講師: 亀田
受講者数: 6,658人
最終更新日: 2022/07/31
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Pythonプログラミングの基礎から始めて、CNNやRNNなどのニューラルネットワークの実装方法、TensorFlowやPyTorchを使用した深層学習モデルの構築、機械学習の基本的な概念と実践的なプログラミング手法を学習します。
高校レベルの数学知識があれば理解できる解説方針で、プログラミング未経験者でも段階的に学習を進められる構成となっており、実践的なAIプログラミングスキルを効率的に習得できる点が特徴です。
プログラミング未経験者や数学の専門知識がなくても人工知能開発に興味がある方、過去に機械学習の学習で挫折した経験がある方、実務でAIプログラミングのスキルを必要としている方が最適です。
すでに深層学習の実務経験がある方や、より高度な数理統計やアルゴリズムの理論を学びたい方には物足りない可能性がありますので、より専門的な上級コースの受講をお勧めします。
プログラミング未経験者でも理解できる丁寧な解説で、PythonによるAIプログラミングの基礎から実践的なニューラルネットワークの実装まで、体系的に学習できる入門者向けの総合的な深層学習講座です。
講座の最大の強みは、初心者への配慮が行き届いた丁寧な説明にあります。特にPythonの基礎から人工知能の歴史まで、体系的な学習構造が高く評価されています。小テストによる理解度確認の仕組みや、段階的な学習アプローチにより、プログラミング未経験者でも着実に知識を積み上げられる構成となっています。また、講師の「自身も挫折を経験した」という率直な姿勢が、受講者に親近感と安心感を与えている点も特徴的です。基礎的な内容から応用へと進む過程で、実際のコードと理論的な説明のバランスが取れており、多くの受講者が理解を深められたと報告しています。
後半部分、特にCNNやディープラーニングの応用部分において、説明の詳細さが低下し、難易度が急激に上がるという指摘が複数見られます。また、環境構築の問題や、最新バージョンでの互換性の課題も報告されています。Pythonの基礎説明が長すぎるという意見もありました。ただし、これらの課題は講座の本質的な価値を大きく損なうものではありません。むしろ、基礎をしっかり押さえた上で、より高度な内容に挑戦する動機付けとなっており、多くの受講者が「さらに学びたい」というポジティブな感想を持っています。環境構築の問題も、Google Colaboratoryの利用など、代替手段で対応可能です。