【初心者向け】Udemyで学べる機械学習おすすめコース15選【学習手順あり】

こんにちわ!

 

今日は、udemyで学べるAIや機械学習の講座をまとめて見ましたのでご紹介して見たいと思いました。

 

主にPythonなどを使ったライブラリの学習や、機械学習のノウハウを学べます。

 

PythonやRといった言語は、おそらく過去に数学をやってた人が、偶然AIや統計のコードを書いてたことが、

 

このようなAI言語として世界的に使われるようになったと言われています。

 

言語自体はRubyと似てたりするので、Python自体の学習は、元々エンジニアの方であればそこまで必要ないかなとも思います。

 

 

 

目次

【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 –

 

金額 :¥15,000

35557人の受講生で、9768件の評価

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1000人以上が受講している(株)キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』です。

 

機械学習の参考書を「閉じてしまった人」への再入門に最適な講座です。

 

微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。

数学は中学校の復習から始め、Pythonも環境構築・プログラミングの文法から解説しますので、初めての方でも学べる内容となっています。

中級編・上級編とステップアップしながら学ぶことで、データ解析の実務に必要なスキルと考え方が学べる構成となっています。

説明が非常に分かりやすく、講義も聞き取りやすい。初心者向けなので、基礎からかなり丁寧に解説してくれる点も良い。逆に言えば基礎中の基礎に絞って講義が完結するため、他のキカガク流の講座も抱き合わせで受講した方が良いと思う。いずれにしても、未経験から最初に取り組むなら本講座が最も良いと思う

 

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2020年最新版】

¥15,000
31761人の受講生(6227件の評価)

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こちらのコースは、誰に対しても開かれた人工知能、機械学習の講座です。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ありません。

難解な数式やプログラミングが学習の妨げであった方でも、問題なく学習できます。

文系や非エンジニアの方にもお勧めです。

Udemyの受講生数が数万人に及ぶ経験豊富な講師が指導します。

 

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

23997人の受講生(4151件の評価)

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日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編が遂に登場!「キカガクの知識は現場で使える!」そんな講座を目指しました。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。

中級編では機械学習で必要な数学のエッセンスがたくさん詰まっている「重回帰分析」をゴールに、線形代数、統計、重回帰分析まで一気通貫で解説します。

【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス

38788人の受講生(6380件の評価)

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データ解析の基本、可視化、統計、機械学習などデータサイエンスに関するあらゆる実践的なスキルがPythonで身に付く!

このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。

  • numpyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。

  • pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。

  • matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。

【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜

ベストセラー
評価: 4.2(5段階中)
4.2
(2136件の評価)
14191人の受講生

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機械学習・ディープラーニング・人工知能に関するビジネス上の課題を、回帰分析・ニューラルネットワーク・K近傍法等を使って解いていきます。python、jupyter、numpy、pandas、tensorflow等のスキルも身に付きます。

経済産業省が発表したIT人材需給に関する調査によると、2030年にはデータサイエンス等に携わる先端IT人材の不足数は30万人にのぼるともいわれています。

また、従来の学習方法は受講に数十万円単位でコストがかかったり、拘束時間が長かったりと学習者側の負担は大きなものでした。

・データを定量的に評価する方法

・データを見やすく、直感的に整理する方法

 

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

(3659件の評価)
20332人の受講生

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分析コンペティションに参加しながら回帰分析による売上予測、機械学習での顧客ターゲティングなど実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れを身に着けよう。 プログラミング初心者にもおすすめ。

 

講座内容
【概要】
本講座では、データサイエンスをこれから勉強したい方や興味はあるが何をどうやって勉強すれば良いかわからない方、及びプログラミング初心者を対象としています。データサイエンスの一連の流れを体験できるカリキュラムとなっており、学ぶべきことのヒントを散りばめ、よりステップアップしていく為の足掛かりとなるような設計を心がけました。

リアルなデータと課題を教材として採用しています
言葉や概念を学習するスライドの章とプログラミングしながら実践する章の2つを用意しています
一問一答形式の教材を用意。問題を解き進めることでプログラミングが徐々に身につき、データサイエンスの流れが体験できるようになっています

AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-

 

(636件の評価)
4871人の受講生

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ディープラーニングを中心に、AI技術を包括的に身に付けるためのコースです。画像識別や画像生成、RNNや強化学習などの有用な人工知能技術を幅広く学び、人工知能Webアプリの構築までを行います。開発環境にはGoogle Colabを使用します。

 

 

 

Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門

(1455件の評価)
11881人の受講生

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Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを使って,識別の基本を徹底的にマスターしよう!

のコースでは,機械学習における識別(分類・認識)の基礎をPythonを用いて学びます.このコースの目標は,機械学習でデータを識別するための一連の流れ(データの準備・前処理・識別器・評価など)を理解することです.Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境jupyter notebook (ipython notebook)を使って,実際にpythonコードを実行しながら学びます.

【世界で70万人が受講】理論と実践から学ぶ 機械学習のすべて with Python

(147件の評価)
1712人の受講生

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単回帰、重回帰、ニューラルネットワーク、強化学習、自然言語処理、主成分分析といったテーマに関するアルゴリズムの実装から統計学を活用したモデリング、Google colabやTensorflowの使い方などMLに必要なすべてを習得します。

 

【徹底的に解説!】人工知能・機械学習エンジニア養成講座(初級編~統計学から数字認識まで~)

評価: 4.1(5段階中)
4.1
(421件の評価)
4393人の受講生
作成者:

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単回帰分析・ロジスティック回帰分析・ニューラルネットワークの学習を通じ、機械学習の考え方を学びましょう。最後は手書きの数字を認識する(画像認識の)アルゴリズムをpythonで実装します。AI・機械学習エンジニアになりたい方にお勧めです。

 

ゼロからはじめるR言語でのデータ集計・可視化・機械学習・テキスト解析とPython言語での機械学習と可視化

 

(132件の評価)
834人の受講生

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言語とPython言語のデータ解析を初歩から中級まで
本講義は、R言語とPython言語の割合は、3:7くらいです。
R言語だけの受講、Python言語だけの受講も可能な構成となっています。

量的にR言語を学びたい方には、優れた講義となっています。
また、Python言語で商品レコメンドを行いたい方にも貴重な情報源となっています。

 

【NumPy・Python3で】ゼロから作るニューラルネットワーク

最高評価
評価: 4.5(5段階中)
4.5
(597件の評価)
6226人の受講生

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ニューラルネットワークを多層化したディープラーニングは、画期的な精度向上を実現し、大変注目を集めています。そして、TensorFlow, Chainer, Caffe 2などさまざまなライブラリが登場して、以前より手軽にディープラーニングを実装できるようになりました。

レクチャーでは数学的な処理についても逐一解説をしていきます。中学レベルの数学的知識があれば理解できるように指数対数や、微分、合成関数の微分(チェインルール)などについて解説をしますので、高校数学に自信がない方でもチャレンジできます。

 

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座

評価: 4.4(5段階中)
4.4
(419件の評価)
4097人の受講生

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本コースは、アプリケーション開発者を対象にした機械学習のコースです。 機械学習単体だけでなく、導入プロセスやプログラム設計指針など、実際の導入に辺り課題となる点も含め解説します。実装では、Pythonを利用した実例も交え学んでいきます。

【ビジネスパーソン必見】機械学習の基礎・単回帰分析を中学数学で論理的に学び、重回帰分析をPythonで実行

評価: 4.1(5段階中)
4.1
(208件の評価)

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AI(人工知能)、機械学習、ディープラーニング(深層学習)の違いを理解し、まずは最も易しい機械学習のロジックを中学レベルの数学で理解。基本を習得した後、高度なデータをPythonで処理する方法を学ぶ。ストレスフリーで機械学習をマスターする。

Python3によるデータ処理・機械学習のための基礎 - 超入門・再入門 / ML・AIを学ぶ前に押さえておくべき基礎

評価: 4.6(5段階中)
4.6
(10件の評価)
166人の受講生

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機械学習,データサイエンス,人工知能プログラミングを支える基本的な機能について学び,基礎力を確実なものにします.省かず,端折らず,確実に,各種APIの詳細について学びます.

特に,多くの書籍や教育コースで指導・解説を省略する部分(APIの詳細)を徹底的に実習しながら身に着けます.

 

藤沢瞭介(Ryosuke Hujisawa)
  • りょすけと申します。18歳からプログラミングをはじめ、今はフロントエンドでReactを書いたり、AIの勉強を頑張っています。off.tokyoでは、ハイテクやガジェット、それからプログラミングに関する情報まで、エンジニアに役立つ情報を日々発信しています!

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