私自身、Udemyを利用してきてコスパの良さやクオリティの高さを感じており、ぜひみなさんにも体験いただきたいなと思っています。
その中で今回は、『人工知能・機械学習に関するおすすめ講座』をいくつかピックアップできればと思います！
少し前置きが長くなりますので、早くおすすめ講座を知りたい方はこちらからジャンプしてくださいm(_ _)m
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機械学習のおすすめ講座はなんだろう？？
機械学習の勉強方法が分からなくてUdemyを始めたけど、どの講座が良いか分からない。。
講座を選ぶポイントってあるのかなぁ。
おすすめの講座を教えてほしい！
Udemyは講座数が豊富だから、どの講座が自分に合っているのか選ぶのが大変な時もありますよね。
今回は、機械学習の講座を選ぶポイントとおすすめの講座をご紹介します！
こんな方におすすめ！
- どんな講座が良いか分からない
- 選ぶ時のポイントが分からない
- 機械学習の勉強方法が分からない
- おすすめの講座を教えてほしい
人工知能と機械学習の違いは？
人工知能（AI）とは
「知的な機械，特に，知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」（引用：人工知能学会）
と定義されています。
機械学習は、人工知能の中でも特定のタスクに対して機械に学習・実行させるものを指します。
また、Deep Learningは機械学習の1種に位置付けられ、機械学習の方法の一つです。
書籍や記事でも正確に使い分けがされているわけでもなく、そもそも境界が明確でもないため、言葉のおおよその表している範囲をイメージできれば十分だと思います。
Udemyの講座を選ぶ際にも意識してほしいポイントの一つです♬
講座を選ぶ際のポイントは？
人工知能や機械学習の講座を選ぶ際のポイントは3つあると思っています。
Udemyの講座を選ぶ以外にも、書籍を探したりスクールを探すときにも応用できる考え方です♬
1. 講座内容の範囲はどこまでか
2. 講座の進め方はどうか
3. テーマが想定されているか
講座受講は、ゴールへ至るまでの最適なプロセスであることが大切です。
受講目的は何なのか、ゴールはどこなのか、よく考えて見ましょう！
1. 講座内容の範囲はどこまでか
人工知能なのか機械学習なのかDeepLearningなのか。
その講座がどの粒度で話そうとしているかによって、内容は大きく異なります。
人工知能の講座とDeepLearningの講座では、同じ1時間でも内容の深さに違いが出るのは想像がつきますよね。
1つ目のポイントは、「講座内容の範囲はどこまでか」です。
各講座の購入画面では、「コースの内容」と「講座内容」が記載されています。
ここをよく読んでどのくらい深堀りするのかを把握しましょう。
「学びたかったことがあまり説明されず、簡単すぎた」
「もっと全体の概要を知りたかったのに、細かすぎた」
なんてことにならないよう注意してください。
2. 講座の進め方はどうか
2つ目のポイントは、「講座がどのように進められるか」です。
機械学習をどのレベルで理解したいのか、目的に応じてプロセスが変わってきます。
機械学習を実際に扱おうとするとPythonのスキルがほぼ必須になります。
したがって、Pythonを用いた演習形式の講座や書籍はたくさんあります。
一方で、それと同じくらい、社会の動向を知るためのビジネス書や講座、セミナーもたくさんあります。
ご自身が何を目的にどこを目指しているのか、ゴールから逆算して受けるべき講座を選んでみてください。
その際のポイントとしては、「実際に手を動かす形式なのか否か」です。
ここでの「手を動かす」とはコーディングを含むかどうかです。
コーディングを含む講座はたくさんありますが、講座全体のどのくらいのウェイトを占めているのか要チェックです。
3. テーマが想定されているか
3つ目は「テーマが想定されているか」です。
ここでいう「テーマを想定」とは、ビジネスの特定のシーンを想定していたり、特定のアプリを作ることをゴールにしていたり、です。
「2. 講座の進め方はどうか」の観点と似ていますが、ご自身の目的を確認してください。
- 学問としての人工知能や機械学習を学びたい（社会人の方、学生の方 など）
テーマが想定されている講座は、全体としては数が少ないのでミスマッチが起こることは多くありませんが、注意が必要です。
人工知能・機械学習 おすすめ講座7選！
ここでは、私が一押しするUdemyの講座を7つご紹介します。
難易度別に2つのレベルに分けて記載します。
| レベル | 対象 |
| レベル1 | ・人工知能や機械学習を始めて学ぶ方 ・Pythonに触れたことがない方 |
| レベル2 | ・人工知能や機械学習がどういうものか何となく理解している方 ・Pythonでコードを書いたことがある方 |
おすすめ講座
現役データサイエンティストの視点から、おすすめしたい講座を7つ選ばせていただきました！
※おすすめ順ではございません
※講座の内容を保証するものではございません
機械学習を扱う基本となるPythonについて、深く学ぶことができます。
| 対象者 | ・Python３に興味があるが、使用した経験がない方 ・Pythonプログラミング環境を自分で用意できる人 |
| 時間 | 28.5時間 |
| 定価 | \24,000 |
| 評価 （レビュー数） | （15569件） |
| 受講者数 | 76520人 |
| 講師 | 酒井 潤 ⭐講師評価：4.5 🥇レビュー数：26552  受講生：101480人🎥コースの数：20 |
Pythonを使いながら、機械学習の数式の意味まで理解できるようになります。
| 対象者 | ・機械学習の参考書を読んで「閉じて」しまった方 ・独学で機械学習を学ぼうと思ったけど挫折してしまった方 ・機械学習の参考書に記載された数式の意味が理解できず、学習をやめてしまった方 ・中学校で学ぶ数学から始めるので初心者の方、数学が苦手な方でも大丈夫 |
| 時間 | 4.5時間 |
| 定価 | \15,000 |
| 評価 （レビュー数） | （11556件） |
| 受講者数 | 41209人 |
| 講師 | 吉崎 亮介 ⭐講師評価：4.4 🥇レビュー数：17630 受講生：45888人🎥コースの数：3 |
人工知能全般の知識を身につけつつ、Pythonを用いて機械学習のコードを書けるようになります。
| 対象者 | ・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 |
| 時間 | 8時間 |
| 定価 | \15,000 |
| 評価 （レビュー数） | （7576件） |
| 受講者数 | 39603人 |
| 講師 | 我妻 幸長 ⭐講師評価：4.2 🥇レビュー数：17800 受講生：68380人🎥コースの数：20 |
Pythonを通して、実際のビジネスを想定したデータ分析を行うことができます。
| 対象者 | ・データサイエンスの基礎を身につけて、仕事に活かしたいビジネスマン ・データサイエンスの基礎を身につけて、研究や就職活動に活かしたい大学生 ・プログラミング未経験者でも安心して始められます |
| 時間 | 8時間 |
| 定価 | \19,800 |
| 評価 （レビュー数） | （4333件） |
| 受講者数 | 23212人 |
| 講師 | 高田 朋貴 ⭐講師評価：4.4 🥇レビュー数：4333 受講生：23212人🎥コースの数：1 |
Pythonを用いて、より詳細な機械学習の実装を行うことができます。数式の意味を理解しつつ、学ぶことができます。
| 対象者 | ・機械学習の参考書を読んで「閉じて」しまった方 ・独学で機械学習を学ぼうと思ったけど挫折してしまった方 ・機械学習の参考書に記載された数式の意味が理解できず、学習をやめてしまった方 ・中学校で学ぶ数学から始めるので初心者の方、数学が苦手な方でも大丈夫 |
| 時間 | 4.5時間 |
| 定価 | \19,800 |
| 評価 （レビュー数） | （4906件） |
| 受講者数 | 27073人 |
| 講師 | 吉崎 亮介 ⭐講師評価：4.4 🥇レビュー数：17630 受講生：45888人🎥コースの数：3 |
Pythonを用いてDeep learnigを実行できるようになります。
Deep learnigの仕組みを図解を通して理解することができます。
| 対象者 | ・TensorFlowを使用して、ディープラーニング・人工知能を体験してみたい方 ・TensorFlowを体験して、機械学習や深層学習の基本的な仕組みを理解したい方 ・画像認識などのサンプルプログラムを動作させて人工知能を体験してみたい方 ・ディープラーニングや人工知能の書籍を買ったが、独力では理解が難しかった方 ・ディープラーニングの参考書の学習環境がLinuxやDockerを前提としていて、環境構築でつまづいた方 ・scikit-learnで回帰や識別の基礎を学んだが、TensorFlowを体験してみたい方 ・多項ロジスティック回帰や、畳み込みニューラルネットワークを、直感的に理解したい方 |
| 時間 | 4.5時間 |
| 定価 | \14,400 |
| 評価 （レビュー数） | （2164件） |
| 受講者数 | 14536人 |
| 講師 | 井上 博樹 ⭐講師評価：4.1 🥇レビュー数：24664 受講生：98947人🎥コースの数：34 |
機械学習の仕組みを理解しつつ、実際にアプリケーションで利用する際の注意点や設計方法を学ぶことができます。
| 対象者 | ・機械学習を、実際にアプリケーションに活かしたい方 ・機械学習について、理論より実践から入りたい方 ・機械学習についての基礎的な知識があり、その応用方法を考えている方 |
| 時間 | 3時間 |
| 定価 | \10,800 |
| 評価 （レビュー数） | （458件） |
| 受講者数 | 4260人 |
| 講師 | Takahiro Kubo ⭐講師評価：3.5 🥇レビュー数：458 受講生：4260人🎥コースの数：1 |
まとめ
今回は、人工知能・機械学習をテーマに、
- Udemyの講座を選ぶポイント
- Udemyのおすすめ講座7選
をご紹介いたしました。
講座選びで大切なポイント3点はこちら！
2. 講座の進め方はどうか
3. テーマが想定されているか
おすすめ講座7選はこちら！
Udemyには多種多様な講座が豊富に揃っておりますので、ご自身の受講目的を意識して探してみてください♪
また、もし以下のような悩みを抱えている方がいらっしゃいましたら、『TechAcademy』もおすすめです。
- 一人で進めていくことに不安がある
- 動画よりもしっかりとテキストベースで学習したい
- プロのメンターと相談しながら、リアルなスキルを身につけていきたい
Udemyと比較し価格が高くなりますが、割引制度もございますし、何より無料体験や無料キャリアカウンセリングを行っているので、一度相談をしてからどちらを選ぶか決めるのも良いのではないかと思います。
🐣Pythonを独学で学ぶためにおすすめの書籍↓🐣
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