試験内容解説
シラバス2026 完全対応(2026年8月試験 E2026#2〜適用)
E資格の最新シラバス(シラバス2026)に基づいた内容で、全キーワードを解説しています。各項目をクリックすると詳細な解説ページに移動します。(内容は随時更新中!)
知識確認や、総復習などにお使いください!!
オリジナル教材
E資格 実践模試 2026
E資格 実践模試 2026
〜シラバス全分野・全100問/解説80ページ超〜
E資格・G検定に合格した運営者が、シラバスと出題傾向を分析して作成した全100問です。多くの受験者が苦手とする数式と実装に重点を置いています。
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シラバス全分野から100問
応用数学・機械学習・深層学習・開発運用環境をバランスよく配分 -
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数式・Python実装を重点強化
合否を分ける計算問題とコーディングを網羅 -
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解説80ページ超
正解の理由だけでなく「なぜ他の選択肢が誤りか」まで記載
E資格2026#2(試験日 8/28-30)の総仕上げに!
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🆕 新登場・オリジナル教材
E資格 実践模試(コーディング特化)
E資格 実践模試(コーディング特化)
〜コード読解に特化した全52問〜
E資格のコーディング問題に的をしぼった実践模試です。本番は自分でコードを書くのではなく、提示されたコードを読んで答える形式。shape・処理順・API・バグ発見の判断力を鍛えます。
💡 まず無料で試せます。無料のE資格コーディング対策コース(PyTorch編・全12レッスン)で読解の練習ができます。本模試は、その総仕上げにあたる内容です。
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全52問・4択・コード読解特化
shape/処理順/API/バグ発見を本番形式で -
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1問ごとの詳細解説
読み解き→背景知識→各選択肢→ポイントで、解くほど学べる -
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全コード実機検証済み
掲載コードはすべて実際に動かして出力を確認。「動かないコード」で悩む時間が生じません -
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別冊構成+自己採点表つき
問題編と解説編に分かれているので、本番同様に解いてから答え合わせができます
E資格2026#2(試験日 8/28-30)対策に / 🔥 随時セール開催中
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1. 数学的基礎
2. 機械学習
3.深層学習の基礎
- 順伝播型ネットワーク
ⅰ.多層パーセプトロン
ⅱ.出力層と損失関数
ⅲ.活性化関数 - 深層モデルのための最適化
ⅰ.基本的なアルゴリズム
ⅱ.誤差逆伝播法
ⅲ.適応的な学習率を持つアルゴリズム
ⅳ.パラメータの初期化戦略 - 深層モデルのための正則化
ⅰ.パラメータノルムペナルティー
ⅱ.確率的削除
ⅲ.陰的正則化 - 畳み込みニューラルネットワーク
ⅰ.畳み込みニューラルネットワーク - リカレントニューラルネットワーク
ⅰ.リカレントニューラルネットワーク
ⅱ.ゲート機構
ⅲ.系列変換 - Transformer
ⅰ.Transformer - 汎化性能向上のためのテクニック
ⅰ.データ集合の拡張
ⅱ.正規化
ⅲ.アンサンブル手法
ⅳ.ハイパーパラメータの選択
4. 深層学習の応用
- 画像認識
ⅰ.ResNet, WideResNet
ⅱ.Vision Transformer - 物体検出
ⅰ.FasterR-CNN, MaskR-CNN
ⅱ.YOLO, SSD
ⅲ.FCOS - セマンティックセグメンテーション
ⅰ.FCN, U-Net - 自然言語処理
ⅰ.WordEmbedding
ⅱ.BERT
ⅲ.GPT-n -
音声処理 ※全てが試験範囲外に変更されたため割愛
ⅰ.サンプリング、短時間フーリエ変換、メル尺度
ⅱ.WaveNet
ⅲ.CTC - 生成モデル
ⅰ.識別モデルと生成モデル
ⅱ.オートエンコーダ
ⅲ.GAN 深層強化学習 ※今後追加予定
ⅰ.深層強化学習のモデル- 様々な学習方法
ⅰ.転移学習
ⅱ.半教師あり学習と自己教師あり学習
ⅲ.能動学習(Active Learning)
ⅳ.距離学習(Metric Learning)
ⅴ.メタ学習(Meta Learning) - 深層学習の説明性
ⅰ.判断根拠の可視化
ⅱ.モデルの近似