Graspyのプログラミング講座「AI for Business」を受けた感想

Graspyのプログラミング講座「AI for Business」を受けた感想

なかぴょん

Graspyにあるプログラミング講座「AI for Business」を受けてきたよ。

なかぴょんです。

Facebook広告でGraspy(グラスピー) というプログラミングが学べるサービスを見かけたので、実際に受けてきました。

今なら、プロフィール情報を登録するだけで、20万円相当の学習カリキュラムを「無料」で学べます。

この記事では、Graspyで受講できるAI・機械学習の講座AI for Business」について解説します。

Graspyってどんなサービス?

Graspyってどんなサービス?

「そもそも、Graspyというサービス自体知らない・・・」

という方もいるかと思います。

僕もFacebook広告で見るまでは全く知らなかったです。

Graspyを簡単に説明すると、プログラミングが学べる求人サイトのようなものです。

公式サイトには、「学び」と「出会い」をあなたの価値に。をコンセプトとした「未来を掴む」キャリア形成プラットフォームと紹介されています。

サービスが開始されたばかりで、現在はプログラミングが学べる「学習カリキュラム」の項目だけ解放されています。

Graspyで企業と出会える

今後は、求人やスカウト機能が追加されたり、

Graspyでプレミアムメンターの勉強会に参加できる

各界の著名人が開催する勉強会に参加できる機能がリリース予定となっています。

Graspyの運営会社

運営会社 株式会社ITプロパートナーズ
本社 東京都渋谷区道玄坂1-16-10 渋谷DTビル8階
設立日 2015年2月26日

Graspyの運営会社である「株式会社ITプロパートナーズ」は2015年に設立したベンチャー企業です。

設立して3年ほどしかたっていませんが、

  • IT起業家・フリーランスが14,000名以上集まるクラウドソーシングを運営
  • 設立3年目にも関わらず4つの事業を展開。売上は6.5億円を超え急成長中
  • Best Venture100に選出される

などの実績があり、勢いのあるベンチャー企業です。

取引先企業
株式会社エウレカ
株式会社Speee
株式会社スマートエデュケーション
アカウンティングサースジャパン株式会社
株式会社ホットリンク
株式会社カヤック
株式会社トライフォート
ナイル株式会社
株式会社グッドパッチ
KAIZEN platform Inc.
株式会社グロービス
株式会社ミクシィ
Fringe81株式会社
株式会社リアライブ
株式会社エムステージ

Graspyのプログラミング講座の特徴

Graspyのプログラミング講座の特徴

Graspyのプログラミング講座はテキストと画像をスクロールしなから読み進めていく、オーソドックスな形式となっています。

プログラミング未経験の方でも問題なく受講できるように、画像にわかりやすく補足が入れられています。

Graspyのプログラミング講座の特徴その2

Graspyで特にいいなと思ったのは、右下にある質問チャットです。

1クリックで簡単に質問できるようになっているので、講義でわからない部分があれば気軽に聞けるかと思います。

なかぴょん

1クリックで簡単に質問できるのはものすごく便利!

次からは、Graspyで受講できる講座「AI for Business」について解説していきます。

Graspyの「AI for Business」はこんな人におすすめ

Graspyの「AI for Business」はこんな人におすすめ

講座はプログラミング未経験の方でも理解できるような内容となっています。

プログラミング言語「Python」に関する基礎的な知識も学べますので、Pythonの勉強を始めたいと考えている方にもおすすめです。

ただ、Pythonの文法や関数に関しては、代表的な内容だけを簡単にまとめている感じです。

講義後に、Pythonのチュートリアルなども学習するのが良いかと思います。

こんな人におすすめ

・AIエンジニアを志望している方

・非エンジニアでAI活用を考えている方

・IBM Watsonを使ってみたい方

・Azure MLを使ってみたい方

・Pythonに関する基礎的な内容を学びたい方

Graspyの「AI for Business」で学べること

  • Watsonを用いた画像認識
  • Azure MLを用いた回帰分析
  • TensorFlow/Kerasを用いたパーセプトロンとCNNの実装

学ぶ際の事前準備

Graspyの「AI for Business」で学習するプログラミング言語

講義では、「IBM Watson」や「Azure ML」といった、機械学習を簡単に体験できるサービスを活用します。

そのため、事前にPythonの環境構築などをする必要がありません。

サービスに登録するためのメールアドレスだけ準備できれば良いです。

「AI for Business」の学習カリキュラム

1.AIと機械学習

一番最初にAI技術が注目されたのは、1950年代になります。

今から約70年前ですね。

なかぴょん

予想していたよりもだいぶ前から注目されてる!?

と感じた方も多いかと思います。

1章では、AIと機械学習の歴史を学びます。

他のプログラミング学習サービスでは、あまり触れられない内容なので、勉強になるかと思います。

  • 1-1.第3次AIブームとは何か
  • 1-1-1.第1次・第2次AIブーム
  • 1-1-2.第3次AIブーム

2.AIに触れる 〜IBM Watson

2章では、IBM社が開発したAI「Watson」を活用して、画像認識といったAI的機能を体験していきます。

「Watson」を使ったことがない人にもわかるように、IBM Cloudのユーザ登録の手順から説明があります。

  • 2-1.Watsonとは何か
  • 2-1-1.Watsonの概要
  • 2-1-3.IBM Cloudのユーザ登録
  • 2-1-4.Watson Studioを使う
  • 2-1-5.Watson StudioでNotebookを使う
  • 2-2.Visual Recognition(画像認識)
  • 2-2-1.Visual Recognition(画像認識)とは
  • 2-2-2.Toolkitで画像認識を試す
  • 2-2-3.Toolkitで独自の画像認識モデルを作る
  • 2-2-4.自然言語の分類モデルの完成
  • 2-2-5.APIを使って独自の学習モデルで画像認識を試してみる
  • 2-3.AIを使う方法 2-3-1.AIを使う、AIを作る
  • 2-4.章末テスト

3.機械学習をつくる 〜Azure Machine Learning

3章では、機械学習を簡単に体験できるサービスAzure Machine Learning」を活用して、機械学習でできることを体験していきます。

  • 3-1.Azure Machine Learningとは何か
  • 3-1-1.Azure Machine Learningの概要
  • 3-2.分類と回帰
  • 3-2-1.質的データと量的データ
  • 3-2-2.分類とは何か
  • 3-2-3.予測(回帰)とは何か
  • 3-3.線形回帰
  • 3-3-1.Azure Machine Learningを使い始める
  • 3-3-2.自動車の価格予測モデルを作る
  • 3-3-3.欠損値の補完
  • 3-3-4.機械学習の手法を使い分ける
  • 3-3-5.過学習とその回避(ホールドアウト法)
  • 3-3-6.過学習とその回避(交差検証法)
  • 3-4.章末テスト

4.Pythonと機械学習

4章と5章では、「Python」に関する基礎的な知識を学んでいきます。

Pythonの文法や関数に関しては、代表的な内容だけを簡単にまとめています。

本講座で解説がなかった内容に関しては、Pythonのチュートリアルなどを参考にして学習すると良いかと思います。

  • 4-1.Pythonの基礎
  • 4-1-1.Pythonとは
  • 4-1-2.Pythonの基本構文
  • 4-1-3.Pythonの基本データ型
  • 4-1-4.Pythonのコレクション
  • 4-2.AIでよく使うライブラリ
  • 4-2-1.NumPy
  • 4-2-2.Pandas
  • 4-3.機械学習とディープラーニング
  • 4-3-1.機械学習
  • 4-3-2.特徴量
  • 4-4.Scikit-Learnで回帰分析
  • 4-4-1.scikit-learn
  • 4-4-2.scikit-learnで自動車の価格予測モデルを作る
  • 4-5.章末テスト

5.ディープラーニング

  • 5-1.機械学習とニューラルネットワーク
  • 5-1-1.機械学習とディープラーニング
  • 5-1-2.機械学習とニューラルネットワークの学習フェーズ
  • 5-1-3.ディープラーニングと特徴量
  • 5-1-4.ニューロン
  • 5-1-5.ニューラルネットワーク
  • 5-2.ニューラルネットワークの実装
  • 5-2-1.TensorFlow
  • 5-2-2.Keras
  • 5-2-3.パーセプトロン
  • 5-2-4.多層パーセプトロンで分類する
  • 5-3.ディープラーニングの基礎
  • 5-3-1.ディープラーニングとは
  • 5-3-2.畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは
  • 5-3-3.CNNの応用とその他のディープラーニング
  • 5-3-4.CNNによる画像の分類
  • 5-4.章末テスト
  • 5-4-1.章末テスト

まとめ

今回はGraspyの講座の1つである、「AI for Business」についてご紹介しました。

AIと機械学習の歴史は、他のプログラミング学習サイトではなかなか触れられていない内容だったので、面白かったです。

Graspyに少しでも興味を持ちましたら、公式サイトに訪れてみてください。

今なら、プロフィール情報を登録するだけで、最大20万円相当の学習カリキュラムを「無料」で学べておすすめです。

また、なかぴょんに受けてほしい学習サービスのリクエストなども募集中です。

講義のリクエストなどありましたら、お問い合わせにてお伝えください。

リクエストをいただいた講座は受け終わった後で記事にします。

なかぴょん

リクエストお待ちしております(^^)

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