2018 年のベスト 6 無料オンライン人工知能コース!

人工知能 (AI)、自動化、認知システムを取り巻く原則と実践は、ビジネス分野、専門知識、専門分野に関係なく、ますます価値が高まっていくでしょう。

幸いなことに、今日では、この一見非常に複雑なテクノロジーに慣れるために大学で何年も勉強する必要はありません。近年、基礎から高度な実装までをカバーするオンライン コースがますます増えています。

いくつかは、独自の人工ニューラル ネットワークを直接コーディングしたい人を対象としており、このグループの人々は一定レベルの技術的能力を持っていることがわかっています。事前の技術的専門知識に関係なく、誰でもこのテクノロジーを適用して現実世界の問題を解決する方法を学びたい人向けです。

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この記事では、現在利用できる最高の無料ソフトウェアをいくつか簡単に紹介します。

1. Google AIで学習する

https://ai.google/education/#?modal_active=none

新たに公開されたリソースは、AIに対する一般の理解を深めるためのGoogleの計画の一環です。教材は徐々に追加されており、現在は TensorFlow (Google の機械学習ライブラリ) を使用した機械学習の短期集中コースがすでに含まれています。

このコースでは、TensorFlow の使用開始、ニューラル ネットワークの設計とトレーニングなど、機械学習の基本的な入門について説明します。

機械学習の知識がない人でもすぐに始められるように、経験のある人は興味のあるモジュールを選択できるように、機械学習の専門家は TensorFlow の入門として使用できるように設計されています。

2. Google — 機械学習

https://www.class-central.com/course/udacity-deep-learning-5681

これは、Udacity を通じて提供される、Google のより詳細なコースです。したがって、完全に初心者向けというわけではなく、少なくとも教師あり学習に精通している程度の機械学習の経験があることを前提としています。

ディープラーニングに焦点を当て、大規模で複雑なデータセットから学習できる自己学習システムを設計します。

このコースは、データ アナリスト、データ サイエンティスト、機械学習エンジニアとして機械学習やニューラル ネットワーク技術を利用したい人、および膨大なオープン ソース ライブラリや資料を活用したい起業家を対象としています。

3. スタンフォード大学 - 機械学習

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

このコースは Coursera を通じて提供されており、Google のディープラーニング研究部門の創設者であり、Google Brain および Baidu AI の責任者である Andrew Ng 教授によって作成されました。

コースには無料で学習できるセクションがあり、有料で認定資格を取得することもできます。これは、AI の理解を活用してキャリアの見通しを向上させたい場合に役立ちます。

このコースでは、音声認識から強化された Web 検索まで、実践的な機械学習の実装を網羅するとともに、線形回帰、ニューラル ネットワークのバックプロパゲーション法などの統計トピックに関する詳細な説明や、確率的 AI ツールで最も広く使用されているプログラミング言語の 1 つである Matlab のチュートリアルも取り上げます。

4. コロンビア大学 – 機械学習

https://ai.google/education/#?modal_active=none

このコースはオンラインでも無料で受講でき、希望に応じて認定料を支払うこともできます。

確率的および非確率的手法、教師あり学習および教師なし学習の両方を使用して、現実世界の問題を解決するためのモデル、方法、およびアプリケーションを教えることを目的としています。

コースを最大限に活用するには、12 週間にわたって、毎週約 8 ～ 10 時間を教材と演習に費やしてください。これは無料のアイビーリーグ教育なので、楽なことではありません。

これは非営利の edX オンライン コース プロバイダーを通じて提供され、AI Nanodegree の一部を構成します。

5. Nvidia - コンピュータビジョンのためのディープラーニングの基礎

https://www.class-central.com/course/fundamentals-of-deep-learning-for-computer-vision-10730

コンピューター ビジョンは、人間の脳と同じように視覚情報を処理して「見る」ことができるコンピューターを構築する AI のサブ分野です。

技術的な基礎に加えて、物体認識や画像分類が可能な機械が役立つ状況や問題を特定する方法についても説明します。

グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) のメーカーとして、Nvidia がこれらの高性能グラフィックス エンジンの重要な部分をカバーしていることは驚くことではありません。これらのグラフィックス エンジンは、以前は主に 3D 画像の表示に使用されていましたが、現在では幅広いコンピューター ビジョン アプリケーションで役割を果たしています。

最終評価にはニューラル ネットワーク アプリケーションの構築と展開が含まれます。コース全体は自分のペースで学習できますが、少なくとも約 8 時間の時間を費やすことをお勧めします。

6. MIT – 自動運転車のためのディープラーニング

https://selfdrivingcars.mit.edu/

上記のコースと同様に、MIT のアプローチは、AI の現実世界の主要な側面を出発点として、関連する特定のテクノロジーを探索することです。

私たちの日常生活の一部になると広く期待されているこの技術は、車両のセンサーアレイに届くすべてのデータを理解し、道路を安全に走行するために人工知能を活用しています。これには、私たち自身の脳が目、耳、触覚からの信号を解釈するのと同じように、機械にこれらのセンサーからのデータを解釈するように教えることが含まれます。

このコースでは、MIT DeepTraffic シミュレーターの使用について取り上げます。このシミュレーターでは、学生はシミュレートされた自動車に、他の道路利用者と衝突することなく、できるだけ速く混雑した道路を走行する方法を教える必要があります。