【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 -

評価:
4.4/5

講師:吉崎 亮介, 株式会社 キカガク

日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編が遂に登場!「キカガクの知識は現場で使える!」そんな講座を目指しました。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
 

¥19,800

※30日間の返金保証

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受講者数
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評価

講座内容

今回のゴール:「現場の解析」を知る

創業から9ヶ月、オフラインでの受講生の1300人、オンラインでの受講生1800人を突破している株式会社キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』の中級編が登場!
初級編公開以来、「感動しました」との声を多くいただき、中級編への要望を多くいただいておりました。

微分・線形代数といった数学の基礎から、Pythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
キカガクこだわりのスタイルである『手書きの数学』『ハンズオン形式のプログラミン』で実際に手を動かしながら学んでいただければ、理解できること間違いなしです。

中級編では機械学習で必要な数学のエッセンスがたくさん詰まっている「重回帰分析」をゴールに、線形代数統計重回帰分析まで一気通貫で解説します。
すでにUdemyで公開されている初級編の知識を前提として始め、数学やPythonの実装も順を追って解説しますので、初めての方でも学べる内容となっています。

初級編・中級編・上級編とステップアップしながら学ぶことで、データ解析の実務に必要なスキル考え方が学べる構成となっています。

受講対象者

  • 機械学習の参考書を読んで「閉じて」しまった方
  • 独学で機械学習を学ぼうと思ったけど挫折してしまった方
  • 機械学習の参考書に記載された数式の意味が理解できず、学習をやめてしまった方
  • 中学校で学ぶ数学から始めるので初心者の方、数学が苦手な方でも大丈夫
参考書などで前提知識として省略されてしまいやすい部分がわかりやすく説明されていると思います。 udemyでいくつか統計・機械学習関連の講義を受けていますが、知識の定着につながりました。 *ベクトル・行列を過去に学んでいない方はこの講座の後でも別途勉強すると良い気がします。
解説が丁寧で非常にわかりやすかったです。 全くの素人(数学と統計は大学の授業程度の素養はある)でしたが、スムーズに受講できました。 ほかの機械学習の講座も受けているので並行して進めましたが、相互に補完しあって理解が深まりました。 一点気になったのはQ&Aに対する回答があまりなかったことです。私自身は質問していないので特に困らなかったのですが、そこのフォローもあるとよりいいかと思います。 (ベンチャー企業で人が足らないので手が回っていないのだと推察されますが。) 上級編が出ましたらまた購入させていただきます。 引き続きよろしくお願いいたします。
G検定合格後、E資格の認定講座を受講する前に必要なスキルを身に付けたいと考え受講しました。初級、中級とあわせて、微分、線形代数の基本、PythonのライブラリであるNumpy、matplotlib、Pandas、scikit-learnの基本的な使い方を効率的に学べたので良かった。(期待を上回った)学習内容の思い切った割り切りが良いのだと思う。受講し始めは、Windows PCにAnacondaをインストールし、jupyter notebookを利用していたが、csvファイルの読み込みも含めGoogleのColaboratoryで問題なく学習できた。こちらのやり方も推奨してはどうか。 上級編に期待していますが、2020/5現在、コンテンツはありません。残念。