E資格 用語辞典640 五十音順で引く 科目タグつき・取り違え40組つき ／内山 俊介 （和夕文庫）

作品スペック

E資格の出題範囲に現れる640語を、引くために並べ直した用語辞典です。 読みの五十音順に並べています。章や科目を思い出す必要はありません。読みが分かれば引けます。Adamは「あ」、GANは「か」、seq2seqは「し」、ReLUは「れ」、word2vecは「わ」にあります。 1語につき、意味（2〜3文）、押さえる数字、つまずき、出るかたち、関連語の5点で組みました。「押さえる数字」には必ず数字か式を入れ、数字で語れない語は「押さえる要点」に替えています。「つまずき」は受験者が実際に選ぶ誤答のかたちを、「出るかたち」はどの科目でどの形式（計算・穴埋め・正誤・コードの空欄）で問われるかを書きました。さらに全語に「応用数学／機械学習／深層学習／生成モデル・強化学習／開発と運用」の科目タグを付けています。自分がどの科目で止まっているかが、引いた語を見ればそのまま分かります。 この試験でつまずくのは、たいてい理論の難しさではありません。AdaGradとRMSpropはどちらが指数移動平均か。Q学習とSARSAはどちらが最大値で更新するか。XavierとHeはどちらがReLU向けか。知っているはずの語が、選択肢に2つ並んだ瞬間に分からなくなります。 第2部には「取り違えやすい40組」を収めました。設問は似た2つを入れ替えて誤りの選択肢を作るので、対で覚えていない語は単独で覚えていても点になりません。固有値分解と特異値分解、バイアスとバリアンス、バッチ正規化とレイヤー正規化、BERTとGPT、量子化と枝刈りと蒸留。各組に、どちらか一方にしか無い事実で切り分ける「見分け方」と、設問がどう入れ替えて誤りを作るかの「誤答のかたち」を付けています。 索引は重要度順と科目別の2種類。深層学習が320語と半分を占めますが、点を落としやすいのは応用数学と開発と運用です。科目別索引を見れば、その偏りが数で見えます。 本文は約33万字。1語あたり平均400字で、意味・数字・誤答・出題形式まで1か所で確かめられます。 読み通す本ではありません。問題を解いていて、用語の意味があやふやなときに開くための1冊です。 ※本文の内容は2026年9月時点のものです。出題範囲や受験の要件は改定されますので、受験の年に対応した情報でご確認ください。 ※権利について：著者名「内山 俊介」は出版者（和夕文庫）自身の筆名

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