これからAIや機械学習を学びたいと思っている方は多いことでしょう。しかし、オンラインの記事などでは断片的、または最新の情報は分かったとしても基礎的な部分をしっかりと押さえるのは難しいかも知れません。かといって書籍も数多くあり、どれが良いのか迷ってしまいます。
そこで今回は無料で学べるラーニングコンテンツを紹介します。多種多様にありますので、自分の目的に合ったものを選択してください。
深層学習 - ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター
ニューヨーク大学データ・サイエンス・センターの2020年度春学期における講義の内容です。深層学習や表現学習の最新技術について、主に教師あり・教師なし深層学習、埋め込み手法、距離学習、畳み込み・再帰型ニューラルネットワークなどを学びます。なお、履修にあたっては「DS-GA 1001 Intro to Data Science」あるいは大学院レベルの機械学習科目をすでに履修しているのが前提となっているので、若干敷居が高いかも知れません。
coursera
courseraでは数多くのAI、機械学習におけるコースが公開されています。
- Machine Learning by Stanford University（日本語対応）
- Deep Learning by deeplearning.ai（日本語対応）
- AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）
gacco
gaccoでも多くの講座が登録されています。はじめてのAIはGoogle、大学生のためのデータサイエンスは滋賀大学などから提供されています。
- 大学生のためのデータサイエンス（Ⅰ） | gacco
- 大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ） | gacco
- 大学生のためのデータサイエンス（Ⅲ）問題解決編 | gacco
- はじめてのAI | gacco
- 機械学習 | gacco
- 深層学習 | gacco
- 社会の中のAI～人工知能の技術と人間社会の未来展望～ | gacco
CS50 for Japanese
CS50x は、コンピュータサイエンスとプログラミング技術を紹介するコースで、プログラミングの経験の有無にかかわらず、経験者と未経験者の両方を対象としています（公式サイトより）。CS50 for Japaneseはそのコンテンツを日本語化したものです。機械学習に特化している訳ではありませんが、プログラミングの基礎やGit、アルゴリズムなどのコンピュータの基礎を学ぶのに役立つ講座が多数あります。
Pythonプログラミング入門 - 教材・講義動画
東京大学によるPythonプログラミング入門です。教材はすべて公開されています。動画、課題が東京大学のアカウントが必要になります。Jupyter Notebook版もあるので、実際にコードを実行しながら学ぶことができます。
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
大学や高専での学習に使えるAIにおける学習スライドがまとまっています。一部動画やPDF、Pythonコードも用意されています。動画はありませんので、講師向けの教材といった内容に見えます。
データ分析のための統計学入門.pdf)
データ分析のための統計学入門 第4版が公開されています。全400ページ以上の内容になります。プログラミングに関する記述はなく、数式と分析手法に関する内容となっています。データのスクリーニングや結果の分析などにおいて役立つ知識が学べるでしょう。
Data Science: Machine Learning | Harvard University
ハーバード大学の機械学習講座です。週2〜4時間の講義で約8週間の履修期間を予定しています。内容はすべて英語になります。
MIT Deep Learning 6.S191
MITの深層学習講座です。18を超える動画、スライドが用意されています。動画は英語ですが、日本語字幕（機械翻訳）を表示させられます。
まとめ
無料で学べるコンテンツはとても増えています。後は個人のやる気次第でしょう。はじめて系のコンテンツも多いので、敷居は高くありませんし、分からない部分があれば繰り返し見られるのもオンライン講座の良いところです。AI、機械学習に興味がある方は、ぜひトライしてください！
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