2024年8月30日（金） ~ 9月1日（日）に開催する「E資格2024#2」より、E資格のシラバス（試験範囲）が改定となります。本記事では改定内容及び改定に伴うE資格認定プログラム教材の変更について解説します。
追加教材紹介（Study-AI社[認定番号00011]/JDLA審査済）
前提として重要な事： 今回の改定でStudy-AIの講座上から削除される教材はありません。追加のみ。
| 大分野 | 主な教材の追加/更新箇所 | 実装演習 | 追加背景/所感/キーワード | 追加箇所 |
| パターン認識 | k近傍法・近傍法 | なし | ・kd-tree/近似最近傍 ・コサイン距離/ユークリッド距離/マンハッタン距離/Lp距離/マハラノビス距離 |
機械学習 |
| 距離計算 | なし | |||
| Vision Transformer | Vision Transformer | なし | CLS token,Position embedding | 深層学習day4 |
| FCN, U-Net | パノプティックセグメンテーション | なし | ・スキップコネクション/アップサンプリング/インスタンンスセグメンテーション/パノプティックセグメンテーション（Panoptic Segmentation） | 深層学習day4 |
| 転移学習 | ドメインシフト | あり（既存） | ・ファインチューニング/ドメイン適応 (domain adaptation)/ドメインシフト | 深層学習day4 |
| コンテナ型仮想化 | コンテナ型仮想化 | あり（追加） | ・仮想化環境/ホスト型/ハイパーバイザー型/コンテナ型/Docker/Dockerfile | 深層学習day4 |
全体的な所感
- 2024シラバスからは機械学習並びに深層学習の基礎アルゴリズムの理解に特化した位置づけとなりました。そのため落ち着いた改訂となり、基礎となる範囲の定義の精密さや網羅性が向上しました。
- 加速度的なスピードで技術が進歩する中でも本シラバスにおけるディープラーニング及び機械学習（パターン認識）は普遍的な基礎なのでその本質が変わる事がありません。
今回の改定はそういった意味ではこれからAIを学びたい方にとっては絶対に無駄にならず、学習者にとってより合理的になったと言えます。
JDLA（日本ディープラーニング協会）のシラバス改訂アナウンス
▼以下、JDLAアナウンスより引用▼
・シラバス改定について
今回の改訂では、ディープラーニング技術の産業活用がさらに拡大する中、以下のAI・ディープラーニング技術を取り巻く現状を踏まえ、より普遍的に必要とされる機械学習並びに深層学習の基礎アルゴリズムの理解に特化したものになっております。
【AI・ディープラーニング技術を取り巻く現状】
・深層学習に関する最新手法が常に提案され変化している
・画像処理、自然言語処理、音声処理の分野ごとに技術が細分化している
・学習フレームワークを用いた実装が前提となっている