【評判】【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 -
-
-
本コースの特徴 -
受講生の声
レビュー数の推移
本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。
| Month | Progress |
|---|---|
| 11月 | |
| 12月 | 1 |
| 1月 | |
| 2月 | |
| 3月 | |
| 4月 |
学習内容
今まで難しそうに見えていた機械学習に用いられる数式の意味を理解できるようになります。
機械学習に関する専門用語も数式と一緒に覚えることができます。
求めた数値を綺麗に可視化する技術を習得することができます。
詳細
『ゴール逆算により圧倒的短時間で習得しよう』
創業から９ヶ月、受講生の総数１０００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』がUdemy用にアレンジして登場！
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グ』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。
初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「単回帰分析」をゴールに、機械学習の考え方、微分、単回帰分析まで一気通貫で解説します。
数学は中学校の復習から始め、Pythonも環境構築・プログラミングの文法から解説しますので、初めての方でも学べる内容となっています。
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と考え方が学べる構成となっています。
学べること
本コースを受講すると以下のことを学習できます。
- 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
- キカガクのスタイルである『手書きの数学』『ハンズオン形式のプログラミング』で実際に手を動かしながら学ぶ
- 初級編では機械学習で必要な数学のエッセンスが学べる 例）単回帰分析
- 機械学習の考え方、微分、単回帰分析まで一気通貫で解説
- 中級編・上級編とステップアップしながら、データ解析の実務に必要なスキルと考え方が学べる
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
強みと弱み(メリットとデメリット)
本コースの強みと弱みは、以下となります。
- 丁寧な説明：手書きやPythonの実装を通じて、分かりやすく解説されています。
- 数学的根拠の解説：数学の基礎から学ぶことで、機械学習の理論や手法に対する理解が深まります。
- 実践的な内容：実データに対して実際に単回帰分析などを行いながら学ぶことができます。
- 入門者向け：初学者でも基礎から学ぶことができるように、丁寧な解説が行われています。
- モチベーションの向上：講座を通じて機械学習やPythonに対する興味やモチベーションが高まることが期待できます。
- 順序の混乱：一部セクションの順序が混乱しており、改善が必要です。
- 数学の詳細な理解が難しい：数学の基礎が詳しく解説されていますが、一部の学習者にとっては難解な部分もあります。
- 質問対応の不足：講師からの質問への回答が不十分であり、質問に対するサポートが不足している場合があります。
- コンテンツの更新不足：一部の情報やリンクが更新されず、メンテナンスが不十分な状態です。
- 値段：一部学習者からはコンテンツのボリュームや定価に対する評価が低い意見もあります。
受講をオススメしたい方
以下のいずれかに当てはまる方には、本コースの受講を強くオススメします。
- 数学の基礎から始まり、Pythonの実装まで網羅的に学ぶことができます。
- 初学者でもわかりやすく、丁寧な解説がされているので、数学やプログラミングの知識がない方でも学びやすいです。
- 手書きでの数学の解説やハンズオン形式のプログラミングを通じて、実際に手を動かしながら学ぶことができます。
- 機械学習の基礎を学ぶ上で必要な数学のエッセンスが詰まっており、理解を深めることができます。
- 中級編や上級編に進むことで、より実務的なデータ解析のスキルと考え方を習得することができます。
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● 全体的には非常にわかりやすく、数学が苦手でも無理なく機械学習の考え方を学ぶことができました。
- ● エラー時の対応が書いておらずエラーとなり正常にインストールされているかわからない→わからないまま進めてたが、Jupyter Notebookを起動できた結果的には他のサイトをググりながらなんとかPython実装できましたが、環境構築の部分をブログではなく、セクション内で実際の手順を交えながら説明していただけると当方のように躓く人も少ないのではと思います。
- ● データを増やして機械学習に取り組むにあたり、基本が大切に思います。
悪い点
- ● 手動で予測値を計算する実装しただけに終わっていた。
- ● Q&Aを見ていたところ、半年以上も回答がないものがあったもので、講座自体はなかなか良いのですが、レスポンスが無いのかなと思いました。
- ● 時間がないビジネスパーソンはとっては、これに付き合って仕事で使えるようになるのに何時間かかるのだろうと想像すると途方にくれると思います・・・学生には良いかもしれませんが・・・・手書きで丁寧に説明されており、分かり易い。
レビューの一覧
・【2023年】Udemyおすすめ講座[2023-12-24に投稿]
・ゼロから機械学習エンジニアになった方法[2023-04-17に投稿]
・Udemy講座での講座選びのポイント（成功談・失敗談）[2022-12-11に投稿]
・特に学生さんにオススメしたいデータサイエンスの勉強の進め方[2022-12-05に投稿]
・おすすめUdemy講座 データサイエンス初級編[2021-12-05に投稿]
・ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ[2021-02-07に投稿]
・【初めの一歩！】オススメ Udemy 動画コンテンツ 3 選（ Python / AI / 機械学習編 ）[2021-02-04に投稿]
・キカガク流から学ぶ中学数学から始める機械学習ーUdemy紹介記事ー[2020-12-12に投稿]
・データサイエンスを独学した1年間をまとめてみた。[2020-11-01に投稿]
・脳みそが固くなったおじさんSEが機械学習を勉強してみた[2019-12-17に投稿]
・動画学習のご紹介[2019-12-07に投稿]
・回帰分析について詳しく解説します[2019-11-30に投稿]
他にオススメな関連講座のランキング
