AI・機械学習の初学者に最適！ オンライン学習のudemy

はじめに

初学者からAIや機械学習を実装するための基礎学習はudemyでだけで可能になります。

udemyは世界最大のオンライン学習プラットフォームで一度購入した講座は何度でも学習を行えます。

また頻繁にキャンペーンを行っておりますので、高くても2000円台で講座が購入できます。

実際に文系ITエンジニアの私も初めはudemyで学習を行い、現在は機械学習やディープラーニングをPythonで実装することができるようになっております。

だだ色々ある講座の中からどれを選べば良いのか分からないと思いますので、最適で最短に学習が行える講座の受講順序を解説します。

結論は以下の順です。

①　【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

②　【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

③　【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築-

それぞれの内容を次の章で解説します。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

まずこのコースを学べば簡単な機械学習に必要な概念・数学・Python（プログラミング）が一度に学習できます。

合計4.5時間の内容になっております。

概念を理解するのは当然ですが、文系出身者にとって厄介な数学の知識も最低限の内容で分かりやすく説明されてますので、私もそこまで苦労せずに理解できました。

またプログラミニング初心者でも機械学習を実装するのに最低限必要なPython(プログラミング)を学習するセクションも分かり易く説明されておりました。

本気でAIのプロフェショナルになろうと考えているあなたは数学の部分も学習できるので、とても参考になる内容だと思います。

しかしAIや機械学習を実装するだけであれば、個人的には数学にそこまでこだわる必要はないかと思っておりますので、数学の知識を省いて学習したいならこちらの記事の電子書籍もお勧めです。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

先ほどの初級編と同じ株式会社キカガクが作成されている講座ですが、こちらの講座は初級編の続きでより数学も広い範囲に渡っており、機械学習自体の内容もより実践で利用可能なものを教えてくれております。

合計4.4時間の内容になっております。

機械学習の内容はPythonの機械学習を簡単に実装できるライブラリscikit-learnを用いて住宅価格の予測をしていきます。

また基本的な統計量の講座もありますので、データ分析を行うときにも約立つ内容です。

文系の私には少し数学の内容が難しく思えましたが、理解できない範囲ではなかったです。

ただ今回の機械学習の内容は現在AIの技術で幅広く活用されているディープラーニングの内容は含まれておりませんので、上級編ではディープラーニング編も期待したいところです。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築-

最後に現在のAIを支える技術で欠かせないディープラーニングを学べる講座になります。

合計5.5時間の内容になっております。

ディープラーニングを簡単に実装できるPythonのライブラリPyTorchを活用して画像識別に強いディープラーニング(CNN)と時系列予測に強いにディープラーニング(RNN)といった代表的な内容が学習できます。

また最後にはFlaskといったフレームワークを利用して簡単なアプリケーションの作成方法も学べます。

初学者がディープラーニングについて学ぶにはこの講座はとてもお勧めです。

【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築-

まとめ

今回は初学者がudemyで基本から機械学習やディープラーニングを、学べる講座と受講する順番を解説しました。

今回の3講座を受けると基本的なAIや機械学習の知識がつきます。

3講座を受講しても約15時間程度の学習時間で価格もキャンペーン中であれば恐らく合計6千円程度で購入でき、時間やコストに関しても最適な選択肢かと思います。

また文系で未経験者がAIエンジニアや機械学習エンジニアを目指すための情報をこちらの記事に纏めておりますので、併せてご確認ください。