【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

What's inside

Learning objectives

機械学習の原理を数学から理解し、プログラミング（python）で実装できるようになります。
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。

機械学習の原理を数学から理解し、プログラミング（python）で実装できるようになります。
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。

Syllabus

コース紹介

概念の紹介

機械学習に必要な数学

人工知能・機械学習・ディープラーニングとは？

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Breaks down complex machine learning concepts into manageable steps, starting with a review of middle school math and Python fundamentals

Uses a hands-on approach with coding exercises and handwritten math explanations, which can help solidify understanding for new learners

Focuses on single regression analysis, which serves as a gateway to understanding more complex machine learning algorithms and techniques

Teaches learners how to visualize numerical data effectively, a skill that is valuable for communicating insights and findings

Requires learners to install and set up a programming environment, which may be a barrier for some learners without technical experience

Belongs to a series of courses, and learners may need to take the intermediate and advanced courses to gain practical data analysis skills

Reviews summary

機械学習の基礎が分かる入門講座

学習者によると、この【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 -は、機械学習を初めて学ぶ人にとって非常に分かりやすい（positive）入門コースです。特に、手書きの数学解説（positive）とPythonでの実践的なハンズオン形式（positive）が高い評価を得ています。微分や単回帰分析などの数学的な基礎（positive）を、中学レベルから丁寧に解説しているため、数学に苦手意識がある方でも安心して学習できる（positive）との声が多く聞かれます。機械学習がなぜ動くのか（positive）、その「脱ブラックボックス」の考え方（positive）が理解できる点も好評です。完全にゼロから始める初心者にとって理想的な内容（positive）ですが、ある程度の知識がある人には物足りなく感じる場合がある（warning）という意見や、環境構築の部分でやや戸惑う可能性（warning）があるという指摘もありました。全体として、機械学習の仕組みを基礎から理解したい初心者に強く推奨される（positive）コースです。

プログラミング未経験でも安心

"プログラミングも数学もほぼゼロからのスタートでしたが、最後まで挫折せずに学べました。"

"環境構築から丁寧に解説してくれるので、最初のハードルも低かったです。"

"本当に初歩の初歩から、という内容で、安心して学習を開始できました。"

機械学習の「なぜ」が理解できる

"機械学習が単なるツールでなく、その裏側にある数学や仕組みが知りたかったので、この講座は最適だった。"

"人工知能の仕組みを根本から理解するための第一歩になりました。"

"数式とコードが結びつき、モヤモヤしていた部分がクリアになりました。"

ハンズオン形式で実践的に学べる

"理論だけでなく、Pythonでの実装を通して学べたのが良かった。実際に手を動かすのが大事。"

"単回帰分析の実装を通じて、数式とコードがどう繋がるのかよく理解できました。"

"NumpyやMatplotlibの使い方も学べ、すぐにデータ分析に活かせそうです。"

基礎から丁寧に解説しており理解しやすい

"数学に対して苦手意識があったが、手書きでの丁寧な解説のおかげで、理解が進んだ。"

"中学レベルから復習してくれるので、数学から逃げていた自分でもついていけた。"

"微分の概念など、難しい部分も具体的な例で説明してくれて、腑に落ちました。"

"数式一つ一つの意味が分かると、ブラックボックス感がなくなり、安心して先に進めます。"

一部でセットアップにつまづく人も

"環境構築の部分で少し手間取ってしまったが、質問したらすぐに解決できた。"

"Anacondaのインストールなど、初めてだと少し戸惑うかもしれません。"

"動画の通りに進めばできますが、エラーが出ると初心者には辛いかも。"

基礎だが応用には物足りない可能性

"初級編としては十分ですが、これだけで実務に応用するにはもう少し発展的な内容が必要だと感じました。"

"単回帰分析のみなので、他のモデルについても触れてほしかった（中級編以降に期待）。"

"ある程度知識がある人には簡単すぎるかもしれません。"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 【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 - with these activities:

Pythonの基礎を復習

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Pythonの基礎を復習することで、機械学習の実装をスムーズに進め、より深く理解することができます。

Browse courses on Python

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Pythonの入門書やオンラインチュートリアルを参考にする。
簡単なプログラムを書いて、動作を確認する。
エラーメッセージを理解し、デバッグの練習をする。

勉強会に参加する

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他の受講生と勉強会に参加することで、理解を深め、モチベーションを維持することができます。

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オンラインまたはオフラインの勉強会を探す。
積極的に質問や議論に参加する。
学んだことを共有し、互いに教え合う。

微分の練習問題を解く

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微分の練習問題を繰り返し解くことで、計算力を高め、理解を深めることができます。

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教科書や参考書の問題を解く。
オンラインの練習問題サイトを活用する。
間違えた問題を分析し、理解を深める。

Three other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all six activities

Pythonではじめる機械学習

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Pythonでの機械学習の実装をより深く理解するために、この本を参考にしてください。

View Melania on Amazon

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本の目次を確認し、興味のある章から読み始める。
サンプルコードを実際に実行してみる。
理解できない箇所は、オンラインで検索したり、質問したりする。

単回帰分析に関するブログ記事を書く

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単回帰分析に関するブログ記事を書くことで、理解を深め、アウトプットの練習になります。

Show steps

単回帰分析の基礎を復習する。
ブログ記事の構成を考える。
記事を執筆し、図や表を挿入する。
記事を公開し、フィードバックを求める。

実データを用いた単回帰分析プロジェクト

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実データを用いて単回帰分析を行うことで、実践的なスキルを身につけ、理解を深めることができます。

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興味のあるデータセットを探す。
データを収集し、前処理を行う。
単回帰分析モデルを構築し、評価する。
結果を可視化し、考察する。

Career center

Learners who complete 【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 - will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータを分析し、有益な情報を抽出して、ビジネス上の課題解決に貢献します。このコースでは、機械学習の原理を数学から理解し、Pythonでの実装スキルを習得することで、データサイエンティストとしての基礎を築きます。特に、微分や単回帰分析などの機械学習の基礎となる数学的概念を理解することは、複雑なデータ分析を行う上で不可欠です。また、Numpy、Pandas、MatplotlibといったPythonライブラリの使用法を学ぶことで、データの前処理、モデルの構築、結果の可視化といった一連のプロセスを効率的に実行できるようになります。データサイエンティストを目指すなら、このコースで実践的なスキルを身につけましょう。

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機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計、開発、実装、そして運用を担当します。このコースでは、機械学習の原理を数学的な側面から深く理解し、Pythonを用いた実践的なプログラミングスキルを身につけることができます。特に、微分や単回帰分析といった基礎的ながら重要な概念を習得することで、より複雑な機械学習モデルを構築するための強固な土台が築けます。また、Numpy、Pandas、Matplotlibといったライブラリの使い方も学べるため、データの前処理、モデルの構築、そして結果の可視化まで、一連の作業を効率的に行うことが可能になります。機械学習エンジニアを目指すなら、このコースで基礎を固めましょう。

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データアナリスト

データアナリストは、データの収集、分析、解釈を行い、ビジネス上の意思決定を支援する役割です。このコースは、機械学習の基礎を数学から理解し、Pythonでの実装を可能にすることで、データアナリストとしてのスキルアップに貢献します。特に、微分や単回帰分析といった機械学習の核心部分を習得できるため、データ分析の際に高度な予測モデルを構築し、より深い洞察を得るのに役立ちます。また、Numpy、Pandas、MatplotlibといったPythonライブラリの使用法も学べるため、データアナリストとして必要なツールを効果的に使いこなせるようになります。このコースで、データアナリストとしてのキャリアをさらに飛躍させましょう。

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機械学習リサーチャー

機械学習リサーチャーは、機械学習の新しいアルゴリズムや技術を研究開発します。このコースは、機械学習の基礎を数学から理解し、Pythonでの実装スキルを習得することで、機械学習リサーチャーとしての研究能力を向上させます。特に、微分や単回帰分析といった概念を深く理解することは、新しいアルゴリズムを開発する上で不可欠です。このコースで、機械学習の最先端研究に貢献できる人材を目指しましょう。通常、この職種には修士号または博士号が必要です。

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定量アナリスト

定量アナリストは、数学や統計学の知識を駆使して、金融市場のリスク評価や取引戦略の策定を行います。このコースでは、機械学習の基礎を数学から理解し、Pythonでの実装スキルを習得することで、定量アナリストとしての能力を向上させます。特に、微分や単回帰分析といった概念を深く理解することは、複雑な金融モデルを構築する上で不可欠です。また、Numpy、PandasといったPythonライブラリの使用法を学ぶことで、大量の金融データを効率的に処理し、分析することが可能になります。定量アナリストとして、データに基づいたリスク管理や取引戦略を支援しましょう。

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人工知能研究者

人工知能研究者は、人工知能の理論やアルゴリズムの研究開発を行います。このコースは、機械学習の基礎を数学から理解し、Pythonで実装する能力を養うことで、人工知能研究者としてのキャリアをスタートさせる上で非常に役立ちます。特に、微分や単回帰分析といった概念を深く理解することは、より高度な機械学習モデルやアルゴリズムを開発するための基盤となります。また、機械学習に関する専門用語も数式と一緒に学ぶことができるため、論文を読む際や研究発表を行う際に、より深い理解と自信を持って臨むことができます。人工知能研究者としての道を志すなら、このコースで確かな基礎を築きましょう。通常、この職種には修士号または博士号が必要です。

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リサーチサイエンティスト

リサーチサイエンティストは、特定分野の研究開発を行い、新しい技術や知識を生み出すことを目指します。このコースは、機械学習の基礎を数学から理解し、Pythonでの実装スキルを習得することで、リサーチサイエンティストとしての研究能力を向上させます。特に、微分や単回帰分析といった概念を深く理解することは、データに基づいた研究を行う上で不可欠です。また、Numpy、Pandas、MatplotlibといったPythonライブラリの使用法を学ぶことで、データの収集、分析、可視化といった研究プロセスを効率的に実行できるようになります。リサーチサイエンティストとして、データに基づいた革新的な研究を推進しましょう。通常、この職種には修士号または博士号が必要です。

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統計学者

統計学者は、統計的手法を用いてデータを分析し、社会現象や自然現象の解明に貢献します。このコースは、機械学習の基礎を数学から理解し、Pythonでの実装スキルを習得することで、統計学者としての分析能力を向上させます。特に、微分や単回帰分析といった統計学の基礎となる概念を深く理解することは、より高度な統計モデルを構築する上で不可欠です。また、Numpy、Pandas、MatplotlibといったPythonライブラリの使用法を学ぶことで、データの前処理、モデルの構築、結果の可視化といった一連のプロセスを効率的に実行できるようになります。統計学者として、データに基づいた科学的な知見を提供しましょう。通常、この職種には修士号または博士号が必要です。

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ビジネスインテリジェンスアナリスト

ビジネスインテリジェンスアナリストは、企業のデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする役割を担います。このコースは、機械学習の基礎を理解し、Pythonでの実装能力を高めることで、ビジネスインテリジェンスアナリストとしてのスキルを向上させます。特に、単回帰分析を習得することで、過去のデータから将来のトレンドを予測し、より精度の高いビジネス戦略を立案することが可能になります。また、データの可視化技術も習得できるため、分析結果を分かりやすく伝え、関係者の理解を深めることができます。ビジネスインテリジェンスアナリストとして、データに基づいた戦略的な意思決定を支援しましょう。

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AIコンサルタント

AIコンサルタントは、企業の課題を分析し、人工知能技術を活用した解決策を提案します。このコースは、機械学習の基礎を理解し、Pythonでの実装能力を養うことで、AIコンサルタントとしてのスキルアップに貢献します。特に、機械学習の原理を理解し、ビジネス上の課題に適用する能力は、AIコンサルタントにとって不可欠です。また、データの可視化技術を習得することで、提案内容を分かりやすく伝え、クライアントの理解を深めることができます。AIコンサルタントとして、企業のAI導入を支援しましょう。

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金融アナリスト

金融アナリストは、金融市場や企業の財務状況を分析し、投資判断をサポートする役割です。このコースは、機械学習の基礎を理解し、Pythonでの実装能力を養うことで、金融アナリストとしてのスキルアップに貢献します。特に、単回帰分析を習得することで、過去の株価データや経済指標から将来の市場動向を予測し、より精度の高い投資戦略を立案することが可能になります。また、データの可視化技術も習得できるため、分析結果を分かりやすく伝え、クライアントの理解を深めることができます。金融アナリストとして、データに基づいた投資判断を支援しましょう。

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データエンジニア

データエンジニアは、データパイプラインの構築、管理、最適化を行い、データサイエンティストやアナリストがデータを利用しやすい環境を整備します。このコースは、Pythonのプログラミングスキルを習得し、NumpyやPandasといったライブラリの使用法を学ぶことで、データエンジニアとしての能力を向上させます。特に、データの前処理や変換、データベース操作といったスキルは、データエンジニアにとって不可欠です。このコースで、効率的なデータパイプラインを構築し、データ活用を促進しましょう。

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自然言語処理エンジニア

自然言語処理エンジニアは、コンピュータが人間の言語を理解し、処理するためのシステムを開発します。このコースは、Pythonのプログラミングスキルを習得し、機械学習の基礎を理解することで、自然言語処理エンジニアとしてのスキルアップに貢献します。特に、テキストデータの前処理や特徴量エンジニアリング、機械学習モデルの構築といったスキルは、自然言語処理エンジニアにとって不可欠です。このコースで、自然言語処理の分野で活躍できる人材を目指しましょう。

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画像認識エンジニア

画像認識エンジニアは、画像データから情報を抽出し、コンピュータが画像を理解するためのシステムを開発します。このコースは、Pythonのプログラミングスキルを習得し、機械学習の基礎を理解することで、画像認識エンジニアとしてのスキルアップに貢献します。特に、画像データの前処理や特徴量エンジニアリング、機械学習モデルの構築といったスキルは、画像認識エンジニアにとって不可欠です。このコースで、画像認識の分野で活躍できる人材を目指しましょう。

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リスクアナリスト

リスクアナリストは、企業や金融機関のリスクを評価し、管理するための戦略を策定します。このコースは、機械学習の基礎を理解し、Pythonでの実装能力を養うことで、リスクアナリストとしてのスキルアップに貢献します。特に、単回帰分析を習得することで、過去のデータから将来のリスクを予測し、より効果的なリスク管理戦略を立案することが可能になります。また、データの可視化技術も習得できるため、分析結果を分かりやすく伝え、関係者の理解を深めることができます。リスクアナリストとして、データに基づいたリスク管理を支援しましょう。

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Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in 【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 -.

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