本日、E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2）を受験してきました。
かなり苦戦しましたが、今の自分の実力の汎化性能が測定できたと思って、あとは、９月９日の結果発表を待ちたいと思います。
これまでの取り組みついては、落ち着いたら、まったりとまとめて行きたいと思います。
取り急ぎ、受験してみての感想ですが、なんだかんだ言って、深層学習（通称Goodfellow本）から問題が出ていたと思います。
この本は、結構表現が難しいので、なかなか手に取らなかったのですが、表現が難しいだけに、試験でそのまま出題されると読んでないと太刀打ちできません。
もっと、ちゃんと読んでおけばよかったなぁと反省。
また、実装問題は、結構ひねりが入った問題が多かったように思いました。
実装については、以下の「ゼロから作るDeepLearning①~Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」（通称：赤本①）、「ゼロから作るDeepLearning➁~自然言語処理編」（通称：赤本➁）を参考に学習していましたが、丸暗記ではなく、意味を理解しておく必要があると感じました。
また、「入門Python３」で、Pythonの基礎も学習しておいたことは、良かったと思いました。穴埋めの部分以外のプログラム全体を読み解くことで、穴埋めの箇所をある程度想像することができました。（正解しているかは不安ですが・・・。）
苦戦はしたものの、充実した一日を過ごせたと思います。
あとは、結果を待つのみです。
まったりと、これまでの復習ブログを作りながら、結果発表を待ちたいと思います。
無事、合格できてたら、Kaggleを再開するぞ！！！
2019年3月9日（土）にG検定を受験し、見事合格できました！
受験の体験記や勉強法などを別のブログにまとめました。
これから受験される方がいらっしゃいましたらご参考まで。
