【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】

※ご受講いただく前に必ず、「要件」欄を全てご確認ください！

「業務効率化・DX・リスキリングに興味はあるけれど…」

「文系の自分にはプログラミングなんてとても…」

「結局挫折してしまいそうで…」

そんな一歩踏み出すきっかけが欲しいあなたにオススメのコースです。

企業・自治体・学校・etc...バックオフィスにお勤めの全ての方に！

バックオフィス業務を効率化したいなら、コスト・汎用性・難易度・処理速度等の観点から総合的に見て、VBA(マクロ)やRPAより断然Pythonをオススメします！

"必要十分なスキルを身につける"。これが本コースの大きなコンセプトの１つです。

世の中のプログラミング教材は、プログラミング初学者、特に「エンジニアを目指しているわけではないけれど自業務・実生活にプログラミングを活用してみたい」と考えておられる方にとってはあまりにも過剰な知識を含んでおり、かつ基礎文法の解説ばかりで結局Pythonを学ぶメリットがよく分からない、という場合が多いです。

知識が網羅されており大ボリュームな教材は、必ずしも初学者にとって最適なものではなく、むしろ"挫折の可能性を高めてしまうというデメリットの方が遥かに大きい"と私は考えております。必須ではない知識の勉強が原因で挫折してしまう、というのは極めてもったいないですし、残念ながら実際よくあることです。

ボリュームが多い＝良い教材、ではありません。また、定価やセール割引率が高い＝良い教材、でもありません（Udemyは講師が定価を選べるので尚更です）。とにかく、初学者であればある程おトク感に釣られないようご注意ください。最初に取り組む教材次第で、挫折の可能性は大きく増減します。

本コースは、自身の独学経験も生かして、初学者の方が挫折せずにプログラミングの力と楽しさを実感していただけるような内容・ボリュームを意識して作成しました。言うならば、「こんな教材があったら良かったのに」「独学時代の自分に届けたい」と思える教材にしております。プログラミング教材でありがちな「とにかく教材を最後までこなすことが目的化してしまい、よく分からないまま写経してスキルアップした気になっただけで終わり」になってしまわないような工夫もしております。また、他の多くのUdemyコースが質問回答や内容更新が無いまま放置されている中、私のコースでは、ルールに則ったうえで頂いたご質問には真摯に対応するとともに、皆様からのフィードバックを受け随時レクチャーの更新もしております。

詳しいカリキュラムについては本ページ内の"コースの内容"をご確認下さい。

プログラミングは決して限られた人にしか扱えないものではありません。文系理系も関係ありません。

誰にでも門戸は開かれており、あなたも必ずプログラムが書けるようになります。

スマホのアプリを使うのと同じように、気楽に楽しみましょう。

完璧である必要は全くなく、ハイレベルを目指す必要もありません。

大谷翔平でなくても野球をして良いし、楽しむことができますよね。それと同じです。

ただあなたの日々の仕事や生活に、あなたのできる範囲でプログラミングを活用し、今より少しでも充実した毎日になる。それで十分なのです。

プログラミングを習得すれば、

　　できる仕事の範囲が広がる・業務効率化により可処分時間が増える

　　　　　　　　↓

　　自分でコントロールできる仕事（裁量権）が増える・ストレスが減る

　　　　　　　　↓

　　会社生活・私生活がもっと充実する

という好循環に入ることができます。

「仕事が忙しくて勉強する時間が無い…」という方もたくさんいらっしゃると思います。私も会社員でしたから、働きながら自己研鑽をする大変さは良く分かります。

しかし、その忙しい現状を打破するためにこそ、忙しい合間を縫ってでも今、業務効率化スキルを学ぶべきなのです。少し厳しく聞こえるかもしれませんが、日々愚痴をこぼしながらも目の前のタスクを盲目的にこなし、勉強できない言い訳をしているだけでは、残念ながら状況は何も変わりません。

またよくありがちな落とし穴は、せっかく勉強にリソースを割いているのに"概論的な勉強"ばかりしてしまうことです。DX・BPR・EBPM…この界隈にはそれっぽいカッコイイ言葉が並びますが、（やらされ感を半分持ちながら）そういった類の座学セミナーを受講し、言葉の定義を字面だけ暗記し、付け焼き刃の勉強で資格を取得し、なんとなく成長した気になったとしても…実際に目の前の仕事は何か変えられていますか？

楽は苦の種、苦は楽の種。是非「自分の力で自分の時間を作り出すんだ！」という気概を持って、毎日少しずつでもいいので"目の前の仕事を効率化するための勉強"に時間を割いてみていただければと思います。業務効率化は"やったもん勝ち"。習得が早ければ早いほど、恩恵は大きくなります。

是非この機会に、私と一緒に楽しみながらリスキリングを始めましょう！

それでは、コースでお会いできることを楽しみにしております。

★学習効率を最大化するための講師推奨ラーニングパス★

①本コース

（Python・プログラミングの基礎を学び、プログラムによってどんなことが実現できるのかを知る）

↓

②演習問題セット

（基礎力を鍛え上げて自信をつけ、プログラミングの面白さを再確認し、学習のモチベーションをさらに上げる）

↓

③応用編・Excel自動化編・Windows編のうちニーズに合ったコース

（様々なプログラミング活用方法を習得し、実務の効率化・自動化に繋げる）

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。

2022.1.27 Section8にレクチャーが追加されました。

2023.1.10 Section7、Section8にレクチャーが追加されました。

2024.1.25 Section8にレクチャーが追加されました。

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。

本コースはプログラミング言語「Python（パイソン）」未経験の方が、中級者を目指すために設計された、初級レベルコースです。

• プログラミングに興味がありますか？

• 人気上昇中のPythonを学びたいですか？

• 機械学習で役立つPythonの基礎知識を学びたいですか？

• データサイエンスで役立つPythonの基礎知識を学びたいですか？

• ウェブ制作で役立つPythonの基礎知識を学びたいですか？

あなたの答えが１つ以上YESなら、これはまさにあなたが探しているコースです！

今すぐ、コース紹介動画やプレビュー動画を視聴して、カリキュラム内容をご確認ください！！

私は、ウェブ開発入門完全攻略コースなど、ウェブ開発者を目指す方向けのプログラミング入門コースを複数公開していますが、それよりも、さらに入門者向けに、Pythonを使ったプログラミングを入門できるビジネスパーソン向けのコースを制作しました。

学習に必要なもの

• パソコン（macOS または Windows）

• ウェブブラウザ Google Chrome （無料）

• Google アカウント（無料）

学習環境について

• Google Colaboratory というクラウドを利用した学習環境を利用します（無料プラン利用）

• レクチャーの動画収録ではmacOSを利用します。Windows特有の操作については、適宜補足説明します。

Pythonのバージョンについて

• バージョン3系を利用します。

このコースを学ぶメリット

• インターネットとPCがあれば、いつでも自分のペースで学ぶ事ができます。

Q＆Aコーナーのご利用について

• 本コースの内容を超えるご質問にはお答えできませんので、あらかじめご了承ください。

• コース内で紹介する動作確認済みのサンプルコード以外の動作については、サポート対象外とさせていただいております。

• ご意見・ご要望や、コンテンツのリクエストは、コース内で紹介する専用のフォームにてお知らせいただけると幸いです。

  
  

ノーリスク

• 30日以内返金保証付きで安心です（Udemyウェブサイトよりご購入の場合）。

それでは、皆さんとコースの中でお会いできることを楽しみにしています！

更新履歴

• 2022/11/10 演習問題を追加

プログラミング言語の中でもメジャーなPythonについて学んでいきます。

基礎的な知識を、スライドを使いつつ実際にコードを動かしながら説明します。皆さんも実際にお手元にパソコンを用意して、適宜一時停止やスロー再生等しながら、実際に手を動かしながら学んでみてください。

前半はPythonの基礎についての説明が中心ですが、後半は実際にコードを書きながら、ライブコーディング形式で解説を行いながらじゃんけんアプリの開発を行っていきます。実際に完成するアプリは簡易的なものですが、Pythonを使った開発における重要な知識や考え方が十分詰まっています。

この講義ではPythonの入門部分についてのみ取り扱っていますが、しっかり丁寧に解説を行うことに重点を置いています。初学者向けに学習内容を最低限に絞っているので、すでにPythonを学ばれている方にとっては易しいと感じる内容かもしれません。ですので、この講義を終えたら応用的な内容についてもぜひ学んでみてください。

講義の内容は随時追加されます。

お客様の声を反映させながら動画を追加したり改定しておりますので、わかりづらいところは遠慮なくコメントください。

実際にこの講義は初回の販売時から4時間分以上の講義が追加されております。

またわかりづらいとお声をいただいた講義に関しては動画の追加や差し替えも行いました。

現時点で完成品とは思っておらず、皆様と一緒にこの講義シリーズを完成させたいと考えておりますので、ぜひご協力ください。

(未完成の章が公開されていることは何卒ご容赦ください)

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。

2022.1.27 Section8にレクチャーが追加されました。

2023.1.10 Section7、Section8にレクチャーが追加されました。

2024.1.25 Section8にレクチャーが追加されました。

プログラミングを挫折してしまった方、これから始めたいけどスタート地点が分からない方、一旦集合してください。

まずは3点ほど。

1. このコースは勉強の仕方、やる気の保ち方から、このコースを終える頃にどのようなレベルに到達しているかを明確に、そしてその後に何をすればいいのか全てお伝えします。

2. できるだけ良い声で、難しい日本語は避け、現在学習していることが今後どのように生きてくるのか、今まで学習したことを常に振り返りながらPythonを学習することができます。

3. 気に入らなければ返品していただいて構いません。返品していただいて構いません。

Udemy上のみならずオンラインで公開されているPythonのコースは基本的にどれも扱っている内容は同じです。

そしてこのコースは以下の点において他のコースより優れています。

• 発音、声の大きさ、声のよさ、音声の質

• 非常によく使用される又は重要なものに焦点を当てています。

• 難しい日本語は避け初めて登場する単語は必ず解説しています。

• 常に前後で学習することと関連させながら解説しているため理解や記憶の定着がより見込めます。

• 全体像を描き、似たもの同士の違いを理解することに非常に力を入れています。

• マインドマップで視覚的にそれぞれの単語の関連性を学習し、その後実際にプログラムを通して学習します。

【注意】

• このコースは挫折しないように徹底的に丁寧に楽しく学習できるように作成されている為、プログラミングに没頭されてしまうことが懸念されます。ご家庭がある方、パートナーの方に家事や育児を押し付けないようにお気をつけください。また、彼氏や彼女がいらっしゃる方、プログラミングに熱中するあまりデートをすっぽかすなんてことは避けましょう。

• このコースを終えただけでは、就職や転職は難しいです。あくまで"Pythonの世界へようこそ"という位置付けです。ご了承ください。

このコースは全世界で220万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。

AI（人工知能・機械学習）とは、「データから生成されたプログラム」のことです。２時間30分に及ぶ本講座のすべてのレクチャーは、この言葉の真意をお伝えするために設けられています。

この講座を作った理由

近い将来、AIは普及が進んで無視できない技術になっていく一方で、誤解されやすい技術でもあります。この講座は、AIの開発者・研究者 ”以外の” 方々に、AIの仕組みを正しく理解してほしいという想いから作りました。

AIをテーマにした講座の多くは、エンジニア（プログラマー）を受講者として想定しています。その為、プログラミング経験のない方々にとっては、難解でとっつきにくい内容になりがちです。一方、非エンジニアを対象とした講座は、AI導入の効果についてビジネス上の観点から抽象的に説明するものが多く、AIプログラムの実体をイメージできず納得感に欠けます。

本講座は、この両者のギャップを補完するように構成されています。企業・組織の経営層や、業務カイゼンを推進するリーダーなどの非エンジニアを対象としつつも、AIプログラムの作り方について、ライブコーディング（プログラミング作業の実演）を通じて極めて具体的に解説しています。

Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、XGBoost、Jupyter Notebook など、誰でも無償で使用できるオープンソースのプログラミング言語やツール群を駆使して、AIプログラムを、ゼロから運用可能なレベルまで作り込んでいく全工程を収録しています。ひとつひとつの作業について、その「目的」や「理由」を丁寧に解説しながら進めていますので、これらの言語やツールをご存知ない方でも問題なく理解できます。

本講座はプログラミング方法について学ぶ事を目的としておりません。開発環境の構築方法やプログラミング言語の文法、実装上の注意点など、ITエンジニア向けのトピックは意図的に省略しています。

この講座を修了すると

自らの業務を振り返って、以下の問いに答えられるようになっています。

・自分が担当している業務プロセスのどこにAIがフィットしそうか？

・どれくらいの費用対効果が見込めそうか？

・導入するうえで、どういうリスクがあるか？

・どういう段取りで、AI開発を進めていけば良いか？

昨今のAIブームについて

なぜ、ここ最近AI・人工知能が巷を賑わせているかご存知ですか？ それは、今までIT化の範疇外と考えられていた様々な業務・作業をこなせる可能性を秘めた、汎用的な技術だからです。

[ AI活用の事例 ]

• カメラに映っている人物の顔から、ID・パスワードを使わずに利用者を認証する

• 文章を別の言語に翻訳する

• 音声データから文字起こしする

• 天気・気温、周辺のイベント情報などの多様なデータから、商品需要を予測して仕入れ量を最適化する

• 生産設備のモーター音から、故障の前兆を検知する

• レントゲン写真から、患部を特定する

• データセンターに設置されている各種センサーを使って、空調設備の消費電力を最小化する

• 顕微鏡画像から、ブランド品の真贋を判定する

これらはほんの一例です。様々な分野や業種に応用事例があります。

AIのSF小説的なイメージから脱却して、現実的な視点でAI活用を検討できるようになりましょう！

【最新更新状況】

2019/4/18 GoogleのチュートリアルのKeras移行に伴い、

• Google Colaboratoryによる体験

• 3層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

のセクションを追加し、旧コンテンツ（TensorFlowネイティブでの開発）はアーカイブしました。

2018/10/19  TensorFlow 1.11 CPU/GPUのインストール手順（conda版）を追加しました。

　　　　　また、古いバージョンのインストール方法の動画は削除しました。

2018/3/9　Anaconda 3とTensorFlow 1.6のインストール手順を追加しました。

2017/12/4  レクチャー23のスライドに誤植があったので更新しました。

2017/11/16 TensorFlow 1.4.0（CPU版）のインストール手順を収録・追加しました。

2017/10/26 Anaconda3 5.0.0 + TensorFlow 1.3のインストール手順をmacOS, Windows版をそれぞれ追加しました。

2017/9/15 TensorFlow 1.3 GPU版のインストール手順を掲載しました。

2017/8/24 TensorFlow 1.3 GPUでcuDNN 6.0が必須になりましたので、補足を追加しました。

2017/8/13 Anaconda 4.4.0 / Python 3.6のインストール手順を追加しました。

　Windows環境でもPython 3.6がサポートされました。（＊以前はPython 3.5のみ）

2017/8/2 TensorFlow 1.2.1のインストール手順を追加しました。

2017/4/29 スタイル変換（写真を画家のタッチで描く）のチュートリアルを追加しました。

2017/4/27 TensorFlow 1.1がリリースされましたので、インストール手順を追加しました。なお、既存のチュートリアルは1.1での動作を確認しました。

2017/4/3 機械学習の概要解説を追加しました。

2017/2/27 TensorFlow 1.0のインストール方法、MNIST for Beginners・Expertsのコード実行のレクチャーを追加しました。

2017/2/22 Windows版のインストール手順を更新しました（Anaconda 4.2.0のダウンロード・インストール手順）

2017/2/21 勾配降下法・ミニバッチの解説を追加しました。

2017/2/12 Jupyter Notebookでコメントを入力する方法。Jupyter Notebookの終了方法を追加しました。

2017/2/9 MNIST for Experts のスライドを更新（活性化関数の解説を追加）しました。

2017/2/8 活性化関数（ReLU）の図解レクチャーを追加しました。

【ご注意】

このコースは、Python経験者で英語でGoogle社のTensorFlowチュートリアルが自力で理解できる方には物足りないと思いますのでご注意ください。チュートリアルを実施するのはナンセンスだと考える上級者の方には決して受講をお勧めしません。間違えて受講された場合は返金も可能ですので、初心者以外の方は受講しないでください。

Pythonをはじめて体験する方、TensorFlowでどんなことができるかを体験してみたい、という方を対象にしています。TensorFlowライブラリを使用したアプリケーション開発などは別コースを企画しています。

【2019年、ディープラーニングが急速に普及します】

2017年1月30日にピッツバーグで開催されていたトップレベルのチェスの試合で、カーネギーメロン大学のグループによる人工知能 "Libratus" が人間を打ち負かしました。2017年初めには、オンライン囲碁（野狐囲碁）でチャンピオンに連勝する人工知能（Master）が登場して話題になりました。Masterの正体は、2016年にイ・セドルプロを破った "アルファ碁（AlphaGo）" の改良版でした。アルファ碁は、イギリスのディープマインド社で開発されている人工知能です。ディープラーニングや強化学習と呼ばれる仕組みを使って、コンピューターが自己対戦を繰り返して成長するコンピュータープログラムです。AlphaGoのトレーニングにはGoogle社のTensorFlowという人工知能のライブラリが使われています。

医療や農業、教育などさまざまな分野で、「人工知能・AI」による自動化、分類や推定が注目されています。ディープラーニングは、コンピューターにさまざまな情報を学習させて、分類や推定を行う機械学習の一種です。人間の脳を模したニューラルネットワークを何段にも（ディープに）重ねることで、精度の向上を実現しています。

2017年のCES （コンシューマー・エレクトロニクス・ショー）では、ディープラーニングを実装したロボットを使ったサービスやアプリケーションが次々と発表されました。今後も続々と登場するでしょう。

この講座は、AlphaGoにも採用されているGoogle社のTensorFlowライブラリを使って、短期間にディープラーニングによる人工知能の動作を体験し、ディープラーニングを活用したサービスやプロダクトの企画・開発のヒントを得られるようになることを目指して制作しました。

TensorFlowは、GooglePhotoやGoogle翻訳、Google検索などで実際に使われている機械学習、深層学習のライブラリです。

さまざまなOS上で動作をしますので、学習だけでなく、ウェブアプリケーション開発やモバイルアプリ開発も可能です。

【コースの概要】

このコースは、Udemyでのべ82,000名にプログラミングを指導してきたベテラン講師が担当します。

Google社が公開しているオープンソースの人工知能ライブラリ・TensorFlow（テンソルフロー）を使って、

以下のような順で学習を進めます。

第0日：　環境構築

• Anaconda (Python 3) , TensorFlowのインストール

• TensorFlowでHello World!

第1日：　手書き文字の分類　（多項ロジスティック回帰）

• 多項ソフトマックス回帰の実行

第2日：　手書き文字の分類　（畳み込みニューラルネットワーク）

• 2段階の畳み込み・プーリング層、2層の全結合層を組み合わせたニューラルネットワークで精度を向上させる

• 学習したモデルを使用して分類を実施してみる（収録中）

第3日：　画像認識

• パンダの画像認識

• オリジナル画像（犬）の認識

第4日：　スタイル変換

• 画家のタッチをAIに学習させ、写真のスタイル変換をするAIプログラムを体験します。

• サンプルは北斎の「波」を使用しますが、ムンクやゴッホなどのデータも使用可能です。

オプション（必須ではありません）

• Python 3の概要 

• Python 3 のミニマムな文法

• 参考文献リスト

プログラムをJupyter Notebook上でステップ・バイ・ステップで実行しながら、ディープラーニングの仕組みを体験していきます。

＊レクチャーで使用したJupyter Notebookはコース内でダウンロードできます。お急ぎの方はコーディングせずにプログラムを実行できます。ご自身でコーディングするとより理解が深まるでしょう。

【このコースを学ぶと】

人工知能と言われても、言葉だけではどんなことができるのかピンときません。しかし、実際に人工知能のトレーニングや推定を体験してみると、いろいろなアイデアが生み出せるようになるでしょう。

ぜひこの機会にTensorFlowを体験し、人工知能時代に活躍するスキルを手に入れましょう。現在、世界中でディープラーニングエンジニアの求人が急拡大しています。また、あらゆる業種で、人工知能を適用して課題解決が図れる人材が切望されています。エンジニアでなくても、ディープラーニングや機械学習の概念を理解することで、人工知能の得意なことを活かしたり、まだ人工知能ではできない限界を知って、リアリティのある意思決定ができるようになります。

【このコースの特徴】

• 数学やプログラミングの知識がなくても、ディープラーニングのプログラムを体験できます。

• 数式を理解できなくても、概念的にどういう処理をしているのか、を直感的に理解できるようになります。

• 畳み込みやプーリングなど難解な処理の仕組みを図解で理解できるようになります。

• Python 3 + TensorFlowを使って、パソコン上でディープラーニングを体験できます。

• ボーナストラックでは、Python 3の基礎を解説します。

【受講をおすすめしない方】

• すでにTensorFlowのチュートリアルを体験済みで解説が不要な方

• すでにディープラーニングに詳しい方

• Linuxでないと学習をしたくない方

• 動画で学習するのはナンセンスだ！書籍で学んだ方がいい！という方

• ソフトウェアのインストールや、コードの入力は全くしたくない方

• WindowsやMacでPythonプログラミングをやるのは気に入らないという方

人工知能をマスターしたら、あなたはどんな問題解決をしますか？

＊＊＊今後の予定＊＊＊

続編として、

• ニューラルネットワークをNumPyで自作して数学的処理を理解する講座

• CIFAR-10など本格的なディープニューラルネットワーク

• RNN（リカレントニューラルネットワーク）LSTMなどを使用した自然言語処理

• 音声認識などのアプリケーション

• C++の基本と、TensorFlowの使用

• Raspberry Pi 3でTensorFlowを動かしてみよう

• iOSやAndroidでTensorFlowを使用してみよう

• Chainerでディープラーニングを学ぼう

などの講座化を企画しています。

もしリクエストがあれば、メッセージなどでお知らせください。

＊＊＊　受講上の注意　＊＊＊

このコースは動画で、はじめてディープラーニングやCNNなどを学ぶ方のためのコースです。

環境構築から１つ１つ丁寧に解説していきますので、

・動画より書籍で学びたい方

・すでにCNNなどについて基礎から学習するのは馬鹿らしい

という方は、間違って受講されないようご注意ください。

また、間違えて登録した方は30日以内であれば返金可能なのでお試しください。

本講座はPythonでコードを書いたことの無い方もしくは初級レベルの方を想定して作成したコースです。

以下の内容が含まれています。

• AnacondaとPyCharmを使って環境構築

• 辞書やリストの使い方

• サードパーティライブラリを使ってWikipediaの情報を取得する

• ファイルの読み書きをする方法

1. Pythonのコーディング環境を構築する方法を学びます

2. Flaskで掲示板アプリを作っていきます。

3. Bootstrapを使ったWebデザインについても学習できます。

4. Flask-SQLAlchemyを使ってSQLデータベースを操作します。

5. HTMLを学習して掲示板の投稿機能を作成します。

本コースでは以下の内容が含まれます。

• Pythonでデータ分析を行うために環境構築をする

• 最近傍探索の使い方を学ぼう

• コサイン類似度の求め方を学ぼう

• アイテムベース協調フィルタリングでオススメ映画を探索しよう

• ユーザベース協調フィルタリングでオススメ映画を探索しよう

このコースではニューラルネットワークを構築する方法を学びます。プログラミング歴14年、大企業でディープラーニングの研究をしていた講師が全結合層や畳み込み層で何をしているか解説を行います。Kerasを使ってニューラルネットワークを構築して、手書き数字や物体カラー写真のデータセットを使って評価します。本コースを受講していただければ自分のオリジナルのニューラルネットワークが組めるAIエンジニアになれます。