遙かなるマチョジニアスマートフォン用の表示で見る遙かなるマチョジニアマッチョXエンジニアを目指すブログこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。67%と比較的高めですが、受験するために修了する必要がある講座である程度ベースアップ&足切りをしていることを考えると、これくらいの合格率で問題ないと思います。以下、勉強法や感想などを紹介します。勉強方法E資格を受験するためには、JDLA認定の講座を受講し、修了する必要があります。自分が選んだのは、SkillUpAI/です。www.skillupai.com理由は、合格者の半数近くが当講座の受講生だったため、実績があるから安心できるかなと思ったからです。地方なのでオンライン講座にて、仕事をしているので夜と土日を使って受講しました。試験1ヶ月前くらいまでは、この講座についていくことだけをしました。空いた時間に修了試験の問題と提出課題の実施。この作業が完了したらもう試験まで1ヶ月切るくらいです。あとは、講座で配布された例題と修了試験問題を何度も解きました。試験の2週間前くらいからは、上記に加えて講義スライドの要約をしました。試験対策+今後の自分用の資料にもなるかなと思って結構真面目に作り込みました。あわせて、書籍で知識の整理をしています。見る真面目で時間がある人なら、この本1冊だけでいいです。その代わり内容は決して易しくなく、パワーも使います。自分はサラッとだけ読みました、これを真面目に理解するには試験に間に合いそうにないからです。見る上記の深層学習を易しく書いてくれた本、って感じです。資格受験者にはぴったしだと思います。単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見るさらに易しい本。講座を受講してる人だとこのくらいの内容は理解してるはず。見るE資格では、深層学習の他にも、応用数学と機械学習の出題もあるので、その対策として。この本は、応用数学の簡単な例題が載っているので、自信がない人のための入門書としておすすめです。単行本この商品を含むブログを見る機械学習の対策用です。E資格はpythonコードの穴埋め問題もあるので、この本は貴重だと思います。単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る線形代数苦手なので対策として。見る線形代数苦手なので対策として。上記で、無事合格することができました。合格するには個人の体験踏まえて、下記を真面目にやれば合格できると思います。逆にこれで余裕ぶっこいてたら落ちるよっていうの1点紹介します。例題だけしかしない講座で配布される例題、ネットの噂では「例題やってたらまず合格する」みたいなこと書いてました。実際そんなことはありません。全体を通しての難易度はあんな簡単なものじゃないです。例題くらいの難易度って思ってたら出鼻をくじかれて試験冒頭でメンタル持っていかれます。以下、E資格に対する苦言です。何よりも講座が30万近くします。個人のお財布からはとてもじゃないけど出せる値段じゃないかなと。本当にE資格保有者を増やしたいのでしょうか。試験雑すぎ自分が受けた会場では17インチくらいの小さいモニタでの受験でした。これは目が悪い人は読めないんじゃ?って思いました。全体的にお粗末な印象です。受験者からこのような評判が流れると、資格の価値が下がってもったいないかなと思います。3回目なんだし、もっと丁寧に作ったらどうでしょうか。結局E資格って意味あるの?こればかりは、「さぁ・・・」としか言えません。3回目で知名度は微妙なところだし、持っていて給料が上がるかはその会社次第です。就職に有利かどうかもわかりません。個人的に良かったなと思うのは、講義です。SkillUpAIで配布された資料や講義内容は自分にとってはとても貴重なものでした。今まで独学だったので、こんなにわかりやすいものなのかと感動しました(回し者では有りません)。なんとなくの知識だったものがちゃんと理解できるようになったり自分で考えれるようになります。30万は高いですけど、その価値は十分にあるのかなと。以上、E資格を受験される方へのお役に立てれば幸いです。科学的根拠をもとにした筋トレ教科書最新号の発刊です。これが、科学的に正しい「筋トレの続け方」だ!リハビリmemoでお馴染みの庵野拓将氏による新著。ブログは前から知っていて、最新の論文を整理して紹介してくれる大変貴重なサイトだったので毎日チェックしていました。記事一つ一つが本当に興味深いトピックで、しかもわかりやすく噛み砕いてくれてる感がひしひしと伝わってくる文面で、とても頭がいい方なんだなと思ってました。そんなブログ記事から抜粋&再構築したのがこの本(だと思います)。前日紹介した、森拓郎氏の新著は、すべての痩せたい女性のための本だとすれば、この本は、すべてのトレーニーのための筋トレ本と位置づけて問題ないでしょう。科学的な根拠を重要視するのはやはり、再現性が高いからであって、「専門家が言っていた」ことを信じるよりちゃんと実験して得られた結果を受け入れたいものです。この本は最後に引用が山ほど載っています。山本義徳氏の本を彷彿させますね。Wikipediaこのような科学的根拠がある内容というのは筋トレする上での不安要素も消えるし、基礎教養としてすべてのトレーニーが十分に活用できるはずです。いうかこの本、シリーズ化して定期的にアップデートしてほしいです。研究結果は月日が経つと変わる可能性もあるので、定説が覆ることは今後もしょっちゅう起こるかもしれません。科学的に正しい筋トレ」にしてほしかったかなと。あと、ここまで科学的な本はブルーバックスで出したほうが良かったんじゃないかって思います。森拓郎さんの新著を読みました。ダイエットしたいならこの本だけ読んで実践すればいいでは、詳細を紹介します。何を食べるか、どう食べるかI.健康的な食べ方・食材の選び方/II.外食・コンビニ利用のコツでもこれ目次のほんの一部です。事典というタイトルなだけあって、項目数はかなり多いです。テレビなどのマスメディアで紹介されるダイエット方法ってコロコロ変わります。それでもやっぱり世間一般的にはそのダイエットを信じて実践する人が多いようで。いう意味で、この本を読めば常識がかわるかもしれません。少なくともテレビに惑わされることはなくなるかと。いの本の項目は先程述べたようにかなり多いです。根本的な原理はそこまで多くないです。共通する原理に基づいて事例をいくつも紹介している感じです。いう具体的な事例がちゃんと整理されている本って意外と珍しいなじゃないでしょうか。熱心なトレーニーからすれば目新しい情報はほとんどありません。その情報を定着させるためにトレーニーは絶え間ない努力と時間をかけています。それがこの本一冊で把握できるんだから、チート本ですよね。買って損は絶対しないかと。ちなみに、森拓郎さんは、Voicyもしていますがこちらもおすすめ。voicy.jp半分は恋愛相談なんで、聴き飛ばしてますが。10振り返り久々のベンチMAX更新です。120kgは失敗してしまいましたが、もう少し頑張ればいけそうな気がします。相変わらずナローです。ベンチ台が通常よりも高いやつなので、そもそもその環境をどうにかしたいという気持ちがあります。深層学習(いわゆるAI)をちゃんと勉強しようと思い立って下記本を購入しました(ずっと前に)。深層生成モデル600ページ。Goodfellowによる著書。息が苦しい、、、という状態になり、9章まで読んで中断しました。機械学習専門の方が読む分にはそこまで苦ではないかもしれませんが、門外漢の自分にとっては苦痛そのもの。いうか、読めるけど頭に入ってこない、いや文章と記号を読んでいるだけですけど。みんなこんな難しい本をさらっと読むのだろうか、、、と絶望を覚えていた矢先、こんな記事を見つけました。Learningの経験をある程度持ってててそれなりに最近の論文を幾つか読んでいて、PRMLとかある程度読んでて、PGMとかMCMCとかもどこかで学んでて、それなりに確率論的なバックグラウンドがある人が読む本になってます。順序を踏まなければ!と、ここでQiitaの投稿で参考になるものがありました。qiita.com大変な良記事。AIエンジニアを目指している方の大いなる羅針盤になるのではないかと思います。上記記事は実装に重きをおいています。確かに、実際仕事ではフレームワーク使って実装メインで進めるのであって、革新的なネットワークを生み出したりニューラルネットの内部を解析したりするとても難易度の高いことをするのはごく一部だと思います(個人的な感想)。それでもやっぱ理論を体系立てて理解した。なんてわがままを実現するためにちょうどいい本がありました。息が爽やか!!!アマゾンのレビューを見る限り、E検定の数学はこの書籍の内容とのことなので、資格勉強にももってこいです。ああ、この本と出会えてよかったです。深層学習を読破するために、まだ頑張れそうです。いうことで1RM換算で116kgでした。最後はケツ上げ気味でしたけど、まあ挙がったからいいです。フォームは相変わらず・・・。怪我しなければとりあえずよし!停滞期打破できそうです。面白いことに、マンションの1階にあります。西新Tweet広告を非表示にするもっと読むコメントを書く次のページプロフィールid:shuheilocaleにわかなITブログです。ITのことを全く知らない知人に自慢できるようなネタを発信します。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。