E資格 知識体系マップ｜シラバス完全準拠で合格へのロードマップ

E資格 知識体系マップ｜シラバス準拠＋必須スキル

E資格公式シラバスの広範な知識体系と、実装に不可欠な関連スキルを学習しやすいように整理・構造化した総合マップです。各項目は詳細な解説記事へとリンクしています。

E資格の学習は、「⓪前提スキル」→「①数学的基礎」→「②機械学習」→「③深層学習」の順で土台から積み上げていくのが最も効率的です。

【番外編】シラバスにはない必須スキル

シラバスには明記されていませんが、理論をコードに実装し、モデルを構築する上で不可欠となる前提知識です。これらを先に習得することで、学習効率が飛躍的に向上します。

Pythonの基礎知識

深層学習の実装はPythonで行うのが一般的です。データ構造や制御構文など、基本的なプログラミングの考え方を身につけておく必要があります。

• データ型: リスト、タプル、辞書、集合の特性を理解し、使い分ける力。

  制御構文: for, if, while文を使いこなし、データの操作や処理の流れを組み立てる力。

  関数とクラス: 処理をモジュール化するための関数やクラスの基本的な定義と使い方。

ライブラリの知識

E資格で扱う計算やデータ分析は、専門的なライブラリを使うことで効率的に実装できます。特に以下のライブラリは必須です。

• NumPy: 行列やベクトルといった多次元配列を高速に計算するためのライブラリ。深層学習の計算の根幹を支えます。

  Pandas: CSVファイルなどを読み込み、表形式のデータとして自在に扱うためのライブラリ。データの前処理に欠かせません。

  Matplotlib: データの可視化やグラフ描画を行うライブラリ。学習結果の分析やプレゼンテーションに用います。

  Scikit-learn: 機械学習の様々なアルゴリズムを手軽に利用できるライブラリ。深層学習以外のモデルとの比較検証などで役立ちます。

その他

開発環境の操作など、プログラミング全般に関わるスキルも学習をスムーズに進める上で役立ちます。

• コマンドライン: ターミナル（黒い画面）での基本的な操作。環境構築やライブラリのインストールで使います。

  Git: プログラムコードの変更履歴を管理するバージョン管理システム。チームでの開発や自身の試行錯誤の記録に便利です。

カテゴリ1：数学的基礎

ディープラーニングのモデルやアルゴリズムが「なぜ動くのか」を理解するための、最も重要な土台です。

1-1. 線形代数

ニューラルネットワーク内の大量の計算は、行列演算によって効率的に行われます。データやパラメータを行列として捉える視点を養います。

• 主要キーワード: 行列・ベクトルの積, 勾配, 固有値, 固有ベクトル, 特異値分解

  ➡️ [詳細記事] E資格のための線形代数：行列計算と特異値分解（準備中）

1-2. 確率・統計

モデルの出力の解釈や、尤もらしいパラメータを推定する「最尤推定」など、様々な場面で確率・統計の考え方が使われます。

• 主要キーワード: ベルヌーイ試行, ガウス分布, 最尤推定, ベイズの定理

  ➡️ [詳細記事] E資格のための確率・統計：確率分布とパラメータ推定（準備中）

1-3. 情報理論

モデルの損失（間違い度合い）を測る「交差エントロピー」や、分布間の隔たりを測る「KLダイバージェンス」などを理解します。

• 主要キーワード: エントロピー, 交差エントロピー, KLダイバージェンス

  ➡️ [詳細記事] E資格のための情報理論：エントロピーとダイバージェンスを理解する（準備中）

カテゴリ2：機械学習

深層学習を学ぶ前に、その基礎となる古典的な機械学習の考え方、代表的なアルゴリズム、評価方法について理解を深めます。

2-1. 機械学習の基礎と学習手法

• パターン認識: k-近傍法 (k-NN)

  学習の分類: 教師あり学習, 教師なし学習, 半教師あり学習

  ➡️ [詳細記事] 機械学習の基礎：k-NNと学習タイプの違い（準備中）

2-2. 教師あり学習

• 回帰: 線形回帰 (最小二乗法), 正則化 (Lasso, Ridge)

  分類: ロジスティック回帰 (シグモイド関数), サポートベクターマシン (SVM, カーネル法), 決定木, アンサンブル学習 (Random Forest, 勾配ブースティング)

  ➡️ [詳細記事] E資格のための教師あり学習：回帰・分類モデルを網羅

2-3. 教師なし学習

• 次元圧縮: 主成分分析 (PCA), t-SNE

  クラスタリング: k-means, 階層的クラスタリング

  ➡️ [詳細記事] E資格のための教師なし学習：PCAとクラスタリング（準備中）

2-4. モデルの評価と汎化

• 課題と対策: 過学習, バイアス-バリアンス分解, 正則化, 次元の呪い

  検証手法: ホールドアウト法, k-分割交差検証

  性能指標: 混合行列, 適合率 (Precision), 再現率 (Recall), F値, ROC/AUC曲線, mAP

  ➡️ [詳細記事] 機械学習モデルの評価方法：過学習対策と性能指標（準備中）

カテゴリ3：深層学習

E資格のシラバスの中核をなす分野です。基本的なネットワーク構造から、最新の応用モデルまで、幅広くかつ深く理解する必要があります。

3-1. 深層学習の基礎

• ネットワーク構造: 順伝播型ネットワーク, 活性化関数 (ReLU, シグモイド), 出力層と損失関数 (MSE, 交差エントロピー)

  最適化: 確率的勾配降下法 (SGD), Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam, 誤差逆伝播法, パラメータの初期化 (Xavier, He)

  過学習対策: 正則化 (L1, L2), ドロップアウト, 早期終了

  ➡️ [詳細記事] ニューラルネットワークの基礎：順伝播・逆伝播と最適化手法（準備中）

3-2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

主に画像認識で高い性能を発揮するモデルです。「畳み込み層」と「プーリング層」という特徴的な構造がキーとなります。

• 主要キーワード: 畳み込み演算 (フィルタ, パディング, ストライド), プーリング, 受容野

  ➡️ [詳細記事] CNN完全解説：画像認識の仕組みと畳み込み演算（準備中）

3-3. 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)

時系列データや文章など、順序に意味があるデータを扱うためのモデルです。

• 主要キーワード: BPTT, 勾配消失/爆発, ゲート機構 (LSTM, GRU), sequence-to-sequence (seq2seq), アテンション (Attention)

  ➡️ [詳細記事] RNNとLSTM/GRU：時系列データを扱うネットワークの構造（準備中）

3-4. Transformer

Attention機構をベースにした、近年の自然言語処理の主流モデルです。

• 主要キーワード: Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding

  ➡️ [詳細記事] Transformer徹底解説：Self-Attentionの仕組み（準備中）

3-5. 汎化性能向上のためのテクニック

• データ拡張: 画像 (Random Flip, MixUp), 自然言語, 音声

  正規化: Batch Normalization, Layer Normalization

  ハイパーパラメータ最適化: グリッドサーチ, ランダムサーチ, ベイズ最適化

  ➡️ [詳細記事] 深層学習の汎化テクニック：データ拡張と正規化（準備中）

3-6. 深層学習の応用モデル

• 画像認識: ResNet (残差接続), Vision Transformer (ViT)

  物体検出: Faster R-CNN (2ステージ), YOLO, SSD (1ステージ), FPN

  セマンティックセグメンテーション: FCN, U-Net (スキップコネクション)

  自然言語処理: word2vec, BERT (事前学習/ファインチューニング), GPT (Few-Shot/Zero-Shot)

  音声処理: WaveNet (Dilated Causal Convolution), CTC

  生成モデル: オートエンコーダ, VAE, GAN (敵対的学習)

  深層強化学習: Q学習, DQN (Experience Replay), Actor-Critic (A3C)

  ➡️ [詳細記事] E資格のための応用モデル：画像・言語・音声・強化学習（準備中）

このマップを道しるべに、E資格合格を目指して学習を進めていきましょう！