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機械学習コース:AI、深層学習、ニューラルネットワーク、データサイエンス
機械学習とAIを学ぶコースは、「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、スマートフォンで読める短いレッスンで体系的に学べるコースです。
AIの事前知識は必要ありません。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
機械学習とは何か、従来のプログラミングとの違い、機械学習のワークフロー、トレーニングデータとテストデータ、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について学びます。
教師あり学習
線形回帰、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と実際の応用例を解説します。
教師なし学習
k-meansクラスタリング、階層的クラスタリング、次元削減、主成分分析、異常検知などについて学びます。
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、難解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、感情分析、そしてこれらの概念に基づいて大規模な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が実際の機械学習ワークフローでどのように活用されるか。
応用機械学習
これらの手法が、医療、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、予測などの分野でどのように活用されているか。
スマートフォンでの学習に最適
短いレッスン。各トピックは数分で完了できるセクションに分かれているため、夜の空き時間を待つことなく、日々のちょっとした空き時間に学習を進めることができます。
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、記号表記が現れる前に言葉で説明されるため、記述を見る前にその動作を理解できます。
コース全体を検索できるので、記事や講義で用語に出会った瞬間に調べることができます。
ブックマークと再開機能により、長いトピックでも中断することなく学習を続けられます。
分野の進歩に合わせて常に更新されます。
このアプリはこんな方におすすめです
機械学習、人工知能、データサイエンスのコースを受講中で、講義内容が理解できなかった場合に、もう一度説明を聞きたい学生。
機械学習エンジニアリングやデータサイエンス分野へのキャリアチェンジを目指すソフトウェア開発者。
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、まだ基礎知識に関する質問が多いからです。
業界におけるAIシステムの実際の動作を理解する必要があるアナリストや専門家。
日々使用している製品の裏側で、人工知能がどのように機能しているのかを知りたい方。
今こそ機械学習を学ぶべき理由
機械学習はもはや専門スキルではなく、技術職の基礎知識となっています。モデルの学習方法、失敗の原因、そしてできることとできないことを理解することは、ほぼすべての技術職、そしてますます多くの非技術職においても役立ちます。
このコースでは、短時間のレッスン、分かりやすい言葉遣い、動画のバッファリングなし、アカウント登録不要といった、無理なく修了できる形式で、必要な知識を習得できます。
今すぐ最初のレッスンを始めましょう。
ご質問、訂正、または追加してほしいトピックがありましたら、[email protected]までメールでお問い合わせください。学習者の皆様からのご要望に基づいてアプリをアップデートしています。