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【2023年版】Udemyの機械学習講座おすすめ5選

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「Udemyでおすすめの機械学習講座を知りたい」「Udemyで機械学習について効率的に学びたい」このように思われている方向けに本記事ではUdemyのおすすめ機械学習講座を厳選して5つご紹介いたします。

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【2023年版】Udemyの機械学習講座おすすめ5選

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早速、Udemyでおすすめの機械学習講座を5つご紹介していきたいと思います。気になる講座が見つかりましたら、是非Udemy公式サイトで内容を確認してみてください。

おすすめ講座①みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2023年最新版】

講座名みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2023年最新版】
講師名我妻 幸長 Yukinaga Azuma
定価¥15,800
学習時間9時間13分
学習内容
  • 簡単な機械学習のコードを書けるようになる。
  • Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につく。
  • ビジネス上必要な人工知能の基礎知識が身につく。
  • 有名な機械学習ライブラリが扱えるようになる。
  • 機械学習と関連した簡単な数学の知識が身につく。
  • 人工知能全般についての知識が身につく。
要件
  • 中学レベルの数学で十分です。高度な数学は必要ありません。
  • プログラミングが全くの未経験でも問題ありません。
  • MacでもWindowsでも大丈夫
対象者
  • 人工知能、機械学習に興味があるが、最初のとっかかりが分からない方
  • 人工知能、機械学習関連の分厚い書籍に辟易した方
  • 人工知能、機械学習をビジネスで扱う必要に迫られた方
  • 数学、プログラミングが人工知能学習の障壁になっている方
  • 人工知能の学習を通してPythonプログラミングを身に付けたい方
  • 文系の方、非エンジニアの方にもおすすめ

【Google Colaboratory対応】初心者向けの人工知能と機械学習のコースです。プログラミング言語Pythonを使って、機械学習とプログラミングの基礎、必要な数学を勉強しましょう!文字認識や株価分析なども行います。出典:みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2023年最新版】

Google Colaboratoryを利用してPythonによる機械学習とプログラミングの基礎を学ぶことができる。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ないため、安心して講座を受講できるはずです。

おすすめ講座②【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう

講座名【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう
講師名株式会社CODOR (大橋亮太)
定価¥27,800
学習時間22時間30分
学習内容
  • Pythonを使って機械学習のアルゴリズムの実装を行うことができる
  • 多くの機械学習のアルゴリズムを直観的に理解できるようになる
  • 統計学の手法を活用したモデルの評価方法を学ぶことができる
  • 強化学習、ディープラーニングなどの実装を行うことができる
  • モデルの精度を高める方法を知ることができる
  • Google colabの使い方を学ぶことができる
  • Tensorflowの使い方を学ぶことができる
要件
  • 行列の簡単な計算
  • 指数関数などの高校レベルの数学の知識
対象者
  • 機械学習に興味を持っている方
  • 線形回帰やロジスティック回帰といった内容については何となく学んだが、更に深く理解をしたい人
  • データサイエンスの分野でキャリアを開始したい人
  • 機械学習の各アルゴリズムを直観的に理解したい人
  • 機械学習の専門書を読んだが、数式が難解で良く分からないと感じている方

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。出典:【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう

機械学習で用いられる26のアルゴリズムに関し、直観的な理解をした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されているので、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できるでしょう。

おすすめ講座③Pythonによる時系列分析~機械学習・ディープラーニング編

講座名Pythonによる時系列分析~機械学習・ディープラーニング編
講師名Satoshi A
定価¥27,800
学習時間6時間52分
学習内容
  • 時系列分析の基礎
  • Pythonによる時系列データの処理
  • 機械学習による時系列予測
  • ディープラーニングによる時系列予測
  • 機械学習・ディープラーニングの基礎知識
  • フーリエ変換の基礎知識
要件
簡単なPythonが書けるとよい
対象者
  • 時系列予測をしてみたいPython初心者
  • データ分析業務の初学者
  • ディープラーニングをやってみたい人
  • 機械学習をしてみたい人

Google Colaboratoryを使って機械学習やディープラーニングによる時系列予測に挑戦しましょう!時系列データを扱う上での注意点や問題設定手法を学び、現場で使えるようになることを目指します。出典:Pythonによる時系列分析~機械学習・ディープラーニング編

Google Colaboratoryを使って機械学習やディープラーニングによる時系列予測の手法を「現場で使えるような問題設定のしかた」や「どのような予測をすればよいか」などに焦点を当てた形で学ぶことができる。

おすすめ講座④ChatGPT・生成AI時代の今だからこそ学びたい!人工知能・機械学習入門講座(教師あり学習編)

講座名ChatGPT・生成AI時代の今だからこそ学びたい!人工知能・機械学習入門講座(教師あり学習編)
講師名Shota Fukuyama
定価¥27,800
学習時間7時間48分
学習内容
  • 教師あり学習によるAIモデル開発スキルが身に付く(プログラミングスキル(Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib等各種ライブラリ含む)、開発プロセス完遂スキル(事前準備(データの整形等含む)、学習、評価、改善))
  • 深層学習や強化学習など、教師あり学習以外のAIモデル開発の学習効率が上がる(他の学習方法との差分(深層学習ならTensorFlow等のライブラリ利用方法等)のみ学習でOK)
  • 普段使っているAIサービスに対する疑問が晴れてスッキリする(ChatGPTが誤った回答を返すことがあるのはなぜ?、Amazonのお勧めに求めていない商品がレコメンドされることがあるのはなぜ?、Googleフォト上で別人を同一人物と認識されることがあるのはなぜ?)
  • AIエンジニアで構成されるチームや組織のマネジメントスキルが上がる(プロジェクトの問題解決力アップ、エンジニアのアサイン力アップ(スキルレベルの見極め)、リスクマネジメント力アップ)
  • 最小二乗法、決定木、サポートベクターマシン(SVM)といった教師あり学習で使用される主要なアルゴリズムの仕組みが理解できる
要件
  • (ハンズオン含め全セクション受講されたい方)オブジェクト指向プログラミングの基礎知識
  • (ハンズオン以外の概要、理論編セクションのみ受講されたい方)無し
対象者
  • 教師あり学習によるAIモデル開発スキルを身に付けたい方
  • 深層学習や強化学習など、教師あり学習以外のAIモデル開発の土台となる知識やスキルを身に付けたい方
  • 普段使っているAIサービスに対する疑問を解消してスッキリしたい方
  • AIエンジニアで構成されるチームや組織のマネジメントスキルを身に付けたい方

ChatGPT・DALL·E・Midjourneyといった生成AI時代の今こそ学ぶ!自分のキャリアを切り開くための、Google Colab、PythonとScikit-learnによる、人工知能・機械学習の仕組み。出典:ChatGPT・生成AI時代の今だからこそ学びたい!人工知能・機械学習入門講座(教師あり学習編)

前半パートで人工知能・機械学習の基礎と教師あり学習によるモデル作成の仕組みについて学び、後半パートではGoogle Colabの環境で、PythonとScikit-learnを使用し回帰モデル作成、分類モデル作成の一連のプロセスをハンズオン形式で学ぶことができます。

おすすめ講座⑤ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理

講座名ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理
講師名我妻 幸長 Yukinaga Azuma
定価¥15,800
学習時間7時間7分
学習内容
  • ディープラーニングの原理を理解し、ゼロから実装できるようになる。
  • ディープラーニングのコードの読み書きができるようになる。
  • バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)によりニューラルネットワークが学習する仕組みを理解できる。
  • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みを理解できる。
  • 数学やプログラミングをディプラーニングで活用する具体的な方法を学べる。
  • TensorFlow、Chainerなどのフレームワークの学習コストが下がる。
要件
  • 何らかの、オブジェクト指向プログラミングの経験があった方がベター。
  • 中学-高校レベルの数学の知識が前提として必要。
  • WindowsでもMacでも大丈夫です。Linuxのサポートは行いませんが、コードは全ての環境で共通のもの。
対象者
  • ディープラーニング、AIをこれから本格的に学びたい方。
  • ディープラーニングの原理を基礎から学びたい方。
  • TensorFlow、Chainerなどのフレームワークの動作原理を知りたい方。
  • ディープラーニングをフルスクラッチで実装したい方。
  • フレームワークの使い方については解説しませんので、お手軽にディープラーニングを使いたい方には向きません。

機械学習(マシンラーニング)の中でも特に注目を集めているDeep Learningを学び、TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)までゼロから構築できるようになりましょう。出典:ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理

ディープラーニングをゼロから実装する講座。ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につく。

Udemyの返金保証について

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前章でUdemyのおすすめ機械学習講座はお分かりいただけたかと思うので、本章ではUdemyの返金保証について触れておきます。

Udemyでは購入後30日以内であれば、返金申請をすることが可能です。今回紹介した講座を受講してみて「少し肌感に合わなかった」という場合は返金申請してみましょう。

返金保証について詳しく知りたい方はUdemy公式サイトの返金ページをご覧ください。

Udemyでは購入後30日以内であれば返金申請できる。返金保証の詳細はUdemy公式サイトの返金ページに記載されている。

機械学習のおすすめ案件獲得方法

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Udemyで機械学習の勉強を済ましたら、以下の求人サイトから案件を獲得してみることをおすすめいたします。週1,2の副業案件からフリーランス向けの案件まで幅広く掲載されております。一度サイトを覗いてみると良いでしょう。

今すぐ機械学習の案件を検索!

今すぐ案件を探すなら、以下の3社が非常におすすめなので、無料登録して自身に合う案件がないか探してみると良いでしょう。

【第1位】
ITプロパートナーズ
週1〜2日、リモートワークOKな副業案件が豊富。直エンド案件ゆえ単価も高い傾向にある。
【第2位】
BIGDATA NAVI
機械学習エンジニア・データサイエンティスト専門エージェント。週2,3日や在宅ワークなど柔軟な働き方も可能な案件が数多く存在する。
【第3位】
レバテックフリーランス
求人数、利用者数が業界No.1。エンジニアであれば、まず登録しておきたいエージェント。
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【2023年版】Udemyのおすすめ機械学習講座|まとめ

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本記事ではUdemyのおすすめ機械学習講座を紹介してきました。今回紹介した講座はどれも良質なので、自身に合った講座を選んで受講してみることをおすすめいたします。

本記事がUdemyの良質な機械学習講座を知る上であなたのお役に立てたのなら幸いです。当ブログでは他にも技術ネタやキャリアに関する記事を公開しているので気になる記事がないか併せてチェックしてみてください。

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