Python文法速習編

推奨 Lv. 0 〜 Lv. 49(マイレベル Lv. 0)
20分 〜 40分

Python文法速習編を終えると、Pythonで何ができるのかが分かり、
Pythonを活用する上で必要な文法基礎を短時間で速習することができます。
手っ取り早く最低限必要なPythonの基本文法を知りたい方にオススメです。

残り1章
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機械学習プログラミング体験編

推奨 Lv. 0 〜 Lv. 49(マイレベル Lv. 0)
20分 〜 30分

機械学習プログラミング体験編を終えると、Web上でPythonを使った花の品種分類の開発体験をすることが出来ます。

残り1章
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深層学習プログラミング体験編

推奨 Lv. 0 〜 Lv. 49(マイレベル Lv. 0)
10分 〜 30分

深層学習プログラミング体験編を終えると、Web上でPythonを使った画像認識のプログラムの開発体験をすることが出来ます。

残り1章
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Python プログラミング入門編

推奨 Lv. 0 〜 Lv. 49(マイレベル Lv. 0)
4時間20分 〜 11時間10分

Pythonプログラミング入門をすべて終えると、機械学習やWeb開発をする上でのPythonプログラミングの基礎が身につきます。Pythonプログラミングの基礎を身につけたい初学者はここからはじめてみてください。

残り9章
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Python プログラミング中級編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
6時間50分 〜 16時間30分

Python プログラミング中級編をすべて終えると、Pythonを実務で使うための実践的なスキルが身につきます。
具体的には、pythonでコンピュータの自動制御やプログラムからのファイルの作成や削除などの操作や、顧客リストのデータをExcel/CSVから読み込み、未納者に対してメールを自動で配信するリマインドプログラムを作ることができるようになります。
また、ファイル名や何かしらのデータの中から、ある規則性を持った文字列を探すことが出来るようになる正規表現や、特定の問題を解決するための一連の手順であるアルゴリズムなどに関しても学びます。

残り15章
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Pythonデータ分析入門編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
1時間40分 〜 4時間10分

Python データ分析入門編では、データ解析をする上で必要なライブラリの基礎が身につきます。pythonを使ってデータ分析や機械学習を行いたい方はこのコースがオススメです。

残り6章
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人工知能概論編

推奨 Lv. 0 〜 Lv. 49(マイレベル Lv. 0)
10分 〜 20分

人工知能概論編をすべて終えると、人工知能に関する基本的な用語の理解が出来るようになります。

残り1章
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Deep learning入門編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
50分 〜 1時間50分

ディープラーニングは何か、また何がすごいのかといったところからはじめ、Kerasというライブラリを使って、手書き数字認識のプログラムを作れるようになります。

残り3章
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機械学習プログラミング中級編

推奨 Lv. 100 〜 Lv. 149(マイレベル Lv. 0)
20分 〜 40分

この章では機械学習プログラミングを行う上で業務で役立つ内容が学べます。
この章を終えることで、より実践的にデータ解析が出来るようになります。

残り2章
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機械学習アルゴリズム編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
4時間40分 〜 8時間40分

機械学習アルゴリズム編をすべて終えると、機械学習の基礎から入門し、
機械学習を行う上で主要なアルゴリズムを一通り学ぶことが出来ます。

残り9章
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データ解析 実践編

推奨 Lv. 100 〜 Lv. 149(マイレベル Lv. 0)
6時間40分 〜 13時間20分

データ解析 実践を終えるとデータ分析の一連の流れを経験できるから実際に手を動かしながら身につきます。
Kaggleを繰り返しトライすることでデータサイエンティストに近づくことができるようになります。

残り9章
  • 理解度
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データ前処理編

推奨 Lv. 100 〜 Lv. 149(マイレベル Lv. 0)
1時間30分 〜 2時間30分

データ前処理編を終えると機械学習におけるデータ前処理のスキルが身につきます。

残り3章
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ディープラーニング・ライブラリ入門編

推奨 Lv. 0 〜 Lv. 49(マイレベル Lv. 0)
1時間 〜 1時間40分

ディープラーニング・ライブラリ入門編を終えると、 TensorFlowやKerasといったDeep learningフレームワークの基本的な使い方が学べます。

残り2章
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Deep learning (実装編)

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
4時間20分 〜 7時間40分

ニューラルネットワーク・Deep learning (実装編)をすべて終えると、ニューラルネットワークやディープラーニングの基礎理論の概要が理解できます。
また、チャットボット開発や画像生成モデルなど作ることができるようになります。

残り8章
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機械学習に必要な数学編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
2時間30分 〜 4時間30分

機械学習に必要な数学編をすべて終えると、
機械学習に関連する書籍などの数式を読みこなすことができるようになります。

残り9章
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統計学編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
1時間 〜 1時間40分

統計学編を全て終えるとビジネスシーンで活用可能な基本統計量やグラフを用いた、データの可視化ができるようになります。
また、機械学習は「統計的機械学習」と呼ばれるほど統計学とは密接な関係があり、統計学を学ぶことで機械学習の学習がよりスムーズに行えるようになります。

残り3章
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機械学習アルゴリズム(理論編)

推奨 Lv. 150 〜(マイレベル Lv. 0)
5時間50分 〜 8時間50分

このコースでは、機械学習アルゴリズムの理論を理解したい方のコースです。
実際、ライブラリを使えば簡単に機械学習のアルゴリズムを利用できますが、裏でどういう仕組みで処理されているのかはブラックボックスです。
アルゴリズムを実際にpythonと最小限のライブラリのみを用いて、機械学習アルゴリズムの理論を理解していきます。

残り8章
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自然言語処理編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
3時間20分 〜 6時間10分

自然言語処理編をすべて終えると、品詞、活用形 等の情報を個々に取り出して名詞と動詞と助動詞のみを抽出したり、文章から類似語・反意語を抽出や単語同士の計算やWikipediaなどの大容量のデータなどの活用ができるようになります。
具応用例として、ニュース記事のカテゴリ分けができるようになります。

残り11章
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画像認識編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
10分 〜 30分

画像認識編をすべて終えると、OpenCVを使った顔の認識などが出来るようになります。

残り2章
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クラウド入門編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
20分 〜 40分

ここでは、主にGoogle Cloud Platformを使い、サーバーの構築や機械学習のAPI(画像認識、自然言語処理など)を扱っていきます。

残り2章
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コマンドライン基礎編

推奨 Lv. 0 〜 Lv. 49(マイレベル Lv. 0)
30分 〜 1時間

コマンドラインは開発をする上で必須のツールです。
コマンドライン基礎を終えるとコマンドと呼ばれる命令を使いこなし、コンピュータに様々なプログラムを実行させることができるようになります。

残り1章
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SQL入門編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
40分 〜 1時間50分

初心者でもSQLが書けるように、環境構築から始まり、基本的なSQLを学んで行きます。
具体的には、SQLを使ってデータベースから必要なデータを取り出す方法から始まり、
PythonとDB(MySQL)を接続したプログラムを書けるようになります。

残り4章
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SQL中級編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
30分 〜 50分

SQL中級編ではより実践的にデータ分析をする上で必要な関数を学んでいきます。SQL入門編を終えてから是非進めてみてください。

残り1章
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WEBスクレイピング編

推奨 Lv. 50 〜 Lv. 99(マイレベル Lv. 0)
2時間20分 〜 5時間

WEBスクレイピング編をすべて終えると、任意のWebサイトや特定の部分を取り出し保存することでデータの自動収集することができます。
具体的には毎日変動する株価やニュースサイトから人工知能に関する記事の収集など、日常的に人力で長時間かけていた情報収集を自動化できるようになります。

残り7章
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  • 完了

目的別コース

目的別コースでは、あなたの現状の知識量を踏まえた上で、あなたの目標に向けてカリキュラムを生成します。


あなたの目標を教えてください

  • プログラミングの基礎の基礎から学びたい

    プログラミングの基礎の基礎から学び、脱初心者を目指します。

  • 不動産などの住宅価格を予測できるようになりたい

    最終的には、不動産などの住宅価格を予測できる予測モデルを作ることが出来るようになります。

  • Kaggleでデータ分析できるようになりたい

    Kaggleに登録し、モデルの提出までの一連の流れを理解できるようになります。

  • テキストや画像などのデータを収集できるようになりたい

    Beautiful Soupなどのモジュールを使い、テキストや画像などのデータを収集できるようになります。

  • シンプルなWebアプリケーションを作りたい

    PythonのFlaskというWebフレームワークを使い、ToDoタスクWebアプリケーションを作れるようになります。

  • 犬や猫などの画像を分類できるようになりたい

    Deep Learningを使って、犬と猫などの2値の分類が出来るようになります。 画像収集から、データの作成・モデル構築・学習・予測まで行っていきます。

  • 文章のトピックを機械に自動で認識させられるようになりたい

    LDAを用いて、トピックモデルを作り、文章のトピックを機械に自動で認識させられるようになります。

  • DjangoでTwitterクローンを作れるようになりたい

    Djangoを用いて、最小限の機能を持ったTwitterクローンを作ることができます。

  • 機械学習を組み込んだWebアプリケーションを作れるようになりたい

    学習済みモデルをWebアプリケーションに組み込む方法が学べます。このコースが出来ると同様にAIを活用したWebアプリケーションの作り方を身につけることができます。

  • PythonでLINEボットが作れるようになりたい

    Python(Flask)とLINE Bot APIとHerokuを用いてLINE BOTを最終的に作れるようになります。


上記に無い目標で、こんなものが作りたいというご要望があればリクエストしてください。

また自分でコンテンツを作り、AI Academy Market内で販売したいという方は、こちらからご連絡ください。

復習編

復習編には、理解度に1〜3を付けた章が表示されます。


  • 理解度が1の章はありません。
  • 理解度が2の章はありません。
  • 理解度が3の章はありません。