Udemy 講座 Pythonも学べる「AIのための数学講座」の感想・レビュー!

Udemyの「AIのための数学講座:少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分」という機械学習講座の解説

■こんな経験ありませんか?

・書店で機械学習の本を買ったが、大学レベルの数学力があること前提に書いてあり挫折。

・本のタイトルに「機械学習入門」と書いてあっても、内容が理解できず挫折

 通称、入門詐欺。

・数学が苦手な人向けの本を買ってみても、「これ理系向けだろう?」と思わず叫んでしまった

・単発の機械学習セミナーに参加しても知識をつけることができなかった。

機械学習に興味を持ち、本を何冊か買ってみても内容がわからず挫折することが多いかと思います。

私も、機械学習を何冊か買ったが、本を読み終わる前に挫折することが多かったです。

機械学習に必要な数学を簡単に身につけられたらいいなと思っているときに、

見つけたのが、オンライン学習で評判があるUdemyの「AIのための数学講座:少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分」という機械学習講座です。

AIのための数学講座

「AIのための数学講座」は、Pythonの基礎、数学(行列、微分、確率、統計学など)を動画で解説を聞きながら、実際にPythonでコードを打ちながら学習できるので理解しやすいといえます。

この記事では、「AIのための数学講座」について感想を述べたいと思います。




「AIのための数学講座」の内容

AIのための数学講座」は、線形代数、微分、確率・統計の基礎から学ぶことができます。

講座は、実際にソースコードを書きながらすすめていく形になります。

具体的には以下の通りです。

■数学の基礎

関数、累乗、平方根、三角関数、総和など

線形代数や微分、確率統計を学ぶのに必要な数学のベースを身につける。

■線形代数

データをベクトルや行列を用いて効率よく扱う方法を学ぶ。

ほぼ、行列の計算がほとんどで、

・行列の足し算、引き算、掛け算

・行列式

・逆行列

・固有値

・固有ベクトル

を学びます。

■微分

常微分・偏微分・連鎖律などの、様々な人工知能に必要な微分関連の知識を学びます。

個人的には、連鎖律あたりの内容が難しいと思い、何度も動画を見返しました。

■確率・統計

データの傾向を捉えたり、世界を確率として捉える方法を学びます。

具体的には、以下の内容を学びます。

・平均値と期待値

・分散と標準偏差

・正規分布

・共分散

・相関係数

・尤度

・情報量

・条件付き確率とベイズの定理

■人工知能(AI)への応用

ニューラルネットワークの基礎を勉強し、シンプルな人工知能に学習を行わせます。

実際にPythonでライブラリーを一切使わずにニューラルネットワークのプログラミングを実施します。

この講座で学んだ数学(特に、微分のところ)の知識が役立ちます。

講座を受ける人はどんな人?

講座は、以下のような人を対象にしています。

・いままでPythonを使ったことがない

・機械学習の知識がない

・数学は、中学レベル

ほぼ、前提知識がなくても良いと言えます。

Udemy-AIのための数学講座

「AIのための数学講座」の感想

講座を購入した理由

動画のためわかりやすい。

Udemyの講座は、動画で配信されます。

本で学ぶのが苦手な人にとっては、オススメの勉強法と言えます。本では理解できなかった内容でも、動画の説明を聞いていると「あ!そうだったんだ!」と分かることが多いです。

数学を学ぶときも、本よりは動画のほうが、理解しやすいと言えます。

電車の中でも復習がしやすい

Udemyの動画は、スマホでも再生できます。よって、電車中でも復習が可能なのです。

私は、講座を見た次の日の通勤電車の中で復習しています。

Udemyをスマホで見るならば、Udemyアプリをインストールしておきます。

アプリならば動画をスマホ内に保存しておくことができるので、何度もみる動画があるならば事前にスマホ内に動画データを保管しておくと、ネットからのデータの読み込みなしに、すぐに動画を見ることができて時間の短縮にも繋がります。

講座の値段が安い!

「AIのための数学講座」は、2019年8月17日時点では¥10,800円です。

Udemyの講座は、定価だと10000円以上することが多いですが、セールのときに買うと、定価より6割〜9割引きで買うことができてしまうのです。値引きの率は、セールのときに毎回変わります。私が買ったときは、2000円以内で購入できました。

セールについては、以下の記事を参照。

Udemyの講座の定価、どれも1万円以上と高額のものが多いですが、私はまず定価で買うことはありません。一週間に数日の割合で、講座の価格が5割~9割引になることが多いからです。今回は、講座の価格の割引タイミングについて調べてみました。

実際に「AIのための数学講座」を受講してよかったこと

数学をPythonのソースを書いて学習できるので知識がつく!

動画は、数学の説明とソースコードの解説になります。

動画をみる→講座で提供されたらコードを書いてみる→復習する(動画みる)

を繰り返します。

数学を座学だけでなく、実際のPythonのソースコードを書きながら勉強していきます。

講義を聞いているだけでなく、手を動かしながらスキルを身につけることができました。

Pythonの基礎講座もあるので、Python初めてでも安心して受講できる

「AIのための数学講座」は、Pythonの基本文法から学習を開始します。

Pythonを本格的に学ぼうとしているのならオススメの講座と言えます。

開発環境の解説あり

Udemyのプログラミングの講座は、オンラインのため、自分自身で開発環境を用意する必要があります。

開発環境を作ろうとすると、マニュアルがあってもハマる事が多く、2日以上かかってしまうことも多々あります。ハマったとき、(オンライン上で)講師に質問できるため、速いスピードで解決に至ります。

わかりやすく解説してくれる

「AIのための数学講座」の動画は、5分から15分ほどです。

集中力が切れることが少ないので良いです。

講義もわかりやすく解説してくれるため、人気の講座になっているようです。

質問したら1日以内に帰ってくる(講師によって違う)

わからないところが出てきたら、講師に質問できます。

質問は、講師によって回答がくる速度が違いますが、「AIのための数学講座」の講師の場合は、1日以内に返信が来ることが多いため、非常に助かっています!

AIの数学を学ぶなら返信が1日以内の「AIのための数学講座」

デメリット

たまに動画が再生されないことがある

講座を見ていたら途中で動画が止まることがあります。

このときは、イライラする事がたしかにあります。

解消方法がわかったので、動画が止まるようであれば、以下を参考に問題解決を試みてください。

Udemyで楽しみにしていた講座が再生されない。動画が再生されないときの対処方法を解説します。 気になる講座を見つけて、様子を見るためにプレビューしようとしたら、5分以上しても読み込み中のままで動画が再生開始されない!なんてことがあったりしませんか?そのときの対象方法を解説します!

実務を遂行するまでのスキルまでは身につかない

「AIのための数学講座」は、あくまでの数学が苦手な人向けの講座です。

講座をみてやっと数学がわかってくるレベルです。実業務で活かせるようになるには、自分でコードを書いたりしてトレーニンが必要です。

モチベーションの持続が難しい

Udemyはオンライン講座です。

サボろうとしたら、サボれてしまいます。

講座は買ったけど、勉強は全くしなかったことなんてよく起きます。

モチベーションは、自分自身で保つ必要があります

AIの数学を学ぶなら返信が1日以内の「AIのための数学講座」

まとめ

「AIのための数学講座」こんな人にオススメ

これまでの話をまとめると「AIのための数学講座」こんな人にオススメです。

・Pythonをこれまで学んだことがない

・機械学習で使われる数学を学び直したい

・2000円代の動画講座を探している(セール)

・簡単なニューラルネットワークを作りたい

・機械学習に興味がある

オススメできないひと

勉強したいことが明確でない

Udemyは、講座単位で購入します。

どんな知識を付けたいのか明確である必要があります。

明確でない状態で買うと、こんなはずじゃなかったになることがありえます。

ただし、講座ごとに無料でプレビュー(どんな講座かみることができる機能)ができるので、必要としている講座か吟味できます。

途中で投げ出す癖がある人

Udemyには、他のプログラミング学校にある「メンター」という何か困ったときに相談するひとがいません。

以下のようなときにメンターに相談できないため、自分で解決する必要があります。

・モチベーションが続かない。

・次は、何を学習したらよいのだろうか?教えてほしい

・学習したあとに何ができるのか知りたい

もし、メンターがいるプログラミング学校で学びたいのならば、AI関連になりますが、

以下の記事が参考になります。

AI(機械学習)を学ぼうとしてもどうやって学んだらいいか悩むものです。最も効率的に学べるのはスクールに通うことです。今回は、社会人で自分の好きな時間で学べるところ限定で3つのスクールを比較し紹介します。

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