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機械学習と人工知能コース:2,650のレッスン、8,000以上のクイズ問題、面接対策、オフライン
「機械学習とAIを学ぶ」コースでは、「機械学習とは何か」から始まり、現代の人工知能を支えるアルゴリズムの理解までを網羅しています。105のテーマと2,650のレッスンで構成され、スマートフォンで読めるほど短い内容となっています。
AIの事前知識は一切不要です。基本的な代数と少しのPythonが理解できれば、このコースを受講できます。
学習内容
機械学習の基礎 ― 機械学習と従来のプログラミングの違い、トレーニングワークフロー、テストデータ、過学習、過小学習、バイアスとバリアンス、そしてモデルの評価方法。
教師あり学習 ― 線形回帰とロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、k近傍法、ナイーブベイズなど、それぞれの背後にある考え方を解説します。
教師なし学習 ― k平均法と階層的クラスタリング、次元削減、主成分分析、異常検知。
ディープラーニングとニューラルネットワーク ― パーセプトロン、活性化関数、バックプロパゲーション、画像用畳み込みニューラルネットワーク、シーケンス用リカレントニューラルネットワークとLSTM、そしてトランスフォーマー入門。
強化学習 ― エージェント、環境、報酬、Q学習、ポリシーベース手法を、高度な数学を用いずに解説。
自然言語処理 ― トークン化、埋め込み表現、感情分析、そしてこれらの概念に基づいて大規模言語モデルがどのように構築されるか。
ツールとライブラリ ― Python、TensorFlow、Keras、scikit-learn、NumPy、Pandas、H2O、OpenCV、Spark MLlibが実際のワークフローでどのように活用されるか。
応用機械学習 ― ヘルスケア、金融、レコメンデーションシステム、不正検出、コンピュータビジョン、予測。
学習内容を確認しましょう
全105分野にわたる8,000問以上のクイズ問題。各セッション10問、各4択。学習した章に関連した問題が出題されます。
難易度は3段階:初心者(1問あたり30秒)、中級者(1問あたり20秒)、上級者(1問あたり10秒)。セッション時間は5分、3分20秒、または1分40秒。合格点は正答率70%。
レベル、解答済み/未解答、最高スコアで絞り込み検索が可能。理解できていないアルゴリズムに集中して練習できます。解答はすべて保存されます。
機械学習面接対策
機械学習関連の職種25種類、各100問(合計2,500問)を収録。ジュニアMLエンジニアからシニア、スタッフ、プリンシパルまで、データサイエンティスト、応用科学者、MLOps、NLP、コンピュータビジョンなど、幅広い職種に対応。実際の面接と同じように時間制限があり、採点後、結果が保存されるので、再受験や比較が可能です。
オフライン学習
オフラインで学習できるよう、任意の科目をダウンロードできます。レッスンテキストは端末に保存され、インターネット接続がなくても閲覧可能です。画像閲覧にはネットワーク接続が必要です。開いたコンテンツは自動的にキャッシュされます。ダウンロード画面には保存されたコンテンツが表示され、科目のキャンセル、再開、削除が可能です。
進捗状況、連続記録、そして修了証
レッスンを完了したらマークし、各科目の進捗リングが埋まっていく様子を確認しましょう。「続ける」カードを使えば、中断したところからすぐに再開できます。
毎日学習を続けると連続記録がカウントされ、デフォルトではオフになっているリマインダー機能も利用できます。
科目を完了し、クイズで70%以上の正答率を達成すると、保存・共有可能な修了証が発行されます。
スマートフォンでの学習に最適
まず平易な言葉で、次に数学的な説明。すべてのアルゴリズムは、記号が表示される前に言葉で解説されます。数分で完了できる短いセクション。ワンタップでコピーできる構文ハイライト付きコード。コース全体を検索できます。ブックマークと履歴、ライト、ダーク、システムテーマ、フォントサイズの調整、タブレットレイアウトに対応。
こんな方におすすめ
講義の内容が理解できなかった時に、もう一度説明を受けたい学生。機械学習エンジニアリングやデータサイエンスの分野に進む開発者。機械学習やデータサイエンスの面接対策をしている方。面接では、基礎知識に関する質問が中心となることが多いため、面接対策をしたい方。業界におけるAIシステムの実際の動作を理解する必要のあるプロフェッショナル向け。
動画のバッファリングなし。アカウント登録不要。今すぐ最初のレッスンを始めましょう。
ご質問、訂正、またはトピックのリクエストは、[email protected]までメールでお送りください。学習者の皆様のご要望に基づいてアプリをアップデートしています。