E 資格に無事合格することができました。
振り返りとして、私の勉強方法をまとめたいと思います。
これから受験する方の参考になれば幸いです。

E 資格受験を目標設定してから、認定プログラムを決めるまで

元々、 2023 年に E 資格を受験するという目標は持っていましたが、明確に決めたのは 2 月くらいだと思います。
8 月の試験を考えれば半年前になるので、動き出すにはちょうどいいかと考えました。

認定プログラムはアイデミーさん 1 件だけ説明を聞いて、すぐに申し込んでしまいました。

理由としては、

経験上、講座の内容よりも個人での勉強の方が重要だと思っていたから。
アイデミーさんは Slack やバーチャルオフィス環境など質問しやすい状況を用意してくれたから。
講座料金は高いものの、給付金が利用できたから。

という理由です。
給付金に関しては、経済産業省が出している第四次産業革命スキル習得講座認定制度の仕組みを利用することで、最大で 70 % お金が返ってきます。
ただ、プログラム運営企業もこの給付金を見込んで料金設定しているので、「高いプログラムほど良い」と言うわけではなさそうです。

まずはプログラムを終わらせる

4 月から、プログラムを開始しました。
毎日コツコツ続けて、だいたい 6 月末までかかったと思います。

序盤の基礎的な部分はそこまで問題なかったものの、具体的なモデルの話になってくると、よく分からなくなりました。
「まずはプログラムを終わらせて、復習に時間を割こう」と思うようになりました。

自分で用意した書籍

特にゼロつくシリーズは、プログラム開始前からでも先に取り組んでおいた方が良いかと思いました。
1, 2, 4 巻で、CNN、 RNN、強化学習の基本的な用語が頭に入ります。

問題集は 2 〜 3 回解きました。
忘れそうな用語や公式は、本リポジトリにコードとして残していますが、これは私の趣味のようなものなので、暗記のための方法は人それぞれかと思います。

また、これらとは別で、簡単な機械学習モデルや tensorflow を自分で触ったりしていました。
E 資格では tensorflow か pytorch を選択して受験する、と記載があったので、ガッツリ聞かれるのかと思いましたが、そこまでフレームワーク特有の問題は出なかった印象です。

受験してみて

正直、自信を持って回答できる部分が少なく、かなり不安でした。
当たり前ですが、プログラムの模擬テストた過去問の通りの問題が出ることはないので、ちゃんと自分の中に知識を落とし込んでないと難しいと思います。
試験時間は、 1 問 1 問にそこまで時間をかけなければ、余裕があるのかと思います。

結果と受験した所管

無事、合格できました。
各領域の正答率が 60 ~ 70 % だったので、ギリギリだったのかな、と思います。

受験してみて、ディープラーニングに関する知識が深まった一方、分からないことも増えて行きました。
最近は ChatGPT をはじめとする生成系 AI 、自然言語処理の技術が話題でもあるので、この記事執筆時点では機械学習エンジニアのための Transformers をやっています。
私個人としては、知識もつけつつ、実際の業務や活動において学んだことを活かしていきたいなと思っています。