。
1. AIジョブカレ
エッジコンサルティング株式会社が提供する日本ディープラーニング協会（JDLA）のE資格認定の研修です。そして、修了認定試験に合格すれば、E資格の受験資格を得られます。
文系出身者で数学の自信がない方で、高校数学から学び直しをしたい方向けの講座が用意されており、数学に自信のない方にも間口が広く用意されています。
返金保証制度があり、初回講座から1週間までであれば全額返金してもらえます。AIに関する研修のみならず、案件の紹介や転職の支援をしてくれます。
そして、仕事が決まった段階で、受講料を無料にできる仕組みがあります。そのため、これから転職も視野に入れている方におすすめのスクールです。
◆ 受講内容（Python+数学超入門講座）
- 機械学習に必要な数学
- Python
◆ 受講内容（ディープラーニング講座）
- 多層パーセプトロン、誤差逆伝播法
- 正則化、半教師あり学習・Dropout等
- 最適化、二次手法の近似・最適化戦略等
- CNNの基礎、仕組みの理解と実装
- CNNの各手法、VGG、GoogleNet、ResNet等
- RNNの基礎、仕組みの理解と実装
- RNNの各手法、seq2seq、LSTM、GRU、Attention、ESN等
- 生成モデル、VAE、GAN、DCGAN等
- 強化学習、価値反復法・方策勾配法・深層強化学習等
◆ 受講内容（機械学習講座）
- 機械学習概論、教師あり学習（回帰）、教師あり学習（分類）
- データ前処理、次元削減、分析実践・フィードバック
◆ 受講内容（Python＋機械学習に必要な数学講座）
- Python
- 機械学習に必要な数学
◆ 基本情報
- 研修日程： Python＋機械学習に必要な数学講座 3か月 機械学習 4か月 ディープラーニング講座 5か月
- 研修費用： e資格対応パッケージプラン 229,900円
- 研修場所： 東京、オンラインあり
- 模擬試験： 〇
- JDLA認定プログラム： 〇
- 文系でも、高校数学の学びなおしができる
- 返金保証がある
2. Aidemy
株式会社アイデミーが提供するE資格取得学習サービスです。業界初の合格保証をしています。ユーザー数は47,000人を超え、導入企業数は120社と実績のあるスクールです。
1回25分で演習課題の疑問を解消するカウンセリングを受けられたり、パーソナルメンターがSlackでチャットサポートをしてくれるため、独学のサポートをしてくれます。
数学やプログラミング経験がなくても、AI技術者になるまでの学習コースが豊富に用意されています。
◆ 受講内容
- ビジネス数学、統計学標準、統計学基礎
- はじめてのAI、Iotデバイスへの機械学習モデルのデプロイ、Cognitive Toolkit（CNTK）実践、遺伝子データを用いた機械学習、深層強化学習発展、ディープラーニング基礎、教師なし学習、教師あり学習、Python入門、機械学習概論、ライブラリPandas基礎、機械学習におけるデータ前処理、CNNを用いた画像認識 など
◆ 基本情報
- 研修日程： 3か月
- 研修費用： 298,000円（税込）
- 研修場所： オンライン
- 模擬試験： ×
- JDLA認定プログラム： 〇
- 合格保証がある
- メンターがサポートしてくれる
3. Study-AI
Study-AI株式会社が提供する日本ディープラーニング協会（JDLA）のE資格認定の研修です。当プログラムの受講と修了認定によりE資格を受験できます。
ディープラーニングを学習するにあたり、受講者の挫折ポイントを回避するため、基礎の繰り返しと全体像の把握を徹底しています。
◆ 受講内容（ベーシックターム）
- 線形代数
- 確率統計
- 情報理論
- 機械学習の基礎
- ディープラーニングの全体像と順伝播
◆ 受講内容（ディベロップターム）
- ディープラーニング、生成モデル、自己符号化器、強化学習
- RNN時系列など様々なデータの取り扱い、LSTMと自然言語処理、DNNの最新モデル、転移学習/検知、セグメンテーション/現場での考え方
◆ 基本情報
- 研修日程： 3か月
- 研修費用： 495,000円/1名
- 研修場所： 東京
- 模擬試験： 〇
- JDLA認定プログラム： 〇
【参考記事】 ・ Study-AI（G検定・E資格講座）の評判！メリット・デメリット
- 繰り返しで学習ができる
- 知識の積み上げに力をいれている
4. キカガク
AI、機械学習、ディープラーニングを学べる動画学習プラットフォームです。日本ディープラーニング協会のE資格認定講座で、これまで30,000人の受講実績があります。
数学から、プログラミング、環境構築、データ収集、データサイエンス、アプリケーション開発と幅広いテーマを学習できます。
なお、Reスキル講座にも認定されているため、専門実践教育訓練給付金制度を活用できるため、国から最大受講料の70％の還付金を得られます。
◆ 受講内容
| 数学 | 微分、線形代数 |
| Pythonの基礎 | 環境構築、Pythonの基礎、PandasとMatplotlibの基礎 |
| 機械学習の基礎 | 教師あり学習、データの前処理、ハイパーパラメータ調整、教師なし学習 |
| ディープラーニングの基礎 | ディープラーニングの概要、ディープラーニングの数学、PyTorch入門 |
| 画像処理 | 画像処理の基礎、畳み込みニューラルネットワーク、画像のクラス分類、犬猫分類、ファインチューニング |
| アプリケーション開発 | HTML、CSS 、サーバーサイドでのアプリケーション開発 |
| 時系列解析 | 時系列解析基礎Prophet、再帰型の基礎 |
| 自然言語処理 | 自然言語処理の基礎、テキスト分類 |
| Webページ制作の基礎 | Webページ概要、Webページ制作 |
| Webスクレイピングの基礎 | Webスクレイピングの基礎 |
| Djangoの基礎 | Webアプリケーションの基礎、Hello Worldアプリの作成、Herokuへデプロイ |
| 日記帳アプリの作成 | イントロダクション、DBの操作 |
| 機械学習アプリの作成 | DBの設計とテンプレート作成、ログイン・ログアウト機能の実装 |
| 画像分類アプリの作成 | 学習済みモデルの実装 |
【参考】 キカガク AI人材育成成長期コース
◆ 基本情報
- 研修日程： 1年間
- 研修費用： 792,000円
- 研修場所： オンライン
- 模擬試験： ×
- JDLA認定プログラム： 〇
- 専門実践教育訓練給付金制度を活用できる
- アプリ作りなど、実践的なカリキュラムが豊富である
5. ラビットチャレンジ
定価45万円の公認プログラムを個人限定で月額3,300円で受講できるコースです。応用数学、機械学習、深層学習（前半・後半）を、ビデオで受講をし、テスト・レポートを提出しながら、学習を進めます。
超入門者の方でもチャレンジできる超AI入門講座（5万円相当）が、現在は無料で利用できます。家庭教師のような寄り添い感で勉強が進められるので、AIを基礎から学びたい方にもおすすめです。
【出典】 ラビットチャレンジ
◆ 受講内容
| 応用数学 | 線形代数、確率・統計、情報理論 |
| 機械学習 | 機械学習の基礎、実用的な方法論 |
| 深層学習 | 順伝播型ネットワーク、深層モデルのための正則化、深層モデルのための最適化、畳み込みネットワーク、回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク、生成モデル、強化学習、深層学習の適応方法 |
| 開発・運用環境 | ミドルウェア、軽量化・高速化技術 |
◆ 基本情報
- 研修日程： 未公開
- 研修費用： 月額3,300円（個人の方限定）、入学金22,000円
- 研修場所： オンライン
- 模擬試験： 未公開
- JDLA認定プログラム： 〇
- 月額3,300円で学べるので、手軽に始められる
6. zero to one
株式会社zero to oneが提供する日本ディープラーニング協会（JDLA）のE資格認定の研修です。機械学習とディープラーニングの講座が用意されており、両方を修了することで、E資格に必要な修了証を取得できます。
全てオンライン上で受講できるため、すき間時間に受講したい方におすすめです。
◆ 受講内容（機械学習）
| イントロダクション | 機械学習の種類、線形代数、確率、Python |
| 回帰 | 線形回帰モデルの学習、実践に向けて |
| 分類 | 分類問題とは、実践に向けて |
| ニューラルネットワーク | ニューラルネットワーク、なぜ隠れ層が必要か、ニューラルネットワークの学習 |
| 機械学習モデルの実践に向けて | 実用上の問題と考えられる原因、オーバーフィッティング対策、データの前処理、巨大なデータを集める前に |
| サポートベクトルマシン | サポートベクトルマシンとは、カーネル法、サポートベクトルマシンの実践 |
| 教師なし学習 | 教師なし学習とは、クラスタリング、主成分分析 |
| ディープラーニング | ディープラーニングの基礎、ディープラーニングの応用例、ディープラーニングの主なモデル |
【出典】 zero to oneカリキュラム
◆ 受講内容（ディープラーニング）
| イントロダクション | ディープラーニングとは、機械学習、ディープラーニングの種類 |
| ニューラルネットワークの基礎 | 単純パーセプトロン、ロジスティック回帰、多層パーセプトロン、モデルの学習 |
| ニューラルネットワークの改善 | ニューラルネットワークの改善、活性化関数、正則化、最適化 |
| 畳み込みニューラルネットワーク | 畳み込みとプーリング、CNNの応用、CNNの構造、モデル紹介 |
| 回帰結合型ニューラルネットワーク | RNNのさまざまなモデル、RNNの課題 |
| 生成モデル | 前提知識の確認、深層生成モデル |
| 強化学習 | 強化学習とは、強化学習の定式化、動的計画法、モンテカルロ法とTD法、DQN、方策勾配法 |
【出典】 zero to one カリキュラム
◆ 基本情報
- 研修日程： 未公開
- 研修費用： ユーザー数に応じてID課金（定価：150,000円）
- 研修場所： オンライン
- 模擬試験： ×
- JDLA認定プログラム： 〇
- オンライン上で学べる
7. AI研究所
AI技術について専門的な知識だけでなく「わかりやすく教える能力」をもった講師による授業を売りにしています。また、実務で必要な環境構築や実装に関するスキル、さらに現場で起きる課題や問題を解決するための知識を学べます。
◆ 受講内容（1日目）
| 応用数学 | 線形代数・特異値分解、確率・統計(確率分布・ベイズ則等)、情報理論(シャノンエントロピー、KLダイバージェンス、交差エントロピー等) |
| 機械学習 | 教師あり学習アルゴリズム(ロジスティック回帰、SVM、最近傍法、k近傍法、ランダムフォレスト、確率的勾配降下法等)、教師なし学習アルゴリズム(主成分分析(PCA)、k平均クラスタリング等)、最尤推定・対数尤度・平均二乗誤差、次元の呪い、半教師あり学習・マルチタスク学習、バギングやその他のアンサンブル手法、性能指標(精度、適合率、再現率、F値、ROCカーブ、AUCスコア) |
【出典】 AI研究所
◆ 受講内容（2日目）
| 機械学習 | 過剰適合、過少適合、早期終了、検証集合(ホールドアウト法、k-分割交差検証法等) ハイパーパラメーター調整(グリッドサーチ、ランダムサーチ等)、L1正則化・L2正則化、ドロップアウト、データ集合の拡張、スパース表現 |
| ニューラルネットワーク | 最尤推定による条件付き分布の学習、隠れユニットの活性化関数(ロジスティックシグモイド、ハイパボリックタンジェント、ReLu等)、出力ユニットの活性化関数(線形、シグモイド、ソフトマックス等)、誤差逆伝搬法およびその他の微分アルゴリズム(計算グラフ、微積分の連鎖律、誤差逆伝播法)、バッチアルゴリズムとミニバッチアルゴリズム、最適化アルゴリズム(Momentum、ネステロフのモメンタム、AdaGrad、RMSprop、Adam等)、最適化戦略(バッチ正規化、Layer正規化、Instance正規化、教師あり事前学習) |
【出典】 AI研究所
◆ 受講内容（3日目）
| 畳み込みニューラルネットワーク | 畳み込み処理、プーリング、特徴量の転移 |
| 画像識別モデル | 画像認識(AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、MobileNet、DenseNet等) 画像の検知(R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD) セマンティックセグメンテーション(FCN、SegNet、U-net) |
| 画像生成モデル | オートエンコーダ、VAE、DCGAN、ConditionalGAN、CycleGAN、pix2pix等 |
| 自然言語処理 | テキストクリーニング、形態素解析、Word Embedding(Bag of Words、Word2Vec、Doc2Vec) |
【出典】 AI研究
◆ 受講内容（4日目）
| 回帰結合型のニューラルネットワーク | 双方向RNN、Encoder-DecoderとSequence-to-Sequence、深層回帰結合型ネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、長期依存性(勾配のクリッピング)、Leakyユニットとその他の手法(スキップ接続、Leakyユニットと異なる時間スケールのスペクトル、接続の削除)、ゲート付きRNN(LSTM、GRU)、Attention、Transformer、WaveNet |
| 強化学習 | 方策勾配法、価値反復法、強化学習の仕組み(Q学習、DQN、DDQN、Dueling DQN等) |
| AlphaGo | ロールアウトポリシー、SLポリシーネットワーク、RLポリシーネットワーク、バリューネットワーク、モンテカルロ法 |
| 軽量化技術 | 量子化、蒸留、プルーニング |
| 分散処理 | モデル並列、データ並列、GPU |
【出典】 AI研究所
◆ 基本情報
- 研修日程： 1か月
- 研修費用： 184,800円
- 研修場所： ハンズオン
- 模擬試験： ×
- JDLA認定プログラム： 〇
- 短期間に学習を進められる
8. iLect
Deep Learning系の論文を元に自分でモデルを構築・開発できることを売りにしています。また、受講者には、環境構築済みのJupyter Notebookが提供され、Pyhtonを演習できます。
Webブラウザ上で環境にアクセスするだけで、1GPU分の環境を利用できます。
◆ 受講内容
| イントロダクション | パラメトリックな識別モデル、汎化、正規方程式、最急降下法 / 演習：ロジスティック回帰 |
| ニューラルネットワーク / Tensorflow入門 | 誤差逆伝播、勾配降下法 / 演習：MLP、深層学習ライブラリ、計算グラフ、最適化手法など /演習：TensorflowによるMLP |
| CNN Part1 / CNN Part2 | 画像認識基礎、CNN、畳込み、プーリング /演習：CNN、超多層化に向けた技術、転移学習、可視化など /演習：CNNによる一般画像認識 |
| RNN / RNNとNLP | RNNと系列データの扱い /演習：RNNを利用した系列データ分析 LSTM・アテンションなど、Seq2seq /演習：機械翻訳 |
| 生成モデル / 強化学習 | VAE、GAN、（自己回帰モデル）などの紹介、応用例 /演習：VAE、強化学習の概要、DQN、応用例 /演習：DQNとゲームAI |
| Deep Learningの今後 | Deep Learningの今後 |
【出典】 iLect
◆ 基本情報
- 研修日程： 未公開
- 研修費用： 未公開
- 研修場所： ハンズオン
- 模擬試験： 未公開
- JDLA認定プログラム： 〇
- ハンズオン形式で学べる
【参考】 e検定の対策本
前章では、e検定に関する対策講座をご紹介しました。
なお、e検定の対策を独学でしたい方や、自習したい方向けにおすすめの書籍をご紹介します。
- Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
- ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編
- いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 人気講師が教える仕事に AI を導入する方法
- 人工知能プログラミングのための数学が分かる本
- PythonによるWebスクレイピング 第2版
まとめ
本記事は、e検定（e資格）の対策講座を比較し、その違いをご紹介しました。
おさらいをすると、学習スタイルや求める内容によって、おすすめの講座が変わります。
| 学習スタイル | 求める内容 | おすすめの講座 |
| オンライン | 高校数学から学びなおしたい | AIジョブカレ |
| スキマ時間に学びたい | Aidemy | |
| プログラミング未経験で始めたい | キカガク | |
| 返金保証のある講座で始めたい | Aidemy | |
| 受講料を抑えたい | Aidemy | |
| 通学 | 短期間で学習したい | Study-AI |
| 模擬試験のある講座で学びたい | Study-AI | |
| e検定の合格後は転職もしたい | AIジョブカレ |
なお、人工知能のプログラミングスクールや、独学の仕方、フリーランスエージェントに関する情報や起業に関する情報は別記事でまとめています。
【参考記事】 ・ 人工知能・AIプログラミングスクールおすすめ7選（無料、社会人向け）
・ 人工知能を勉強したい方必見！独学でAIエンジニアになる3つの方法
・ フリーランスエージェントの一覧と比較！おすすめの25サイト（マージン）
・ 起業前のチェックリスト！ 絶対に準備しておきたい14のこと
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Writer/編集者： 松田康