AI（人工知能）プログラミング学習サービス「Aidemy（アイデミー）」
おはようございます。
3月は Python の記事を連投してしまったのですが、
そろそろ AI なんかにもチャレンジしてみたいと思い、良い学習サイトがないか調べていたら
ちょうど良さそうなサービスがあったのでちょっとやってみました。
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Aidemy（アイデミー）
10秒ではじめる
人工知能プログラミング学習サービス
プログラミング初心者から始められる「Python入門コース」、手書き文字認識まで出来る「ディープラーニング基礎」コースなどが用意されており、WEB上で簡単に学習することが出来ます。
また、Aidemyおすすめの受講ルートも用意されており、目的別に効率よく進めていける感じになっています。
特長
※枠内は公式より転載
環境構築不要
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。
数学の知識不要
Aidemy の教材は「理論よりもまずは実践」です。
「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、機械学習の実装方法を重視したテキストを用意しており、数学のスキルがなくても、教材での演習が可能です。
Python初心者でもOK
これからプログラミングを始めようという方でも大丈夫。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。
とりあえずやってみた
各種SNSアカウント連携のみとなります。
私はとりあえず Google でログイン。
少しやってみた感じは、以前紹介したことのある「プロゲート」に近い感じでした。
既に文法なんかは自分でやってみて大体わかっているので、入門編はサクサク進められそうです。
学習コース一覧
※枠内は公式より転載
Python入門
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。
Numpyを用いた数値計算
「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「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。
Pandasを用いたデータ処理
「Python」のデータ分析用ライブラリ「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。
Matplotlibによるデータの可視化
データ可視化コースでは、matplotlibを用いてデータを可視化する方法を学びます。折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等の作成から、3Dグラフを作成する方法まで学びます。
データクレンジング
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。
機械学習概論
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（回帰）
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（分類）
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
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。
ブロックチェーン基礎
ブロックチェーン基礎講座ではブロックチェーンの概念を理解し、Pythonを用いてマイニング、トランザクションの追加、コンセンサスアルゴリズムなど大まかな流れを実装します。ブロックチェーン技術は様々な分野での利用が提案されますが、今回は最も有名な暗号通貨（仮想通貨）であるビットコインに焦点を当て、ビットコインのコア機能を実装します。
自然言語処理
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。
時系列解析
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。
ディープラーニング基礎
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。
CNNを用いた画像認識
深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムのなかで、主に画像認識で用いられ活用の幅が広いCNN（Convolutional Neural Network）の実装を概観します。今回はCNNを用いて手書き文字認識や一般物体認識に挑戦し、精度向上のテクニックや転移学習の実装に関して触れます。
Cognitive Toolkit (CNTK) 実践
Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）は、Microsoftが主導して開発しているオープンソースのディープラーニングライブラリです。このコースではCNTKを用いてディープラーニングを学習し、CNNによる一般物体認識、GANによる画像生成まで学びます。
（Aidemyおすすめ）受講ルート一覧
ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！
いま話題の深層学習（ディープラーニング）技術を使って、手書き数字の分類や、一般物体認識に挑戦します。認識精度向上のためのテクニック、さらには転移学習の実装に関して触れていきます。
自然言語処理でニュース記事をカテゴリ分けしてみよう！
自然言語処理とは、文字（日本語/英語）の処理するための技術の総称です。今回は、インターネット上にある日本語のニュース記事を自動でカテゴリに振り分けるモデルを作成します。
数値予測アルゴリズムで未来の売上を予測をしてみよう！
マーケティングデータ、アクセスログ、天候ログなどから、未来のデータを予測したいことがあります。今回は、単純な数値予測モデルから、季節変動を考慮したモデルの作成まで行います。
まとめ
また、プレミアムプランも用意されており、おすすめの8週間プランで 296,980円のところ今なら割引が適用されて20,000円引きで受講できるようです。
この値段感をどう考えるかは個人によると思いますが、
無料のコースだけでもボリュームがあるので、気になった方はまず無料のコースをやってみたらいいんじゃないかと思います。
私もひとまず無料コースを一通りやってみるつもりです。
ではでは。