【2025】ディープラーニングのおすすめ資格9選!難易度・選び方・学習方法も解説

【2025】ディープラーニングのおすすめ資格9選!難易度・選び方・学習方法も解説

ディープラーニングは、AI技術の中核を担う分野です。その重要性が高まるなかで、関連資格の取得が注目を集めています。

本記事ではディープラーニングの基礎から資格取得のメリット、主要な資格の特徴、選び方、そして効果的な学習方法まで幅広く解説します。ディープラーニングやAIに関連する資格取得を目指している場合は、ぜひ参考にしてください。

ディープラーニングとは?

ディープラーニングは人工知能(AI)の一分野で、人間の脳の仕組みを模倣した技術です。具体的には大量のデータから自動的に特徴を学習し、複雑なパターンを認識できる技術です。また、多層のニューラルネットワークを使用するのが特徴といえます。

この技術により、コンピュータは画像認識や自然言語処理など、従来は難しかったタスクを高精度で実行できるようになりました。たとえば、自動運転車の開発や医療診断の支援に活用されています。

ディープラーニングの登場で、AIの応用範囲が大きく広がりました。今後も進化を続け、私たちの生活や社会に大きな影響を与えるでしょう。

ディープラーニング関連の資格【9選】

ディープラーニング関連の資格【9選】

ディープラーニング関連の資格として9つの資格を紹介します。

資格名 概要 難易度 運営元【資格種別】
G検定 ディープラーニング基礎知識とビジネス活用能力を評価する 中級 一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)【民間】
E検定 ディープラーニングの理論と実装能力を認定する 上級 一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)【民間】
Generative AI Test 生成AIの知識とリテラシーを評価する 中級 一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)【民間】
ITパスポート 入門レベルのIT全般の基礎知識を評価する 初級 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)【国家】
Python3エンジニア認定データ分析試験 Pythonを用いたデータ分析スキルを評価する 中級 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会【民間】
AWS Certified Machine Learning-Specialty AWSの機械学習サービスに特化した専門資格 上級 Amazon Web Services【民間】
統計検定 データサイエンスの基礎で統計学知識を評価する 初級~上級(級により異なる)
  • 運営:一般財団法人統計質保証推進協会
  • 認定:一般社団法人日本統計学会【民間】
AI実装検定 実践的なAI技術の実装能力を評価する 上級 AI実装検定実行委員会(AIEO)【民間】
画像処理エンジニア検定 画像処理技術スキルを評価する 中級~上級 公益財団法人画像情報教育振興協会(CG-ARTS)【民間】

それぞれ、どのような特徴があるか確認していきましょう。

1.G検定

G検定は、ディープラーニングの基礎知識とビジネス活用能力を評価する資格です。

項目 内容
試験内容
  • AIの基礎
  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • ビジネス活用
取得するメリット
  • AI関連プロジェクトへの参画ができる
  • AIビジネス企画力の向上につながる
おすすめな人
  • AI事業企画者
  • マネージャー
  • ビジネスパーソン

G検定は、AIの技術的側面だけでなく、ビジネス応用や倫理的考察も含む幅広い内容を扱います。合格者はAI技術の基本を理解し、ビジネスでの活用方法を提案できる人材として評価されるでしょう。

なお、G検定の合格を目指したい場合は、「JDLA認定 G検定対策講座」の受講を検討してみてください。1日の受講で出題範囲を攻略できる内容を学習できます。また、会場受講やウェビナー、eラーニングから受講形態を選べます。短期間でG検定対策をしたい場合は、「JDLA認定 G検定対策講座」をぜひ受講してください。

G検定対策講座の詳細はこちら

2.E検定

E検定は、ディープラーニングの理論と実装能力を認定する上級資格です。

項目 内容
試験内容
  • 数学
  • 機械学習
  • 深層学習
  • Python実装
取得するメリット
  • AI開発プロジェクトのリーダー就任できる
  • 高度なAI技術者として評価される
おすすめな人
  • AIエンジニア
  • データサイエンティスト
  • 研究者

E検定合格者は、実践的なAI開発スキルを持つ人材として高く評価されます。また、AIプロジェクトの中核を担う技術者を目指す方に適しています。

なお、G検定については、次の記事でも詳しく解説しています。あわせて確認して、試験の特徴などを確認しましょう。

【2025】G検定とは?類似資格との違いや効果的な学習方法も解説

3.Generative AI Test

Generative AI Testは、生成AIの知識とリテラシーを評価する資格です。

項目 内容
試験内容
  • 生成AIの基礎
  • 活用事例
  • 倫理的問題
取得するメリット
  • 最新の生成AI技術に触れられる
  • 適切な活用能力を証明できる
おすすめな人
  • 生成AI活用を検討する企業の社員
  • AI開発者

この資格は、ChatGPTなどの生成AI技術の急速な発展に対応するために設計されました。合格者は生成AIの可能性と限界を理解し、適切に活用できる人材として認められます。

そのほかGenerative AI Testに関して知りたい場合は、次の記事も確認して、試験概要を確認してみましょう。

【2025】Generative AI Testとは?概要や難易度、学習方法を紹介

4.ITパスポート

ITパスポートは、IT全般の基礎知識を評価する入門レベルの国家資格です。

項目 内容
試験内容
  • ITの基礎
  • 情報セキュリティ
  • 経営戦略
取得するメリット
  • IT関連の基本的な知識を習得できる
  • ビジネスでITを活用する能力が向上する
おすすめな人
  • IT初学者
  • ビジネスパーソン
  • 学生

この資格は、AIやディープラーニング、データサイエンスを学ぶ前の基礎固めとして有用です。IT全般の知識を身につけることで、より専門的な資格へのステップアップが容易になります。

ITパスポートについて、他の資格や検定との違いを次の記事で解説しています。資格選びの際の参考にしてください。

E資格とITパスポートの違い

5.Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析スキルを評価します。

項目 内容
試験内容
  • Python基礎
  • データ処理
  • 統計分析
  • 機械学習
取得するメリット
  • データ分析プロジェクトへの参画ができる
  • Pythonを扱うスキルを証明できる
おすすめな人
  • データアナリスト志望者
  • Pythonエンジニア

合格者は、Pythonを使ったデータ分析の実践力を持つ人材として評価されます。AIやデータサイエンスプロジェクトでの即戦力となるでしょう。

この資格はPythonの経験者向けですが、これから学習したい場合は「AIエンジニア育成講座」の受講がおすすめです。「AIエンジニア育成講座」は2日間でAIプログラミングを学べる講座です。

Pythonを使ったAIプログラミングを学べる内容であり、基礎からスキルを習得できます。PythonやAIに興味がある場合は、ぜひ「AIエンジニア育成講座」を検討してみてください。

AIエンジニア育成講座の詳細はこちら

6.AWS Certified Machine Learning-Specialty

AWS Certified Machine Learning-Specialtyは、AWSの機械学習サービスに特化した専門資格です。

項目 内容
試験内容
  • AWSの機械学習サービス
  • データ処理
  • モデル開発
取得するメリット
  • AWS環境でのAI開発プロジェクトリーダーなどになれる
  • クラウドAIの専門家として認知される
おすすめな人
  • クラウドエンジニア
  • AWSでAI開発を行う技術者

この資格は、クラウド環境でのAI開発スキルを証明します。また、AWSを用いた大規模なAIプロジェクトを担当したい方に適しています。

また、AWS Certified Machine Learningについては、次の記事で概要から勉強方法まで解説しています。あわせてご確認ください。

【2025】AWS Certified Machine Learningとは?概要と勉強方法を詳しく解説

7.統計検定

統計検定は、統計学の知識を評価する資格で、データサイエンスの基礎となります。

項目 内容
試験内容
  • 確率論
  • 統計的推論
  • 多変量解析
取得するメリット
  • データ分析の基礎力を証明できる
  • 統計モデルの構築能力を向上できる
おすすめな人
  • データサイエンティスト
  • 研究者
  • 品質管理担当者

統計検定は、AIやデータサイエンスの根幹をなす統計学の力を証明できます。データに基づく意思決定を行ううえで重要な資格といえるでしょう。

統計検定の難易度などについては、次の記事で詳しく解説しているので、あわせてご覧ください。

【2025】統計学の検定「統計検定」とは?取得難易度やメリットを解説

8.AI実装検定

AI実装検定は、AI技術の実装能力を評価する実践的な資格です。

項目 内容
試験内容
  • 機械学習アルゴリズム
  • 深層学習
  • AI実装手法
取得するメリット
  • AI開発プロジェクトでの即戦力になれる
  • 実装スキルを証明できる
おすすめな人
  • AIエンジニア
  • ソフトウェア開発者

この資格は、理論だけでなく実際のAI実装能力を評価するため、AIシステムの開発現場で活躍したい方に適しています。

AI実装検定について、難易度や勉強方法について、次の記事でまとめています。試験の特徴を詳しく知りたい場合は、ぜひご覧ください。

【2025】AI実装検定の難易度はどのくらい?資格を取得する魅力やおすすめの参考書をご紹介

9.画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、画像処理技術に特化した専門資格です。

項目 内容
試験内容
  • 画像処理アルゴリズム
  • コンピュータビジョン
  • 画像認識
取得するメリット
  • 画像認識AIプロジェクトでの専門性を発揮できる
  • 画像処理技術を証明できる
おすすめな人
  • コンピュータビジョン開発者
  • 画像処理エンジニア

画像処理エンジニア検定は、画像認識AIや自動運転などの分野で必要とされます。そのため、画像処理技術を極めたい方におすすめです。

なお、画像処理エンジニア検定の難易度や勉強方法を次の記事で解説しています。資格選びで迷っている場合は、一度、確認してみましょう。

【2025】画像処理エンジニア検定の難易度・合格率は?勉強時間や学習法も解説

ディープラーニングの資格取得のメリット

ディープラーニングの資格取得のメリット

ディープラーニングの資格を取得することで、以下のメリットが生まれます。

  1. キャリアアップに活かせる
  2. 専門知識を体系的に習得できる
  3. プロジェクトへの参画が可能になる

それぞれのメリットを確認し、資格選びの際などに活かしてください。

1.キャリアアップや転職に活かせる

ディープラーニングの資格を取得すると、自分のスキルを客観的に証明できます。資格を提示できれば、雇用主や人事担当者にアピールとなるでしょう。

また、資格保持者は、ディープラーニングやAI関連の職務において優先的に考慮されます。近年では多くの企業がAI人材やIT人材を求めており、資格は即戦力としての価値を示せます。

2.専門知識を体系的に習得できる

資格取得の過程で、ディープラーニングの理論から実践まで幅広く学べます。体系的なカリキュラムにより、知識の抜け漏れを防ぐことも可能です。また、最新のトレンドや技術動向も把握できるでしょう。

さらに、学習を通じて、ディープラーニングの倫理的問題や社会的影響についても理解が深まります。結果として、より総合的なAIの専門家として成長できます。

3.プロジェクトへの参画が可能になる

資格取得により、実際のAIプロジェクトに参加するチャンスが広がります。企業内でのAI導入プロジェクトやクライアント向けのAIソリューション開発など、さまざまな機会が得られるでしょう。

それらのプロジェクト参加を通じて、実務経験を積むことも可能です。理論知識を実践に活かし、より高度なスキルを磨くことにもつながるでしょう。また、他の専門家との協業により、人脈やネットワークなども広がります。

【2025】画像処理エンジニア検定の難易度・合格率は?勉強時間や学習法も解説

ディープラーニング資格の選び方

ディープラーニング資格の選び方

ディープラーニング関連の資格は多岐にわたるため、自分に合うかどうかを見極めることが大事です。

  1. 目標や将来のキャリアと合うか
  2. 業界での認知度や需要があるか
  3. 難易度と学習時間は適切か
  4. 資格の更新や継続的な学習が必要か

以上のポイントを検討して、自分に合う資格や検定を受験してください。

1.目標や将来のキャリアと合うか

資格取得の目的を明確にしましょう。データサイエンティストを目指すのか、AIエンジニアになりたいのか、目標に応じて適切な資格を選んでください。

たとえば、G検定はAIビジネス全般の知識を、E検定は技術的な深い理解を重視しています。将来のキャリアパスを見据えて、その道筋に沿った資格を選択するのが大切です。

2.業界での認知度や需要があるか

資格の価値は、業界での評価に大きく左右されます。たとえば、Google、AWS、IBMなど、大手テクノロジー企業が提供する資格は、一般的に高い認知度を誇ります。

また、特定の業界や職種で重視される資格もあるでしょう。求人情報や業界動向を調査し、需要の高い資格を見極めることがポイントです。

3.難易度と学習時間は適切か

自身の現在のスキルや能力と、資格取得に必要な学習時間を考慮しましょう。初心者向けの入門的な資格から経験者向けの高度な資格まで幅広い選択肢があるので、合格率や難易度を確認して選んでください。

無理のない学習計画を立てられる難易度の資格を選ぶことで、着実にスキルアップを図れます。

4.資格の更新や継続的な学習が必要か

ディープラーニング関連の資格によっては、定期的な更新が必要です。たとえば、AWSの資格は有効期限が3年であり、それ以降は再認定を受ける必要があります。

技術の進歩が速いAI分野、ディープラーニング分野では、継続的な学習が不可欠です。更新の頻度や方法、費用なども考慮に入れて、長期的な視点で資格を選びましょう。

ディープラーニングの資格取得に向けた学習方法

ディープラーニングの資格取得に向けた学習方法

ディープラーニング関連の資格取得に向けて学習する際は、次の点を意識してみてください。

  1. 講座やセミナーを受講する
  2. 模擬試験や過去問を活用する
  3. 実践的なプロジェクトに参加する
  4. 最新の技術動向に注視する

効果的な学習方法を確立して、資格取得を目指しましょう。

1.講座やセミナーを受講する

専門家が設計した講座やセミナーは、体系的な知識習得に最適です。さまざまなプラットフォームで充実した講座やセミナーが開催されています。これらの講座では、理論から実践まで幅広く学べます。また、対面式のセミナーでは、講師に直接質問できるメリットがあります。自分の学習スタイルに合わせて、適切な講座を選びましょう。

なお、E資格対策ディープラーニング短期集中講座」では、E資格の取得に向けて基本から応用までを4日間で学習できます。合格まで専門スタッフの徹底したサポート、柔軟な受講形態などが特徴です。E資格の取得を目指している場合は、「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」の受講を検討してみてください。

E資格対策ディープラーニング短期集中講座の詳細はこちら

2.模擬試験や過去問を活用する

模擬試験や過去問は自身の理解度を確認し、弱点を発見するのに役立ちます。多くの資格試験では、公式の模擬問題や過去問が公開されています。これらを繰り返し解くことで、出題傾向や時間配分を把握できます。

また、間違えた問題を徹底的に復習することで、知識の定着を図れます。

3.実践的なプロジェクトに参加する

理論だけでなく、実践的なスキルも重要です。たとえば、Kaggleなどのデータサイエンスコンペティションに参加すると、実データを扱う経験が積めます。

ほかにも、オープンソースプロジェクトへの貢献も有効です。GitHubで公開されているAI関連プロジェクトに参加し、コードを書くことで実践力が身につきます。

4.最新の技術動向に注視する

AI技術は日々進化しています。最新のトレンドを把握するには、学術論文や技術ブログを定期的に読むことが大切です。arXivなどのプレプリントサーバーでは、最新の研究成果を無料で閲覧できます。

また、AIやディープラーニング関連の国際会議やワークショップにも注目しましょう。これらの情報源を通じて、常に最新の知識をアップデートできます。

ディープラーニング資格のまとめ

ディープラーニング関連の資格は、キャリアを形成する際の武器になります。G検定やE検定をはじめとするさまざまな資格から、自身の目標に合わせて選択することが大切です。

また、資格取得に向けては、講座の受講や実践的プロジェクトへの参加など、多角的なアプローチが効果的です。技術の進化が速いAI分野では、継続的な学習も欠かせません。本記事を参考に、自身のキャリアを見据えた資格取得を目指してください。