AIエンジニアになりたいという考えを持つにあたって、
AIの代表的な資格の一つであるJDLAのE資格を取得したいと考える人は多いでしょう。
しかし、AIを学ぶにあたってどんな知識が必要なのかわからない、
数学やプログラミングの知識が乏しいのにE資格なんて受かるのだろうか
と思う人も多々いらっしゃると思います。
今回はそんな初心者の方を対象として、E資格を合格するために、
受講前に最低限必要な知識やその勉強法をご紹介いたします。
☑勉強対象科目
☑まとめ
E資格とは
E資格はAIエンジニアとしてある程度実装技術があることを証明する資格になります。
E資格は講座を通してAIについて勉強し、
講座内の課題をクリアしたら、本試験を受けるというプロセスを踏みます。
感覚的には車の免許取得に近いと思います。
AIについての勉強は講座を通してこれから行っていくので、
前もってAIを作成できるようにしておく必要は全くありません。
しかしながら、ある程度の数学や、プログラミングの知識は持っている前提として
講義が進められる場合が多いです。（そこまで解説していたら時間が足りないためです）
そのため、その辺の知識は前もって理解しておいたほうが良いです。
E資格講座受講前に勉強しておいたほうが良い項目と勉強方法
結論としては以下で紹介している書籍を読むのが一番良いと思いますが、
どんな知識が必要かは順を追って紹介させてください。
E資格に必要な数学知識及び用いられるプログラミング言語は以下の通りです。
☑高校数学
☑大学数学（偏微分、全微分）
☑線形代数
☑統計学
以下の項目にてこれらについての勉強方法をご紹介いたします。
Pythonの勉強方法
PythonはAIの作成に用いられる代表的なプログラミング言語です。
E資格ではプログラミング言語としてPythonを対象としているのでプログラミング初心者の方も
理解しておく必要があります。
勉強方法なのですが、Pythonチュートリアルという公式が用意した
無料で利用できるありがたいページがあります。
まずは基本的な書き方についてはこちらを読んで実際に自分で書るようになれば十分でしょう。
具体的には1章～6章及び、9章が理解できれば良いかと思います。
本サイトでも日本人がわかりやすいように解説した記事を用意してますので
気になる方は是非ご活用ください。
また、PythonにはAIに特化した豊富なライブラリが数多く存在しますが、
実際にプログラムを書く際にはそれらを活用し、実装していきます。
特にNumpyというライブラリは使用しない場面はないほど頻繁に使うので、
簡単な使い方ぐらいは理解しておいたほうが良いです。
こちらは別記事にて執筆予定ですのでお待ちください。
現時点では申し訳ありませんが「numpy 使い方」で検索してみてください。
高校数学
高校数学については主に、微分の知識を必要とします。
たまに積分の内容も出てきたりしますが基本的には微分が大事です。
これらを勉強する場合には以下のサイトが非常に参考になります。
こちらの数学Ⅱ（下にスクロールするとあります。）の微分積分を学習しましょう。
また数学Ⅲのベクトルの項も勉強しておくとのちに紹介する線形代数の学習に役立ちます。
その他に、以下のサイトの公式まとめは辞書的に利用できてかなり役に立ったので、
公式を思い出したい際に参考にすると良いかと思います。
大学数学（偏微分、全微分）
AIが学習パラメータを計算する際は偏微分や全微分を使用します。
そのため、AIの解説に用いられる数式にはほぼほぼこれらが登場するので超重要な要素となります。
理解できないと、先へは進められないと思っておきましょう。
勉強方法についてですが、非常におすすめの動画があります。
教育系youtuberのヨビノリたくみさんの動画です。
数学に苦手意識があるような人でもわかりやすい動画になっております。
まずはこれらを勉強しましょう。
線形代数
AIの計算には偏微分や全微分を使用すると先ほど説明しましたが、
計算対象となるパラメータの処理に線形代数の知識も必要になっています。
勉強方法は先ほどもご紹介しましたが、ヨビノリさんの動画が非常にわかりやすいです。
これだけで十分です。
Ｅ資格を勉強しているとヨビノリさんが神様に思えてくるような錯覚を覚えることでしょう。
またもし線形代数について網羅的に理解しておきたいと思うのであれば、以下の本をおすすめします。
線形代数の深い内容は講座でもテストでも出てこないと思いますが、論文の解読には役に立つ場面が多い
かとは思いますので、上っ面だけでなく、全体を理解したい場合に、読んでおきましょう。
統計学
統計学についてもAIの計算を行う際に用いられておりますが、
事前に理解しておかなければいけないというほどではありません。
そのため基本的には講座を受けていてわからないところがあったら、検索して補完する
という勉強方法が効率は良いかと思います。
その際に、非常におすすめなのが以下のサイトです。
統計学について、順序を追って解説しているので、形式的に学ぶこともできます。
また、受講前に勉強したいということであれば第6章から、第14章までを読んでおくとよいかと思います。
特にベイズの定理についてはよく出てくるのでここはしっかりと理解したいです。
おすすめの書籍
上記でいろいろと勉強する際に参考になるサイトを紹介させていただきましたが、
以下の書籍ではＥ資格に必要な前提知識を効率よく学習することができます。
余分な内容とかがなく、数学が苦手な人でも読みやすい内容になっているので、
受講前の勉強としてはこの書籍を読むのが一番良いかなと思います。
本を読む上でわからない内容があったら上記のサイトや動画を参考にするという勉強方法がおすすめです。
私の場合はそうやって勉強いたしました。
まとめ
AI初心者が受講前に勉強すべき内容をいくつかご紹介させていただきましたが、
最低でも、ヨビノリさんの動画にて偏微分、全微分はやっておきましょう。
初心者がＥ資格をいきなり受けてもあまりの情報量の多さに面喰ってしまうと思うので、
前提知識から一つ一つやっていくことが大切です。
丁寧にステップを踏んで理解していけば確実に合格できる資格ですので、
機械学習を扱っていくためにも、地道にステップを踏んでいきましょう。
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