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なかぴょん

元WEBディレクターがPythonエンジニアになるために勉強中です。プログラミング記事多めに更新していきます。ブログ関連記事も少々。

Pythonを始める人におすすめの講座を紹介!-みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習-

AI Python 人工知能 機械学習

なかぴょん

Udemyにある「みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」を受けてきたよ。
Pythonで人工知能と機械学習を体験してみたい方におすすめだよ。

へびにょん

なかぴょんです。
今回はUdemyの講座の1つである、みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習を受けてきました。

Pythonを使った人工知能と機械学習をゼロから学びたいと考えている方におすすめの講座です。

2020年5月現在、25000人以上の方が受講されている大人気の講座で、講座内容も2020年5月に更新されたばかりとなります。

人工知能や機械学習の基礎知識を身につけたいと考えている方本当におすすめの講座ですので、一度講座を確認してみてください。

それでは、講座の概要を簡単に解説していきます。

みんなのAI講座ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習:どんな人向けの講座なのか

こんな人におすすめ
・人工知能、機械学習に興味があるが、最初のとっかかりが分からない方

・人工知能、機械学習関連の分厚い書籍に辟易した方

・人工知能、機械学習をビジネスで扱う必要に迫られた方

・数学、プログラミングが人工知能学習の障壁になっている方

・人工知能の学習を通してPythonプログラミングを身に付けたい方

・文系の方、非エンジニアの方にもおすすめです

みんなのAI講座ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習:何が学べるのか

  • 簡単な機械学習のコードを書けるようになります
  • Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につきます
  • ビジネス上必要な人工知能の基礎知識が身につきます
  • 有名な機械学習ライブラリが扱えるようになります
  • 機械学習と関連した簡単な数学の知識が身につきます
  • 人工知能全般についての知識が身につきます

みんなのAI講座ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習:学ぶ際の事前準備

中学レベルの数学があれば講座を受けることができます。

そのため、プログラミング未経験の文系の方、非エンジニアの方にもおすすめです。

MacでもWindowsでも受講が可能です。

みんなのAI講座ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習:講座詳細

セクション1 コースと人工知能の概要

こちらのセクションでは講座の概要について説明があります。

概要の説明後、人工知能や機械学習について、一般論や用途、歴史について解説しています。

プログラミング言語Pythonの概要、メリットなどについても解説がありますので、Pythonをあまり扱ったことがない人でも受けられます。

  • 1. コースの概要
  • 2. 人工知能(AI)の概要
  • 3. 機械学習とは
  • 4. プログラミング言語、Python
  • 5. 学習の心構え

セクション2 準備

実際に開発を行っていく際に必要なツールなどの準備について解説があります。

Windows、Mac両方の解説がそれぞれ用意されていますので、とても親切です。

  • 6. Pythonのインストール(Windowsのみ)
  • 7. PyCharmの解説
  • 8. PyCharmのインストール(Mac)
  • 9. PyCharmのインストール(Windows)
  • 10. PyCharmの環境設定
  • 11.(Windowsのみ)Anacondaのインストールの際の注意点
  • 12.(Windowsのみ)Anacondaのインストール
  • 13. 学習のための参考資料

セクション3 Pythonの基礎

Pythonを学習する上での注意点や、Pythonの基本文法について解説があります。

文系の方、非エンジニアの方でも安心して講座に取り組めます。

  • 14. Python学習の注意点
  • 15. Hello World!
  • 16. 拡張子について
  • 17. コメントと日本語対応
  • 18. 変数の概念
  • 19. 四則演算
  • 20. 乱数
  • 21. 文字列の操作1
  • 22. 文字列の操作2
  • 23. Bool値と比較演算子
  • 24. 論理演算子
  • 25. 分岐
  • 26. リスト
  • 27. タプル
  • 28. 辞書
  • 29. for文
  • 30. While文
  • 31. 分岐とループの組み合わせ
  • 32. 関数
  • 33. スコープ
  • 34. 引数と返り値
  • 35. デバッガの使い方
  • 36. 多重リスト
  • 37. クラスの概念の解説
  • 38. クラス
  • 39. クラス、リストの応用
  • 40. ファイルの読み込み

セクション4 必要な数学の学習

機械学習を学習する上で必要な数学の知識をおさらいできます。

わざわざ数学の教科書を丸々読み返すのは大変かと思いますので、こちらのセクションを受けた後、より詳しく知りたい数学知識を復習していくと効率的に学習できます。

  • 41. 機械学習に必要な数学
  • 42. matplotlibの導入
  • 43. 一次関数の描画
  • 44. 様々な関数の描画
  • 45. 指数関数
  • 46. ネイピア数
  • 47. シグモイド関数1
  • 48. シグモイド関数2
  • 49. シグモイド関数3

セクション5 ニューラルネットワーク

ここからセクション8までは人工知能や機械学習に関する専門的な解説となります。

  • 50. 神経細胞の構造
  • 51. ニューラルネットワークの概要
  • 52. ニューロンの概念的な構造
  • 53. ニューロンへの入力
  • 54. ニューロンからの出力
  • 55. シグモイド関数の導入
  • 56. 結合荷重(重み)
  • 57. ニューラルネットワークによる分類の概要
  • 58. 外部データの導入
  • 59. 外部データの表示
  • 60. 外部データの分類
  • 61. バイアスの導入
  • 62. 構築するニューラルネットワークの解説
  • 63. ニューラルネットワークの構築1
  • 64. ニューラルネットワークの構築2

セクション6 機械学習

  • 65. バックプロパゲーションによる機械学習
  • 66. 訓練用データの読み込み
  • 67. 訓練用データの表示
  • 68. 訓練用のメソッド
  • 69. 誤差
  • 70. 中間層-出力層の重みの修正
  • 71. 入力層-中間層の重みの修正
  • 72. 訓練
  • 73. 訓練結果に基づく分類

セクション7 機械学習ライブラリの活用

  • 74. scikit-learnの概要
  • 75. scikit-learnの導入
  • 76. scikit-learnの練習
  • 77. scikit-learnによる文字認識1
  • 78. scikit-learnによる文字認識2
  • 79. scikit-learnによる株価分析1
  • 80. scikit-learnによる株価分析2

セクション8 さらに学ぶために

  • 81. TensorFlowと機械学習のためのライブラリ (Windowsにおいて、TensorFlowは64-bitのPython3.5以上のみサポートです)
  • 82. CPUとGPU
  • 83. 畳み込みニューラルネットワークとDCGAN
  • 84. 人工知能の未来
  • 85. 補足: Python3.6の導入

セクション9 ボーナスレクチャー

  • 86. ボーナスレクチャー: 関連コースの割引クーポン
  • 87. ボーナスレクチャー: 講師のブログ
  • 88. 評価とレビューのお願い & 本講座で使用した資料
  • 89. 重みの更新式の数学的背景

まとめ

今回はUdemyの講座の1つである、みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習についてご紹介しました。

Pythonをあまり扱ったことがないエンジニア未経験の僕でも人工知能と機械学習を学べましたので、これからエンジニアを目指している方には本当におすすめです。

今回紹介した講座以外にも僕が受けた講座はいくつかあるので、興味がある方はこちらの記事をご覧ください。

※ただいま作成中途中のため、一部デザインが崩れて見ずらくなっております。完成まで少々おまちください。

なかぴょんに受けてほしい学習サービスのリクエスト等ございましたら、
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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