【動画で学習】UdemyのPython・機械学習 人気／おすすめ講座【セールでお得】

このコースでは、Python3の基礎である入門コースを一通り終えた後に、今後のアプリケーション開発に役立つためのPythonのテクニックやデーターベースアクセス(SQLite, MySQL, MongoDB, SQLAlchemy, memcached, Hbase, neo4j etc)、WEB(Flask, socket, RPC etc)、インフラ自動化(Fabric, Ansible)、並列化(スレッド、マルチプロセス)、テスト(Unittest, pytest, Tox, Selenium, etc)、暗号化(pycrypto, hashlib)、グラフィック(turtle, Tkinter)、データ解析(numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn), キューイングシステム(ZeroMQ, Celery)、非同期処理(asyncio)などのPythonを使った応用編を取り入れております。

また、Pythonのコードをただ書いて、プログラムが動けば良いというだけではなく、コードスタイルに関しても言及しております。pythonicにと言われるように、PythonはPythonらしく綺麗でわかりやすいコードを書くことが大切です。

私が10年以上勤務しているアメリカのシリコンバレーのIT企業ですが、どの企業にも世界の多くの国から、良いプログラマーが集まってきます。そのため、他の国から来た異文化の人がコードを読んでも理解できるように綺麗に書かなければなりません。

日本では、他の人にはわからない難しいコードが書ける人が素晴らしいプログラマーだとされる傾向がありますが、シリコンバレーでは、いかに綺麗にわかりやすいコードを書けるかが重要となって来ております。アメリカでは、解雇や転職などの機会も多く、コードは常に誰か新しいメンバーが入って来てもすぐにわかるようにしなければならないため、他の人にわかりにくいコードを書くブログラマーは解雇対象となってしまいます。

まずは、Pythonの基礎を学んで、アプリケーション開発の際には、コードスタイルに気をつけて、Pythonicなコードが書けるように目指しましょう。

皆様の今後のご活躍にお役に立てるようなコースとなれば幸いです。それでは、今後の皆様のご活躍を祈っております。

-------------------- お知らせ -----------------------

本コースは、2020年8月3日に全面リニューアルされました。

開発環境はGoogle Colaboratorlyに変更され、コードも全面的に更新されました。

旧レクチャーですが、本講座後半のセクションにそのまま残っています。

本講座の動画時間の4割程度は旧コンテンツになりますのでご注意ください。

旧レクチャーの動画は2021年9月1日に削除されます。

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みんなのAI講座は、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。

本コースでは、人工知能技術全般の解説を行いますが、実際にを書くのは主に機械学習のコードです。

機械学習のコードは、人工知能の分野で最もメジャーなプログラミング言語、Pythonで記述します。

開発には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。ターミナルなどのコマンドラインを開く必要はありません。

データの分類や、文字認識、株価分析などの実践も行います。

その他コースの特徴は、以下通りです。

- 理論よりも体験を、手を動かすことを重視します。

- 可能な限り、簡単な数学を用いて解説します。

- 必要な数学はグラフィカル、直感的に解説します。

- ニューラルネットや機械学習などの難しい概念は、細かく分解して少しずつ学習します

- プログラミング初心者、未経験者でも大丈夫です。プログラミング言語Pythonを基礎から勉強します。

- 機械学習の基礎が身につきます。機械学習のコードを一から実装します。既存の有名ライブラリの解説も行います。

なお、大学レベル以上の数学や、機械学習の深い理論の解説は行いませんのでご注意ください。

ディープラーニングに関しては、概念のみの解説となります。

2021.4.26 Section2、Section7にレクチャーが追加されました。

はじめてのPythonは、誰にでも開かれたPython初心者向けの講座です。

プログラミング言語Pythonをゼロから少しづつ丁寧に解説するので、Pythonの本質を無理なく着実に身につけることができます。

高い学習効率も本コースの特徴の一つです。

講義と演習を軸として、高い学習効率が実現できるようにコースが設計されています。

Pythonのコードに慣れるために、演習ではコードを実際に書いたりカスタマイズしたりします。

レクチャーの難易度は緩やかに上昇するので、プログラミング初心者の方でも問題なく受講することができます。もし、不明な点が生じましたら、Q&Aで遠慮なくご質問ください。

ゼロからPythonを学習し、楽しみながらそのエッセンスを身につけていただくことがこのコースの目的です。

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Pythonは、とてもコストパフォーマンスのいいプログラミング言語です。

文法が簡潔で学習の敷居が低いにもかかわらず、高い汎用性を持っています。

そして、様々なプログラミング言語別の年収ランキングで、Pythonエンジニアの年収は1位となっています。

近年Pythonが注目を集めている理由の一つに、人工知能の分野での活躍があります。

機械学習やディープラーニングを含む人工知能の開発でスタンダードとなっており、FacebookやGoogleなどの先端企業で高い利用実績があります。

統計用ライブラリが充実しているため、データサイエンスの分野でも活躍しています。

ビッグデータの解析においても、Pythonはとても有用です。

また、IoTやロボット制御の分野において、ハードウェアの制御や自律型ロボットのアルゴリズムにPythonは用いられています。

そして、YouTube、Instagram、DropboxなどのWebアプリは、Pythonで開発されています。

その他にも、自然言語処理、数学、生物学、天文学などPythonは分野の垣根を超えて大活躍しています。

コードが簡潔に書けるため、専業のプログラマでなくても実用的なコードが書けるのが大きなメリットです。

以上のように、Pythonは実績、汎用性共に申し分なく、有用で将来性のあるプログラミング言語です。

実際にPythonは社会を様々な形で支えており、Pythonエンジニアの需要は高まっています。

様々な国内外の企業がで高待遇で募集していますが、需要に供給が追いついていません。

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本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。

環境構築の敷居が非常に低いため、プログラミング初心者の方にもお勧めです。

Pythonの習得は、あなたの可能性を大きく広げます。

本コースを修了した方は、早速Pythonを何かに使ってみたくなるのではないでしょうか。

【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。

【本講座のこだわり】

• 実践を重視し、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
• 分析コンペティションも教材として採用し、楽しみながら学習が進められます
• 講座終了後に使用した教材が自身の教科書となるようになっており、もう一度ご自身の力で教材の問題を解き直すことで復習にも利用できます
• 発展的な内容は極力除外し、なるべく平易な表現や例を使い、イメージで理解できるように工夫しました

【その他】

• python3を採用し、プログラミング環境はjupyter notebookを利用
• 11個のjupyter notebookファイルをオリジナル教材として用意

【講師より】
本講座でご紹介するのはデータサイエンスの中でもごく一部ですが、概要がわかり、ちょっと手が動かせるようになると、ご自身でどんどん学習を進められるようになります。より多くの方がデータサイエンスに興味を持っていただき、ご活躍頂ける為に、本講座が少しでも皆さんのお役に立てれば幸いです。

この講座の目標は、ITに関する基礎的な知識を身に着けることと、基本情報技術者試験と応用情報技術者試験の各分野について勉強して、過去問を通じた演習をして、試験合格水準の知識を身に着けることです。

以下の４つの項目からなっています

• 基本情報技術者試験・応用情報技術者両方の午前問題の対策をして合格水準の知識を身に着けること。

• 基本情報技術者試験の午後問題の対策とプログラミング問題の対策としてPythonを覚えること。

• 応用情報技術者の午後問題の対策をすること

• 講師独自の経験を元にしたボーナスの講座

講師独自の経験を元にしたボーナスの講座は以下の内容を考えています

• SQL

• Python

  基本文法

  関数

  クラス、継承

  パッケージ管理、標準ライブラリ(date, datetime, decimal)

  新機能 python 3.8 セイウチ演算子

• ITシステムの構成

• ITシステムの性能

• AI/ディープラーニング

講座は試験のシラバスに沿って以下の通り行います

1. 基本情報・応用情報の午前問題対策

2. 基本情報の午後問題対策

3. 応用情報の午後問題対策

ボーナス1. Python講座

ボーナス2. SQL対策講座(2020/06完成予定)

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本コースは、2020年8月3日に全面リニューアルされました。

開発環境はGoogle Colaboratorlyに変更され、コードも全面的に更新されました。

旧レクチャーですが、本講座後半のセクションにそのまま残っています。

本講座の動画時間の4割程度は旧コンテンツになりますのでご注意ください。

旧レクチャーの動画は2021年9月1日に削除されます。

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みんなのAI講座は、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。

本コースでは、人工知能技術全般の解説を行いますが、実際にを書くのは主に機械学習のコードです。

機械学習のコードは、人工知能の分野で最もメジャーなプログラミング言語、Pythonで記述します。

開発には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。ターミナルなどのコマンドラインを開く必要はありません。

データの分類や、文字認識、株価分析などの実践も行います。

その他コースの特徴は、以下通りです。

- 理論よりも体験を、手を動かすことを重視します。

- 可能な限り、簡単な数学を用いて解説します。

- 必要な数学はグラフィカル、直感的に解説します。

- ニューラルネットや機械学習などの難しい概念は、細かく分解して少しずつ学習します

- プログラミング初心者、未経験者でも大丈夫です。プログラミング言語Pythonを基礎から勉強します。

- 機械学習の基礎が身につきます。機械学習のコードを一から実装します。既存の有名ライブラリの解説も行います。

なお、大学レベル以上の数学や、機械学習の深い理論の解説は行いませんのでご注意ください。

ディープラーニングに関しては、概念のみの解説となります。

2021.4.26 Section2、Section7にレクチャーが追加されました。

このコースは全世界で130万人を超える受講者を持ち、人工知能、機械学習、深層学習の第一人者、SuperDataScienceTeamによってUdemyで公開されているベストセラー「Machine Learning A-Z」の完全日本語版です。

オリジナルの講義の内容を、「講義/Pythonを用いた実装」という形で一から再収録しました（Rの実装は除いています）。

昨今メディアなどで人工知能、AI 、機械学習と言ったキーワードを聞かない日はありませんが、多くの方は 「興味は持っているものの、何から手を付けて良いのか分からない。」 「数学が苦手でとっつきにくい」 と感じている方も多いのではないでしょうか。

本コースはそのような学習者の為にデザインされたコースです。

文書の翻訳といった分野にとどまらず、IPhoneの音声認識、AmazonやNetfrixなどにおけるお勧め機能、Facebookなどにおける画像認識をはじめ、医療、宇宙開発、拡張現実など、あらゆる領域において活用できる可能性を秘めているのが人工知能・機械学習なのです。

また、世の中で生み出されるデータの量の増加により、今後更なる発展が期待される分野とも言えるでしょう。

その一方で、初学者にとって機械学習を学ぶにはハードルが高いという難点がありました。

機械学習の参考書を手に取ってはみたものの、複雑な数式だらけで挫折してしまった、という方もいらっしゃるかもしれません。

更に、機械学習は異なる領域の専門家がそれぞれの見解を元に書籍が作られているため、学ぶ内容に一貫性がないというもの非常に大きな問題でした。

機械学習を学んだことがあるが、挫折してしまった。そんな方にこそ是非受講して頂きたいコースです。

本コースでは、機械学習で用いられる26のアルゴリズムに関し、まずは直観的な理解をし、その上で実装をしていきます。 難しい数式は極力使わないように配慮していますので、数学に苦手意識がある方でもスムーズに学習を進めることが可能です。

また、それぞれのアルゴリズムをカテゴリに分け、まとめて学習を進めていきますので、それぞれの学習内容が有機的につながっていくでしょう。

本コースの内容は以下のとおりです。

• Part 1 - データの前処理

• Part 2 - 回帰: 単回帰, 重回帰, 多項式回帰, サポートベクトル回帰, 回帰木, ランダムフォレスト（回帰）

• Part 3 - 分類: ロジスティック回帰, K近傍法, サポートベクトルマシン, カーネルSVM, ナイーブベイズ, 分類木, ランダムフォレスト（分類）

• Part 4 - クラスタリング: K平均法, 階層クラスタリング

• Part 5 - Association Rule Learning: Apriori, Eclat

• Part 6 - 強化学習: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling

• Part 7 - 自然言語処理: Bag-of-words model

• Part 8 - ディープラーニング: ニューラルネットワーク, 畳み込みニューラルネットワーク

• Part 9 - 次元削減: 主成分分析, 線形判別分析, カーネル PCA

• Part 10 - Model Selectionとブースティング: k分割交差検証, グリッドサーチ, XGBoost

本講義を終えた時には、機械学習のアルゴリズムに対する理解がぐっと深まっているでしょう。

これからも需要が伸びることが予想される機械学習の分野で、ライバルに差を付けたいという方は、ぜひとも本コースを受講してみてください。

本コースを終えた時には、機械学習に対する見え方が変わっていることをお約束します。

＊更新情報

2019/1/19 iOSアプリ化セクションのソースコードをセクションの最後に追加しました。

2019/1/7 CoreML対応フォーマットに変換し、iOSアプリ化するセクションを完成しました。

＊ただし、実機での実行・アプリ配布にはMacとApple Developerプログラム登録が必要です。

2018/3/22 Flaskでウェブアプリ化するセクションを追加しました。

2018/2/10 コマンドラインから画像ファイルを指定して推定を行うプログラムを作成するセクションを追加しました。

2017年1月にリリースしたTensorFlow入門・ニューラルネットワーク入門コースでは、およそ8,000名の受講生のみなさんが典型的な手書き文字認識問題を体験しました。

そして多くの受講生のみなさんから「AI分類器を自作して、ビジネスや趣味に活かしたい！」というリクエストを多数いただきました。

そうしたリクエストに応えるために、このコースは制作されました。

【コースの概要】

コース内では、

1. Pythonでオンラインでクローリングを行い、画像データを収集する

2. 収集したデータを同じサイズに加工して深層学習の前処理（準備）をする

3. 前処理をしたデータを用いて、ディープラーニングを実行し、モデルを作成する

4. モデルを使って、テストデータにより性能評価を行う

5. より精度を向上させるためのデータの改善を行う

6. 画像ファイルを与えて推定を行うプログラム（ウェブアプリ・iOSアプリ）を作成する

というチャレンジをしていきます。

また、このために必要なAnaconda, Python 3, TensorFlow, Keras, 画像処理ライブラリ, スクレイピング・クローリングライブラリなどの導入や設定についても詳細に解説します。

あなたが集めたデータを整理してプログラムを実行するとオリジナルの画像分類AIを作れるようになります。

この講座を受講したら、あなたはどんなAI分類器を作りますか？

近頃話題の人工知能（じんこうちのう）や深層学習（しんそうがくしゅう）について興味があり、仕事や学習に活かしたい、そう考えている学生や社会人のためのやさしい入門講座です。

「今流行の深層学習や、Python言語を勉強したい」

と思って挫折した経験はありませんか？

実際に専門書を開いてみると難しい専門用語や数式が羅列されて、「とても自分には理解できない」と諦めた人も少なくないのではないでしょうか。

しかし、プログラミングの経験が無くても、数学的知識が無くても心配要りません。

専門の研究者やデータサイエンティストにでもなるのならともかく、人工知能や深層学習のプログラミングは、高校レベルの数学知識で十分間に合うからです。

あとは、パソコンを操作できる知識があれば十分です。

学習終了後には、Python言語のプログラミングスキルと、人工知能プログラミングが身につけられます。

扱う分野は

・CNN

・RNN

・機械学習

・AI（人工知能）

です。これらについて学習したいかた、もしくは一度学習しようとして挫折してしまったかた。ぜひこの講座でトライしてください！

このコースでは，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．

レクチャーでは，notebook上で実行するpythonコードとその内容を説明します．pythonコードのnotebookはダウンロードできますので，レクチャーを見ながら・見た後で実際に実行することをおすすめします．自分なりに改変・修正すると，さらに理解が高まるでしょう．

機械学習を理解するためには数学が必要になるのですが，このレクチャーでは（ほとんど）数式を使わず，コードを実行して結果を議論することで，機械学習のコンセプトを伝えるようにしています．理論的なことを知りたい場合には，他の資料を参考にしてください．

プログラミングの注意：pythonやその他の言語でのプログラミング経験があることを前提にしていますので，python自体の説明は省略しています．

レクチャーで使用しているnotebookはダウンロードできます．「レクチャー用のnotebookのダウンロードはこちら（ソースコードはここにあります）」というレクチャーを参照してください．