E資格合格に本当に役立った3冊だけを紹介します

E資格合格までに僕が読んだ本は10冊以上ありますが、本当に役立ったのは結局3冊だけでした。学習時間は限られているので、無駄な本に時間を使うのはもったいないです。

この記事では、E資格合格者として、本当におすすめできる3冊だけを正直にレビューします。各書籍の特徴、おすすめの読み方、注意点まで全部書きます。

『ゼロから作るDeep Learning』Vol.1：必読の1冊目

1冊目に挙げるのは、誰もが推薦する『ゼロから作るDeep Learning』Vol.1です。E資格受験者の8割以上が読んでいると言われる定番書で、僕も学習の最初にこれを通読しました。

この本の真価は、誤差逆伝播法の実装パートです。手を動かしながらNumpyだけでニューラルネットワークを組むことで、数式が「使える知識」に変わります。E資格の本試験でも、この本の内容がそのまま問われる場面が何度もありました。

注意点としては、章末問題や演習が少ないこと。本書を読んだだけで満足せず、問題集や模試で実践練習を重ねる必要があります。

『ゼロから作るDeep Learning』Vol.2：自然言語処理の鉄板

同じシリーズのVol.2は、自然言語処理に特化した内容です。RNN、LSTM、Attention機構、seq2seqまでを、Vol.1と同じスタイルで実装しながら学べます。

E資格では自然言語処理の出題比率が高めなので、Vol.2もほぼ必読といっていいレベルです。特にAttention機構の実装パートは、Transformerの原理を理解する土台になります。

『深層学習』（Goodfellow本）：理論を厚くする辞書的存在

3冊目に挙げるのは、通称「Goodfellow本」と呼ばれる『深層学習』です。深層学習の理論を体系的にまとめた、世界的に有名な教科書です。

正直、この本は最初から最後まで読み通すのはきついです。僕も全部読んだわけではなく、E資格の出題範囲に該当する章だけをピックアップして読みました。生成モデル、強化学習、確率的グラフィカルモデルあたりは、特に役立ちました。

『ゼロから作るDeep Learning』だけだと数学的な厳密性に欠ける部分があり、それを補完するためにGoodfellow本を辞書として使う、というのが正しい使い方だと思います。

3冊の使い分け：フェーズごとに役割が違う

3冊の使い分けを整理すると、こんな感じです。学習の初期は『ゼロから作るDeep Learning』Vol.1で基礎を固める、中盤でVol.2に進んで自然言語処理を学ぶ、終盤で理論を強化したいときにGoodfellow本を辞書的に参照する。

この順番で進めると、無理なく深層学習の全体像を掴めます。逆に、最初からGoodfellow本に手を出すと挫折する可能性が高いので注意してください。

3冊以外にも問題集（黒本）や、AVILEN・JDLAの公式問題集は別途必要です。本での学習と問題演習は両輪で回す必要があります。

本を選ぶときに僕が大切にしていた3つの基準

E資格対策の本を選ぶときに、僕が意識していた基準は3つあります。1つ目は「手を動かして実装できる本かどうか」、2つ目は「最新版が出ているか（深層学習は進化が早い）」、3つ目は「合格者のレビューが多いか」です。

この3つを満たす本は、結局のところ定番書になります。マイナーな良書もあるかもしれませんが、合格までの効率を考えると、定番を選ぶのが安全策です。

まとめ：3冊+問題集で十分合格できる