人工知能の機械学習で必要な数学の基礎はUdemyで学べる【必見】

AI、人工知能、機械学習、ディープラーニングなど、テクノロジーや技術に関わっている人だと、やっぱり興味を持ちますよね。

最近ですと、文系のビジネスマンでもこの分野を学び始めている人が多いです。

今回は、『人工知能の機械学習で必要な数学の基礎はUdemyで学べる【必見】』と題していますが、やっぱりおすすめはUdemyというオンライン動画サービスですね。

≫ Udemyのサイトはこちら

Udemyでは、機械学習で必要な数学が学べるおすすめのコンテンツがあります。

そちらが、以下ですね。

今回は、こちらのコースの学習ポイントなどについてご紹介してまいります。

それでは、早速みていきましょう！

「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 初級編・中級編」がおすすめの理由

今回ご紹介するコースがおすすめの理由としては、以下ですね。

まず興味を持たれた方が、どの程度の数学が必要なのかを体感するのには、とてもわかりやすくて入りやすいコースです。

つまり、その後の、人工知能分野の学習ハードルはかなり下がります。

ですので、とっかかりをつかむには、適切ですね。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

≫【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

（↑上の画像の金額はキャンペーン期間によっては変動しますので、ご注意くださいね！だいたい1,000〜3,000くらいのセール時が狙い目ですよ）

こちらのコースが初級編になりますね。

学習のポイントとしては以下がポイントです。

この初級編だけでも、人工知能と機械学習の違いや、概要の理解というのはかなり深く身につくと思います。

難易度もそれほど高くないので、サクッと理解したい人にはとてもおすすめですね。

ちなみに、初級編では以下のような感じで人工知能と機械学習について解説してくれてます（僕のノートです）。

難しい本を読んだり、ネットで検索して調べる時間を考えても、コスパは良いですね。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

≫【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

（↑こちらの上記の画像もセール価格ですので、時期によって変動しますからご注意くださいね。）

中級編はちょっと難易度も上がりますが、以下のような学びのポイントが深まりますね。

ここの理解をマスターしておくと、あとは自分で本を買って読んでみたり、学習も自走できるようになりますね。

何度か復習したり、自分でノートで計算をしたりなどはもしかすると必要かもしれません。

例えば、こんな感じですね。

 

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For system development of machine learning, I am studying differentiation. #moleskine #think #note #rollbahn #planning #thinking #analogue #notebook #ノート術 #memo #メモ術 #手帳術 #手帳 #schedule #task #macbook #think #development #webengineering #uidesign #interfacedesign #note #ux #ui #planning #thinking #analogue #notebook #machinelearning #differential

Qolony Works Laboratoryさん(@qolony_works_laboratory)がシェアした投稿 – 2018年 5月月10日午前4時34分PDT

中級までやりきると、かなりその後のハードルも下がりますね。

じっくりと取り組む価値はかなり高いと思うので、将来性を考えるのであればやらない手はないです。

まとめ

いかがでしたでしょうか。

今回は、『人工知能の機械学習で必要な数学の基礎はUdemyで学べる【必見】』と題しましてご紹介してまいりました。

ぜひ、人工知能、機械学習を学ぶ第一歩として参考にしてもらえたらと思います。

Udemyでのおすすめのコースは以下の記事でもご紹介しています。

それでは、今回はこのへんで。