対象読者
- G検定・E資格の独学教材で迷っている人
- まずG検定、次にE資格と順番に狙いたい人
- 公式テキストと問題集の使い分けを知りたい人
- G検定・E資格の違いと本の選び方
- G検定対策のおすすめ本5選
- E資格対策のおすすめ本5選
順番に解説します！
↓
AI資格に挑戦したいけど、
教材が多すぎて選べない。
そこで手が止まっていませんか？
G検定とE資格は、
ねらう力も、必要な本も違います。
ここを外すと遠回りになります。
結論から言うと、
まずG検定、次にE資格の順が王道です。
この記事では、
その順番のまま
各5冊ずつ・計10冊を厳選しました。
公式テキスト・問題集・理論書。
役割ごとに選んであるので、
そのまま買いそろえられます。
それでは見ていきましょう！
↓
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G検定・E資格の違いと本の選び方
まず結論です。
2つの資格は、
ねらう力がまったく違います。
G検定は知識のジェネラリスト向け。
AIの活用や用語、法律・倫理まで、
幅広く問われます。
E資格は実装のエンジニア向け。
数学とディープラーニングの中身を、
深く理解する必要があります。
だから本の選び方も変わります。
下の2ステップで選んでください。
資格別の選び方
- G検定：公式テキスト＋問題集で「広く」固める
- E資格：問題集＋理論書で「深く」理解する
それではまずG検定の5冊から。
↓
G検定対策のおすすめ本5選
G検定は、範囲の広さが勝負です。
公式で土台を作り、問題集で穴を埋めます。
ここではテキスト3冊＋問題集2冊を紹介。
役割で選べば、ムダがありません。
【おすすめ①】深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト 第3版
迷ったら、まずこれ。
試験を運営するJDLA監修の公式テキストです。
シラバスに沿って構成されているので、
出題範囲との「ズレ」がないのが最大の安心。
第3版で生成AIにも対応しています。
やや説明はあっさりめ。
だからこそ、次の問題集や解説本と
組み合わせるのが前提の1冊です。
| 本について | 深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト 第3版 |
| おすすめの人 | ・まず公式で全体像を押さえたい人 ・出題範囲を確実にカバーしたい人 ・最新シラバスに合わせたい人 |
| 目次 | 第1章 人工知能とは 第2章 機械学習の具体的手法 第3章 ディープラーニングの手法 第4章 AIの社会実装と法律・倫理 |
【おすすめ②】ディープラーニングG検定 最強の合格テキスト[第2版]
公式だけだと不安、という人に。
解説＋問題＋模試が1冊にまとまった対策本です。
G検定対策本の中でも、
売れ筋の定番。
数理統計・法律・倫理の解説が手厚めです。
「1冊で完結させたい」派なら、
これを主軸に据えるのもアリ。
公式①の補強にも使えます。
| 本について | ディープラーニングG検定 最強の合格テキスト[第2版] |
| おすすめの人 | ・解説と問題を1冊で済ませたい人 ・法律・倫理まで手厚く学びたい人 ・公式の説明だけでは不安な人 |
| 目次 | 第1章 人工知能をめぐる歴史と動向 第2章 機械学習・ディープラーニング 第3章 ディープラーニングの応用 第4章 AIの法律・倫理＋模擬試験 |
【おすすめ③】スッキリわかる ディープラーニングG検定 テキスト&問題演習 第2版
「公式は少し硬い…」と感じたら。
やさしい語り口で理解できる1冊です。
スッキリシリーズらしく、
つまずきポイントをかみ砕いて解説。
はじめてのAI学習でも迷いにくいです。
章ごとに演習が付くので、
読む→解くのリズムが作れます。
入門の1冊目としても優秀です。
| 本について | スッキリわかる ディープラーニングG検定 テキスト&問題演習 第2版 |
| おすすめの人 | ・AI学習が初めての人 ・やさしい解説から入りたい人 ・読む＋解くを1冊で回したい人 |
| 目次 | 第1章 人工知能の基礎 第2章 機械学習の手法 第3章 ディープラーニングの基礎と応用 第4章 社会実装と章末問題演習 |
【おすすめ④】徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集 第2版
テキストを読んだら、次は演習。
通称「黒本」と呼ばれる定番問題集です。
解説がていねいで、
なぜその答えになるかまで追えます。
知識の抜けを見つけるのに最適です。
公式①や合格テキスト②と往復すると、
正答率がぐっと安定。
本番前の総仕上げに効きます。
| 本について | 徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集 第2版 |
| おすすめの人 | ・演習量で合格を確実にしたい人 ・解説の詳しい問題集が欲しい人 ・テキストの理解度を確認したい人 |
| 目次 | 第1章 人工知能分野の問題 第2章 機械学習の問題 第3章 ディープラーニングの問題 第4章 法律・倫理＋総仕上げ問題 |
【おすすめ⑤】最短突破 ディープラーニングG検定 問題集 第2版
「とにかく効率よく受かりたい」
そんな人には最短突破がハマります。
頻出テーマを絞って演習できるので、
短期間で点を伸ばしやすいのが強み。
直前対策の相棒になります。
黒本④とはまた違う切り口。
2冊目の問題集として使うと、
取りこぼしがさらに減ります。
| 本について | 最短突破 ディープラーニングG検定 問題集 第2版 |
| おすすめの人 | ・短期間で合格をねらう人 ・頻出テーマを効率よく回したい人 ・2冊目の問題集を探している人 |
| 目次 | 第1章 頻出分野の要点整理 第2章 分野別の演習問題 第3章 模擬試験 第4章 直前チェックと解説 |
E資格対策のおすすめ本5選
続いてE資格の5冊です。
こちらは「実装と数学」が主役。
問題集で出題形式に慣れつつ、
理論書で中身を理解する。
この両輪が合格のカギです。
なお、E資格は
認定プログラムの修了が受験条件。
本はその前後の理解を支える役割です。
【おすすめ⑥】徹底攻略 ディープラーニングE資格エンジニア問題集
E資格対策の最初の1冊はこれ。
いわゆる「黒本」のE資格版です。
スキルアップAI講師陣が執筆し、
杉山将氏が監修。
正答も誤答も技術的に解説してくれます。
出題傾向を分析した模擬問題つき。
まずここで、E資格の「難易度感」を
体でつかむのがおすすめです。
| 本について | 徹底攻略 ディープラーニングE資格エンジニア問題集 |
| おすすめの人 | ・E資格の出題レベルを知りたい人 ・解説の詳しい問題集が欲しい人 ・まず1冊で全体像を掴みたい人 |
| 目次 | 第1章 応用数学 第2章 機械学習 第3章 深層学習 第4章 模擬試験と解説 |
【おすすめ⑦】深層学習教科書 ディープラーニング E資格 精選問題集
問題演習を厚くしたいなら、
新シラバスに完全対応したこの1冊。
重要問題282問を収録し、
総合問題1回分もダウンロード提供。
量と質の両方を確保できます。
黒本⑥と切り口が違うので、
2冊で演習すると死角が減ります。
直前期の追い込みに心強いです。
| 本について | 深層学習教科書 ディープラーニング E資格 精選問題集 |
| おすすめの人 | ・最新シラバスで演習したい人 ・問題数をとにかく確保したい人 ・2冊目の問題集を探す人 |
| 目次 | 第1章 応用数学（線形代数・確率統計・情報理論） 第2章 機械学習 第3章 深層学習の手法 第4章 総合問題 |
【おすすめ⑧】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
E資格で問われる「中身」の理解は、
この本が土台になります。
ライブラリに頼らず、
ニューラルネットを一から実装。
誤差逆伝播も自分の手で動かせます。
問題集の解説でつまずいたら、
ここに戻ると腹落ちします。
E資格学習者のほぼ必読書です。
| 本について | 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 |
| おすすめの人 | ・仕組みを手を動かして理解したい人 ・問題集の解説が難しく感じる人 ・実装力の土台を作りたい人 |
| 目次 | 第1章 Python入門 第2章 パーセプトロン／ニューラルネットワーク 第3章 誤差逆伝播法 第4章 学習のテクニックとCNN |
【おすすめ⑨】ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
E資格では、RNNや自然言語処理も問われます。
その理解を深めるのがこの続編です。
word2vecからRNN、LSTM、Attentionまで。
系列データの扱いを一から実装できます。
1冊目⑧を終えてから読むと、
知識がきれいにつながります。
ここまで来ると応用が一気に効きます。
| 本について | ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 |
| おすすめの人 | ・RNNや自然言語処理を深めたい人 ・系列データの実装を学びたい人 ・1冊目の次に進みたい人 |
| 目次 | 第1章 ニューラルネットワークの復習 第2章 word2vecと単語の分散表現 第3章 RNN・LSTM 第4章 Attentionと応用 |
【おすすめ⑩】深層学習 改訂第2版（機械学習プロフェッショナルシリーズ）
最後は、腰を据えて読む理論書。
深層学習を体系的に俯瞰できる名著です。
改訂第2版では、
Transformerや生成モデルも追加。
最新トピックまで押さえられます。
数式はしっかりめですが、
E資格の「なぜ」を深く理解したい人には最適。
合格後も長く使える1冊です。
| 本について | 深層学習 改訂第2版（機械学習プロフェッショナルシリーズ） |
| おすすめの人 | ・理論を体系的に理解したい人 ・最新トピックまで押さえたい人 ・合格後も使える1冊が欲しい人 |
| 目次 | 第1章 はじめに／ネットワークの基礎 第2章 CNNと画像認識 第3章 RNN・Transformer 第4章 生成モデルと学習の理論 |
まとめ：G検定→E資格の順で、役割で選ぶ
ここまで計10冊を紹介しました。
迷ったら結論はシンプルです。
まずはG検定の①〜⑤で知識を広げる。
次にE資格の⑥〜⑩で実装と理論を深める。
この順番が遠回りしないコツです。
この記事のポイント
- G検定は「広く」、E資格は「深く」で選ぶ
- 公式・解説テキストと問題集は役割で使い分ける
- E資格は理論書で「なぜ」を必ず埋める
資格は、
手を動かした人から受かります。
気になった1冊から、
ぜひ今日はじめてみてください。
それではまた！
