■「Aidemy（アイデミー）」をチェック
無料AIエンジニア学習サイト「Aidemy」をチェックしました。
完全無料のオンライン学習サイトです。
■10秒で始めるAIプログラミング学習サービス
環境構築は一切不要。開始して10秒でコーディングが可能！
プログラミングを演習するための特別な環境の用意は一切不要です。いまお使いのインターネットブラウザでプログラミングの練習ができます。
PCとネットワーク環境さえあればOK！
という無料のオンライン学習サービスです。
社内研修でAIを学ばせたい、でもお金はかけられない。というときに活用できそうです。
もちろん、お金をかけるまではいかないけれども、少しAIプログラミングとやらをのぞいてみたい、
と言う方にも適しています。
「GoogleChromeの動く環境」は必要です。
■数学に関する知識が無くても大丈夫。実践重視の教材を提供
Aidemyの教材は「まずは理論より実践」を大事にしています。「ディープラーニングによる画像認識」「自然言語処理による記事分類」「時系列解析による売上予想」など、機械学習の実践方法を重視したテキストを用意しており、数学に関する特別なスキルがなくても、教材の演習が可能です。
「数学に関する知識が不要」なのは嬉しいですね。
まず、動かしてみて、ああこういう風になっているのか、ということを体験できた方が身に付けやすいです。
テキストは人気の最新技術がモリモリですので、気になる動きがどのようにプログラミングされているのか知ることができます。
■Python初心者も実践可能。Python入門からコースを用意
これからPythonによるプログラミングを始めようという方でも大丈夫。「文字の出力」「変数」「条件分岐」「ループ」など、Pythonによるプログラミングの基礎や、「Numpy」「Pandas」など必須ライブラリの使い方まで押さえることができます。
サイトに書かれたタイトルだけ見て「AI技術開発に必要な、Pythonの学習がここから始められるのはいいなぁ」と、思いきや、その下の説明を見てみると、そもそもプログラミングに触れたことのない人でも、始めやすい内容の様です。
新入社員研修にもいいし、文系出身などで完全未経験でも活用できそうです。
■受講ターム（2018年1月現在）
第10期：1/8（月）スタート→申込締切 1/6（土）まで
第11期：1/15（月）スタート→申込締切 1/10（水）まで
第12期：1/22（月）スタート→申込締切1/17（水）まで
など、短いスパンで受講開始時期が選べます。
■学習画面のイメージ
画面右に「環境構築不要の開発画面」、左に「直観的なテキスト」を配置してあり、
開発をしながら、テキストを読み進められます。
※直観的＝ユーザーが説明書など見なくてもスムーズに使用がしやすいということ
■学べる人工知能アルゴリズム
Python入門、深層学習、自然言語処理、数値予測など
■身につく言語・ライブラリ
Python、scikit-learn、TensorFlow、OpenCV
■全11種類のコース
以下、すべてのコースの紹介です。
＜Aidemy Premium＞で紹介されているコンテンツ説明にもなっていますので、あわせてご覧ください。
| タイトル | Python入門 | Numpyを用いた数値計算 | Pandasを用いたデータ処理 | データクレンジング |
| 時間 | 3時間 | 2時間 | 3時間 | 4時間 |
| 使用言語 | Python | Python | Python | Python |
| 内容 | 機械学習で最も使われるプログラミング言語「Python」の基礎を学びます。文字の出力、変数の概要、条件分岐、ループなど、「Python」の基本的な使い方をマスターしましょう。 | 「Python」と組み合わせて用いられるライブラリ「Numpy（ナンパイ）」の基礎を学びます。「Numpy」を用いることで、効率的な科学技術計算が可能になり、機械学習分野に必須のライブラリです。 | 「Python」と組み合わせて用いられるライブラリ「Pandas（パンダス）」の基礎を学びます。「Pandas」を用いることで数表や時系列データの計算が楽になり、定量データ解析には必須のライブラリです。 | データクレンジングとは、機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う手法です。CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法などを押さえましょう。 |
| タイトル | 機械学習概論 | 教師あり学習（回帰） | 教師あり学習（分類） | 教師なし学習 |
| 時間 | 1時間 | 2時間 | 3時間 | 2時間 |
| 使用言語 | Python | Python | Python | Python |
| 内容 | 機械学習の基本や精度評価の方法などを学びます。ここでは、機械学習のアルゴリズムの初歩の初歩に触れていきます。ここで学んだことはどんなアルゴリズムでも必ず出現するので、機械学習や深層学習を初めて学ぶ人は必ずこのコースを受講することを奨励します。 | 教師あり学習とは、正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法です。そのなかでも、今回は数値予測を行うための「回帰」モデルの扱い方を確認します。 | 教師あり学習とは、正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法です。そのなかでも、今回は画像や文章などをカテゴリ分けする「分類」モデルの扱い方を確認します。 | 教師なし学習とは、正解ラベルが付いていないデータセットを使って機械学習モデルを作る手法です。今回は、クラスタリングや主成分分析といったアルゴリズムの手法を概観します。 |
| タイトル | 自然言語処理 | 時系列解析 | 深層学習（ディープラーニング） |
| 時間 | 3時間 | 4時間 | 3時間 |
| 使用言語 | Python | Python | Python |
| 内容 | 自然言語処理の方法について学びます。コンピュータは言語を言語のまま理解することはできず、数値に変換する必要があります。今回は、文章を数値に変換する手法を学び、教師あり学習（分類）を使ってカテゴリ分類に挑戦します。 | 時系列データ解析とは、季節変動や曜日変動など定期的周期を持った時系列データの解析を行うためのアルゴリズムです。このようなトレンドを除去しながら数値予測を行う手法に挑戦します。 | 深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムの詳細と実装を概観します。今回はディープラーニングのなかで最も基礎的なアルゴリズムであるDNN（ディープニューラルネットワーク）を用いて手書き文字認識に挑戦します。 |
■お得な関連スクールの割引情報
AI学習をさらに進めたい方は、この無料学習を３講座以上終了すると、
同社の運営する有料スクールの受講料が、20,000円OFFになります。
あまりないAI専門スクールですし、せっかく受講するのであればお得に受講したいですよね。
うまく活用して下さい。
「Aidemy Premium Plan」の詳しい情報は＜コチラ＞
■まとめ
未経験者でまったく知識の無い方、ただ興味のある方、Pythonをゼロから学習したい方、
など幅広く対応できるうえ、無料ですので気軽に始められるメリットもあります。
開発環境が無料、テキストが直感的と言う点もいいですね。
やってみた上で、本格的に学びたいのであれば、電話やメールでアドバイスも受けられる、
有料オンラインスクールもありますし、その割引として「3講座以上の修了」というのは、
ちょうど自分にとってAIの向き不向きを確認する上でも、
ざっくりとAIプログラミングを学んでみる上でも、
「とりあえず3講座はやってみよう」という丁度良い、目的にもなると思います。
興味のある方は、始めてみてください。
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