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Development Data Science Artificial Intelligence

【数学/プログラミング不要】ディープラーニングの実装体験でビジネスのためのAI活用を理解する

ビジネスサイドでのAI活用の全体像と基礎知識を理解し、ビジネスAI人材への一歩をふみ出す。G検定 受検にも対応。
Rating: 4.1 out of 54.1 (659 ratings)
2,085 students
Created by 株式会社 Matrixflow, Masayuki Omori
Last updated 7/2020
Japanese
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • 数学・プログラミングなしでG検定に必要なディープラーニングの基礎を習得する
  • AIをビジネス・企画に活かしていくための基礎知識を習得する
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

9 sections • 53 lectures • 1h 50m total length

  • Preview04:11
  • Preview01:32
  • Preview02:39
  • G検定の概要
    03:54
  • G検定対策のための学習法
    02:01

  • セクションの概要
    00:36
  • AIの定義
    01:54
  • AIと機械学習とディープラーニング
    01:15

  • AIの歴史と3度のAIブームについて
    00:43
  • 第一次AIブームとその限界
    01:07
  • 第二次AIブームとその限界
    04:09

  • このセクションの概要
    00:51
  • 膨大なデータとマシンパワー
    01:56
  • クラウドコンピューティングとSaaS・APIの利用
    02:54
  • エッジコンピューティングと5G
    01:34
  • 機械学習~ディープラーニングの登場
    00:45

  • このセクションの概要
    00:20
  • ディープラーニングとは
    02:25
  • 機械学習の種類
    04:11
  • ディープラーニングを実装する方法
    01:24
  • このセクションのまとめ
    00:40

  • このセクションの概要
    00:30
  • 活用事例の全体像
    00:42
  • 数値予測の事例
    00:53
  • 自然言語処理の事例
    01:25
  • 画像判別の事例
    00:38
  • このセクションのまとめ
    00:45

  • このセクションの概要
    00:42
  • AI構築の流れ
    02:22
  • 課題の設定とデータの準備
    01:08
  • MatrixFlowの概要とアカウント登録
    04:37
  • データのアップロードと前処理について
    01:45
  • CNNについて
    13:31
  • 学習について
    02:41
  • 学習結果について
    01:39
  • 推論をしてみよう
    01:23
  • 過学習とは
    01:44
  • Preview01:50
  • 精度を向上させるためには
    01:53
  • 精度を向上させてみよう
    01:24
  • このセクションのまとめ
    00:37

  • このセクションの概要
    01:42
  • データと前処理
    06:30
  • 作成するモデルについて
    06:02
  • モデルの構築、学習
    00:56
  • 結果の確認
    00:51
  • 精度を向上させてみよう
    03:42
  • 推論してみよう
    02:35
  • このセクションのまとめ
    01:06

  • AIをビジネスに活用するために
    01:29
  • AI人材の不足と育成指針
    01:14
  • ありがとうございました
    00:39
  • ボーナスレクチャー:MatrixFlowの継続利用と導入に関して
    00:54

Requirements

  • 基本的なパソコン操作ができること

Description

このコースの目的:数学なしにAIの全体像を理解し、G検定の対策を始められるようになる

現在、デジタルトランスフォーメーションの必要性が高まる中、その中心ともいえるテーマがAIの活用です。

2019年に閣議決定された「AI戦略2019」では、「数理・データサイエンス・AI」はデジタル時代の「読み・書き・そろばん」であるとして、2025年までにデータサイエンスやAIを各専門分野で活用できる人材を25万人育てるという目標を掲げました。また、ビジネスでAI活用が広がるためには、エンジニアだけではなく、ビジネスサイドにもAIを正しく理解する人材の育成が大きな課題と言われています。

そのようなビジネスサイドのAI人材を認定する検定として、ディープラーニング協会が主催する「ディープラーニング ジェネラリスト検定(通称G検定)」があります。2019年度には検定合格者が1万人を突破し、ニュース番組の特集で取り上げられるなど徐々に注目されるようになりました。

しかしビジネスサイド、特に文系の方にとって、AIやディープラーニングに取り組むうえで、技術的な知識や特に数学への苦手意識が大きなハードルとなることが多いのも事実です。

このコースは自らも2019年度・第2回のG検定に挑戦・合格した文系・ビジネスサイドの講師が、自らの学習経験をもとにした学習法・活用資料などを紹介するとともに、数学なしにディープラーニングのモデル構築を体験することで短時間でディープラーニングの全体像を理解できることを目的としています。

このコースの構成:基礎知識を理解し、ディープラーニングの実装を体験する

コースの前半では、G検定の概要およびG検定合格に向けた学習法をご紹介するとともに、AI学習のスタートラインに立つための基礎知識を解説します。講師が自らの受検対策用に作成した資料類等もご提供させていただきます。

このコースの後半では、数学なしに機械学習やディープラーニングの仕組みを理解します。「MatrixFlow」という最先端のビジュアルAIツールを利用して実際に「犬と猫」の画像を正しく分類するAIを作成します。機械学習やディープラーニングの仕組みについても、「MatrixFlow」の開発に関わる専門講師がわかりやすく解説をしていきます。

したがって、この講座では数学は全くでてきませんのでご安心ください。リラックスして全体を学習していただければと思います。

学習の対象者と注意事項

このコースはディープラーニングG検定を受検される方、AIの全体像を理解したい方、手軽にディープラーニングの実装を体験したい方などの初心者の方を想定して作成しました。

なお、数学なしにディープラーニングの全体像をつかむ という目的を優先したため、すでにAIについて学習を進めている方にとっては内容が簡単すぎると思います。また専門家の方から見ると、厳密には例外がある・・といったご指摘を受ける箇所があることをご容赦ください。

このコースの学習のみでG検定の合格を保証するものではありません。G検定の内容については、ディープラーニング協会のWebページや公式テキスト等でご確認いただくことをお勧めします。

また、コース後半の実習のために、「MatrixFlow」の利用アカウントが必要になります。通常は有料のサービスですが、この講座を受講される方には2時間無料で利用できるアカウントをご用意しています。このアカウントの利用により費用が発生することは一切ありませんので安心してご受講ください。

このコースの学習が、AI・ディープラーニングに対する興味・関心を高め、さらに進んだ学習に取り組む入口となることを願っています。

Who this course is for:

  • AIやディープラーニングについて勉強しようとしたが、数学・プログラムが入ってきて挫折した人
  • AIの実装を担当するわけではないが、ビジネス利用の観点でAIがどんな動きをするかを知りたい人
  • 数学・プログラミングはニガテだが、ディープラーニングのG検定に合格したい人

Instructors

株式会社 Matrixflow
プログラミング不要のAI構築プラットフォーム「MatrixFlow」を提供
株式会社 Matrixflow
  • 4.1 Instructor Rating
  • 659 Reviews
  • 2,085 Students
  • 1 Course

株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。

大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援します。

その実現に向け、プログラミング不要のAI構築プラットフォーム「MatrixFlow」を提供しております。

Masayuki Omori
プロダクト開発・コンテンツ開発
Masayuki Omori
  • 4.1 Instructor Rating
  • 659 Reviews
  • 11,507 Students
  • 1 Course

Udemyの日本チームでAIを含むITコンテンツの担当および、主として法人向けの周辺サービスのプロダクトを担当しています。

Udemy担当となる前は教育分野でデジタル系サービスやコンテンツの新規事業を歴任。ニンテンドーDSを用いた学習ソフトの企画開発や、ゲーミフィケーション研究、オンライン英会話サービスのプロダクトなどを担当してきました。

ディープラーニング協会認定ジェネラリスト(2019年第2回取得)

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