【Udemy感想】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学びたいと考えている方にもおすすめの講座です。

それでは、詳しく解説していきます。

誰向きなのか

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

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

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。

プログラミング未経験でも問題ありません。

MacでもWindowsでも受講が可能です。

講座詳細

セクション1 コースと人工知能の概要

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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を使った人工知能と機械学習を学ぶことができて良かったです。

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。

※費用が高い講座は、リクエストをいただいてすぐには受けられないかもしれません。
壊滅的な軍資金不足・・・ご容赦ください。

なかぴょん

リクエストお待ちしております(^^)

明日も元気にぴょんぴょん!

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