初心者向け講座

プログラミング経験がない方でも始められる、基礎から学べる講座です。

Coursera - Machine Learning Course

初級 有料 英語

スタンフォード大学のアンドリュー・ン教授による世界的に有名な機械学習コース。基礎理論から実装まで丁寧に解説されています。

  • 11週間の体系的なカリキュラム
  • 数学的基礎から実装まで
  • Octave/MATLABを使用
  • 修了証明書取得可能
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edX - Introduction to Artificial Intelligence

初級 無料 英語

UC Berkeley大学提供のAI入門コース。基本概念から検索アルゴリズム、機械学習まで幅広く学習できます。

  • 10週間のプログラム
  • Pythonプログラミング
  • 実践的なプロジェクト
  • 無料で受講可能
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Udacity - AI for Everyone

初級 有料 英語

非技術者向けのAI入門コース。ビジネスでのAI活用やAI戦略について学べます。

  • 4週間の短期集中
  • ビジネス視点でのAI理解
  • プログラミング不要
  • 実際の導入事例
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中級者向け講座

基本的なプログラミング知識がある方向けの、より実践的な講座です。

Fast.ai - Practical Deep Learning

中級 無料 英語

実践重視のディープラーニングコース。最新の技術を使って実際のプロジェクトに取り組みます。

  • 7週間の実践プログラム
  • PyTorchとfastaiライブラリ
  • 画像認識、NLP、推薦システム
  • Jupyter Notebook形式
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Deep Learning Specialization

中級 有料 英語

アンドリュー・ン教授によるディープラーニング専門講座。5つのコースで構成された包括的なプログラムです。

  • 5コース構成(約4ヶ月)
  • ニューラルネットワークの詳細
  • CNN、RNN、Transformerなど
  • TensorFlowとKerasを使用
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CS231n - Stanford University

中級 無料 英語

スタンフォード大学の画像認識に特化したコース。CNNの理論と実装を深く学べます。

  • 16週間の大学レベル講義
  • 画像認識とコンピュータビジョン
  • 数学的基礎から最新技術まで
  • 講義動画とスライド公開
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上級者向け講座

研究レベルの知識や最新技術を学びたい方向けの高度な講座です。

CS224n - Natural Language Processing

上級 無料 英語

スタンフォード大学の自然言語処理コース。Transformerやあなたの言語モデルの最新技術を学べます。

  • 20週間の専門課程
  • 言語モデルとTransformer
  • BERT、GPTなどの解説
  • 研究論文の読解
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CS285 - Deep Reinforcement Learning

上級 無料 英語

UC Berkeley大学の深層強化学習コース。最新の強化学習アルゴリズムと理論を学習できます。

  • 15週間の大学院レベル
  • Policy Gradient、Actor-Critic
  • Model-based RL
  • 実装課題あり
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MIT 6.S191 - Introduction to Deep Learning

上級 無料 英語

MIT提供の最新ディープラーニングコース。理論と実装の両面から最先端技術を学べます。

  • 10週間の集中講義
  • 最新の研究動向
  • TensorFlowを使用
  • 実際の研究プロジェクト
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日本語対応講座

日本語で学習できる講座やプラットフォームを紹介します。

Aidemy Premium

初級 有料 日本語

日本最大級のAI特化型プログラミング学習サービス。実践的なカリキュラムと手厚いサポートが特徴です。

  • 3ヶ月〜の集中プログラム
  • 個別メンタリング
  • 転職サポートあり
  • Pythonから機械学習まで
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キカガク

中級 有料 日本語

数学的基礎から実装まで体系的に学べる日本のAI教育プラットフォームです。

  • 数学基礎から応用まで
  • ハンズオン中心
  • 企業研修実績多数
  • E資格対応コースあり
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Udemy日本語AI講座

初級 有料 日本語

豊富な日本語AI講座が揃うオンライン学習プラットフォーム。自分のペースで学習できます。

  • 数百の日本語講座
  • 買い切り型で何度でも視聴
  • 30日間返金保証
  • 初心者から上級者まで
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講座選びのポイント

目標の明確化

理論理解、実装技術、キャリア転換など、具体的な目標を設定してから講座を選びましょう。

学習時間の確保

週に何時間学習できるかを考慮して、無理のないスケジュールの講座を選択しましょう。

実習重視

理論だけでなく、実際にコードを書いたり実装できる講座を選ぶことが重要です。

サポート体制

質問できる環境やコミュニティがある講座は、学習を継続しやすくなります。