基礎はこれで完璧!courseraの機械学習(Machine Learning)コースの内容とは | AIZINE(エーアイジン)
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基礎はこれで完璧!courseraの機械学習(Machine Learning)コースの内容とは

基礎はこれで完璧!courseraの機械学習(Machine Learning)コースの内容とは

AI(人口知能)の進歩により、「機械学習(machine learning)」や「ディープラーニング」などの言葉を耳にすることが多くなりました。書店に行っても、プログラミングの本と並んで多くの教材がありますよね。またインターネットの高速化に伴いオンラインで学習する機会も増えています。

今はオンライン学習サイトでさまざまなコースが受講できるようになり、無料のものから有料のものまであり、自分の好きなジャンルを自分のスキマ時間に、自由に学べるようになりました。

そこで数多くあるオンライン学習サイトの中でも注目されるのが「coursera」(コーセラ)です。

世界中に受講生を持つ「coursera」は機械学習(machine learning)の基礎も学ぶことができるため、これからやってみようと考えている方でも取り組みやすいサイトです。

そこで今回は「coursera」の機械学習(Machine Learning)をお伝えいたします。

courseraとは

courseraとは

まず「coursera」についてお話しましょう。

courseraとはスタンフォード大学コンピューターサイエンス教授のAndrew Ng と Daphne Kollerが設立した教育技術の営利団体。
スタンフォード大学はもちろん、名門のミシガン大学、プリンストン大学、ペンシルバニア大学、イェール大学、東京大学などで実際に行われている大学のコースをオンライン受講できます。

一部の大学では修士号プログラムを提供しているので、修士号の取得も可能。GoogleやIBMなどの優良企業も連携して、学習コースを用意しています。

coursera

courseraの機械学習(machine learning)コースの内容

courseraの機械学習(machine learning)コースの内容

そのcourseraの学習コースは、名門大学や優良企業のスペシャリスト達の講義をオンライン動画で閲覧できます。

今回はcourseraのスタンフォード大学機械学習(machine learning)の無料コースにスポットを当てて説明いたしましょう。

courseraの設立者Andrew Ng氏の講義を受けられる特別なコースです。

コース内容

  1. 教師あり学習(パラメトリック/ノンパラメトリックアルゴリズム、サポートベクターマシン、カーネル、ニューラルネットワーク)
  2. 教師なし学習(クラスタリング、次元削減、レコメンダーシステム、深層学習)
  3. 機械学習のベストプラクティス(偏りと分散理論、機械学習とAI(人口知能)の革新プロセス)
このコースでは、機械学習(machine learning)、データマイニング、統計パターン認識などについて幅広く紹介しています。
コースは多数のケーススタディとアプリケーションから成り立ち、スマートロボットの構築(知覚、制御)、テキスト理解(ウェブ検索、スパム対策)、コンピュータービジョン、医療情報学、オーディオ、データベースマイニング、およびその他の分野を組み立てる方法を学習アルゴリズムを用いながら学べるのです。

couseraの機械学習(Machine Learning)コースの特徴

couseraの機械学習(Machine Learning)コースの特徴

couseraの機械学習(Machine Learning)コースは、courseraの機械学習(machine learning)は動画を視聴するだけでなく、課題やミニテストをクリアしなければ先に進めなくなっています。

ですから何度も動画を見直したり、教材を確認したりなどしないといけません。しかし知識を深める上でかかせない作業ですよね。

毎週のプログラミングを先に進めるために課題を宿題として提出する設定となっており、より実践的に理解できるので効率的に学べるのが特徴です。
またcourseraの機械学習(machine learning)コースは、コース内のトピックについて詳細が記載されており受講するかどうか前もって検討可能。
「コース内容」「コース目標」「受講生の就業成果」「レベル」「修了までの時間」
「日本語字幕対応の有無」「各学習内容の所要時間や各ビデオタイトル」「受講生のレビュー」など、細やかな情報が見られるので、初心者でも選びやすいのも特徴です。
英語での講義は難しいと感じている方でも、対応言語の中に日本語も含まれているので、有名大学の人気講師の講義を日本語字幕で受講が可能。

そして受講後のテストで合格すればLinkedInと連携できる修了証明書をもらえるメリットもあります。

couseraの他におすすめのオンライン学習サイト

couseraの他におすすめのオンライン学習サイト

ところで、オンライン学習サイトはここまででご紹介した「coursera」だけでなく、他にも人気のサイトがあるのです。そこで今回は3つのおすすめサイトをご紹介いたします。

Udemy(ユーデミー)

ベネッセが運営するオンライン学習サイトで、デザイン、開発、マーケティング、IT・ソフトウエア、自己啓発、ビジネススキル、写真、音楽などのカテゴリーがあり、その中の好きなトピックをオンラインで学習できるサイト。
機械学習(machine learning)やディープラーニングについても人気のトピックで現在約48万人の受講生がいます。

自分が学びたいトピックが選べ、業界の専門家からしっかりと学べるでしょう。

Udemy(ユーデミー)

Paiza(パイザ) ラーニング

IT・webエンジニア特化の動画学習サイト。ブラウザー上でプログラミング言語を扱えるので、開始5秒で始められます。
動画は1本3分程度なので理解を深めやすく、動画レッスン後の演習問題で応用力も鍛えられますし、不明な部分はpaizaラーニングのエンジニアに聞くことができるので、サポート面でも安心です。

無料から有料までさまざまなプログラミングを学ぶことができ、就職や転職を視野にいれている方なら、求人・面談などサポートも充実しています。

paizaラーニングでの評価が直接就職先や転職先に利用できるのもメリット。

Paiza(パイザ) ラーニング

AI academy

サイバーブレイン株式会社が運営するオンライン学習サイトです。短期間で効率良く目標が達成できるように、作りたいものを作りながら学ぶる学習スタイルを提供しています。
学習コンテンツは390種類以上あり、機械学習に必要な数学や統計学、Pythonプログラミング言語に機械学習やディープラーニングまで網羅的な内容が用意。
機械学習を組み込んでウェブアプリケーションを作る方法を学んだり、Pythonを使ってチャットボットを作成したりなど、作りながら学べる教材が数多くあります。

完全無料のフリープランから始められ、100以上のコンテンツがフリープランで利用でき、有料のライトプラン月額980円になると、広告をオフに出来ることや、390以上のコンテンツ+有料コンテンツも利用可能です。

AI academy

オンライン学習サイトで学んだら、やるべきこと

オンライン学習サイトで学んだら、やるべきこと

さて、オンライン学習サイトで学んだ後にやるべきことが以下の2つあります。

  • 実践を組み込むこと
  • 講師とコミュニケーションをとる
オンライン学習サイトでは、コンテンツを見て学ぶだけでなく実践トレーニングが含まれているものが多いです。

自分のスキマ時間にできるというメリットはありますが、ただ聞いてノートに書き留めておくだけでは、知識はついても結局実践で起こるさまざまな問題に直面することもなく、解決する力もつきません。

実践の中で失敗や成功を繰り返すことで理解が深まるので、スケジュール内に実践する時間も組み込んでいきましょう。

講師とのコミュニケーションでは、オンラインならではのデメリットもあります。

大勢の生徒がいる対面式授業や講義の中では、講師とコミュニケーションをとる機会が見つけられない場合も。他の生徒も講師にコミュニケーションをとりたいと思うなかで、なかなか前に出て話せない人もいます。
しかし反対にオンラインの場合は、会話はチャット式が主流となるため比較的にコミュニケーションが取りやすく、講師も質問事項を容易に確認できるメリットもあります。

引っ込み思案の人でも積極的に分らない部分や疑問に思う部分を聞くことができるので、学んだことを頭の中に十分吸収させるためにどんどん活用しましょう。

 

まとめ

今回はcoursera機械学習(machine learning)をお伝えしました。それでは最後にまとめです。

courseraとは、東京大学、イェール大学、スタンフォード大学などの名門大学やGoogleやIBMなどの優良企業がプロデュースするオンラインコースを受講できます。

courseraの機械学習(Machine Learning)コースの内容は、courseraの機械学習(machine learning)で人気のコースがcourseraの設立者Andrew Ng氏の講義。とてもわかりやすく実践的な内容で、基本的な部分もきちんと押さえられています。

コースでは、機械学習、データマイニング、統計パターン認識などを紹介。多数のケーススタディとアプリケーションから成り立っています。

またスマートロボットの構築(知覚、制御)、テキスト理解(ウェブ検索、スパム対策)、コンピュータービジョン、医療情報学、オーディオ、データベースマイニング、およびその他の分野を組み立てる方法を学べるのです。

Andrew氏の初心者に向けての優しい気遣いもあり、モチベーションが上がりやすい講義でしょう。

couseraの機械学習(Machine Learning)コースの特徴は、courseraの機械学習(machine learning)は動画を視聴するだけでなく、課題やミニテストをクリアしなければ先に進めなくなっています。より実践的に理解を深めることができるので効率的に学べます。

機械学習(machine learning)コースの情報には「コース内容」「コース目標」「受講生の就業成果」「レベル」「修了までの時間」「日本語字幕対応の有無」「各学習内容の所要時間や各ビデオタイトル」「受講生のレビュー」などがあり、選択しやすいのも特徴の一つ。

そしてcourseraの他におすすめのオンライン学習サイトですが今回は3つご紹介。

  • Udemy(ユーデミー)…ベネッセが運営するオンライン学習サイトで、人気の機械学習やディープラーニングについてもさまざまなトピックで教材が用意されています。有料の教材がほとんどですが、学びたい内容にフォーカスして学習でき、業界の専門家からしっかりと学べます。
  • Paiza(パイザ) ラーニング…ブラウザー上でプログラミング言語を扱える学習サイト。動画は1本3分程度で短く理解を深めやすくなっています。演習問題で応用力を鍛えるだけでなく、不明な点をエンジニアに聞く環境も整っているので問題をすぐに解決できるメリットがあります。
  • AI academy…サイバーブレイン株式会社が運営するオンライン学習サイトです。プログラムを作りながら実践的に学ぶスタイルを提供。ウェブアプリケーションを作ったり、Pythonを使ってチャットボットを作成したりなどを手を動かすことで体感的に学べます。

最後にオンライン学習サイトを学んだ後にやるべきことは「実践的な内容を組み込む」「講師とコミュニケーションする」です。実践の中で失敗や成功を繰り返すことで理解が深まるので、実践作業をできるだけスケジュールに組み込むことをおすすめします。

講師とコミュニケーションを取ることで分らない部分や疑問に思う部分を明確に理解できるでしょう。

対面式ではなかなか話せなかった講師でも、オンラインのチャット形式であればコミュニケーションをとりやすいので不明点などを質問できますよね。

プログラミング言語が全くの初心者から学べる環境が増え、AI(人口知能)の進化に驚くだけでなくその技術を作り出すエンジニアになるのも夢ではありません。

それではCourseraで有名大学講師の授業を一度無料で受講してぜひ一度体験してみましょう。

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