日本人のための人工知能プログラマー入門講座(機械学習)

日本人のための人工知能プログラマー入門講座(機械学習)

【更新情報】 

2021年9月10日(金)

ノイズ除去の機能を実装:横書き・縦書き文章の日本語手書き文字検出(ブロック→行と列→個別文字) New♪

2021年9月3日(金)

直線除去の機能を実装:横書き・縦書き文章の日本語手書き文字検出(ブロック→行と列→個別文字) New♪

2021年8月27日(金)

シンプルな横書き・縦書き文章の日本語手書き文字検出(ブロック→行と列→個別文字) New♪

 




 

 

【E資格】JDLA認定プログラム比較

 

 

【E資格】JDLA認定プログラム比較(一覧)

【全体比較】

【2021年版 – 16社+α・2大学】簡単比較!JDLA認定プログラム講座(最安費用・無料 – 受講料返金・合格保証・前提知識)

 

【最安値価格帯の比較】

【2021年版 – 最安値は?】E資格のJDLA認定プログラムの格安料金帯の講座をチェック

 

【各JDLA認定プログラムの講座比較】

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?キカガクのE資格 JDLA認定プログラムをチェック

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?AidemyのE資格 JDLA認定プログラムをチェック

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?INTLOOPのE資格 JDLA認定プログラムをチェック 

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?AVILENのE資格 JDLA認定プログラムをチェック  

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?ラビットチャレンジのE資格 JDLA認定プログラムをチェック 

【E資格】ラビットチャレンジのスタートテストとは?JDLA認定プログラム

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?AIジョブカレのE資格 JDLA認定プログラムをチェック

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?AI研究所 – 株式会社VOSTのE資格 JDLA認定プログラムをチェック

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?スキルアップAIのE資格 JDLA認定プログラムをチェック 

・ 【2021年版】口コミ・評判も気になる?zero to oneのE資格 JDLA認定プログラムをチェック

 

【E資格の合格率・難易度とは?】

・ 【気になる!】JDLA E資格の合格率・難易度は?(合格者のSNS投稿付き) 

 

 

人工知能入門

 

 

・人工知能とは?

・人工知能の活用事例(画像認識など)

・深層学習・ディープラーニングをわかりやすく簡単に解説

・畳み込みニューラルネットワークとは?わかりやすく簡単に解説

・【違いは?】深層学習・ディープラーニングと機械学習

 

【AI入門講座】初学者が機械学習本を読むための数学知識

 

 

今後、地道に作っていきたいと思います。

【AI入門講座】初学者が機械学習本を読むための数学知識(一覧)

ギリシャ文字の読み方を知ろう 

「図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」を読むためのギリシャ文字・数学記号 New♪

「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで」を読むためのギリシャ文字・数学記号 New♪

- 【無料で読める – 機械学習のための数学本】Mathematics for Machine Learning(Marc Peter Deisenroth et al) New♪

【無料で読める – ビショップ本:PRML】Pattern Recognition and Machine Learning(Christopher M. Bishop)

【無料で読める】「Deep Learning」(Ian Goodfellow et al.)関連動画・資料も嬉しい  

 

Pythonで人工知能の作り方 – 機械学習チュートリアル

 

 

機械学習の実装の悩み – パソコンスペック・電気代…

 

 

・Google ColaboratoryでPython機械学習プログラミングを始めよう

 

人工知能・機械学習プログラミング学習を再開しました。

 

機械学習プログラミングを始める際の悩みとして、畳み込みニューラルネットワークのような負荷のかかりそうなモデルを使用する際に、パソコンにかかる負荷や、学習の際にかかる電気代のことが気になっていました。
そのため、第3次人工知能ブームのきっかけとなったディープラーニング(深層学習)の実装を、しばらくの期間ためらっていました。その後、Googleアカウントで利用できる「 Google Colaboratory 」で畳み込みニューラルネットワークをはじめとしたディープラーニングもできることを知ったので、機械学習プログラミングの実装を開始しました。

この講座では、日々の学習のアウトプットをしていきたいと思います。
まだまだ、わからないことだらけですが、一緒に勉強していきましょう。
一連の情報が、これから機械学習プログラミングを始めたい方の、何かしらの参考になることがありましたら幸いです。

 

 

Keras編:Pythonで深層学習・機械学習プログラミング実装入門

 

 

プログラミングサンプルコード・サンプルソース付き

 

 

【Kerasの使い方解説】

 

 

Keras GPU(Google Colaboratory)使い方

・Keras reshapeの意味・使い方

Keras keras.utils.to_categoricalの意味・使い方

Keras add(Sequential)の意味・使い方 

Keras Conv2D(CNN)の意味・使い方:Keras conv2d

Keras conv2d padding sameの意味・使い方

Keras input_shapeの意味・使い方

Keras activationの意味・使い方

Keras Conv2D MaxPooling2Dの意味・使い方

Keras denseの意味・使い方

Keras dropoutの意味・使い方

Keras model lossの意味・使い方

Keras model.fit verboseの意味・使い方

Keras model.fit epochsの意味・使い方

Keras model.summary()の意味・使い方 | モデル構造の可視化

Keras 訓練履歴の可視化・グラフ表示(matplotlib:pyplot – plot関数等)

Keras 機械学習のモデル構造・学習モデルの重みの保存の違い:json・pickle・pkl・hdf5・h5ファイルとは? New♪

・Keras 機械学習プログラムをカスタマイズしてみよう

・Keras CNNモデルをカスタマイズしてみよう

 

 

Keras編:MNISTデータセットで数字画像認識に挑戦

 

 

【動かしてみよう】Pythonで畳み込みニューラルネットワーク(CNN) Keras・Google Colaboratory

【とりあえず動かすサンプルコード:解説なし版】畳み込みニューラルネットワーク(CNN)- Colaboratory・Keras・MNIST

【コード解説】畳み込みニューラルネットワーク(CNN)サンプルコード – Colaboratory・Keras・MNIST

機械学習の初学者にとって開発環境の「構築方法」「使い方」「実行方法」がわからずに悶々とされている方もいるのではないかと思います。とりあえず、機械学習プログラムを動かせたという体験は、これから深く学び始める際の自信になるのではないかと思います。

 

・【コード書き換え】Pythonで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)Keras・Google Colaboratory

プログラミングには色々な書き方があるようです。参考までに

 

・【視覚化】Pythonで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)Keras・Google Colaboratory

モデルや学習過程を視覚化してみましょう。

モデルの視覚化
from keras.utils.vis_utils import plot_model
plot_model(model, to_file=’model.png’)

 

・【モデルカスタマイズ】Pythonで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)Keras・Google Colaboratory

学習モデルをカスタマイズ

 

・【自前データを判別】Pythonで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)Keras・Google Colaboratory

作成した人工知能で、自前の数字画像データ(自分で用意した画像データ)の判別に挑戦。

 

・【アプリ化】Pythonで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)Keras・Google Colaboratory

Flask(Python)Web機械学習アプリ開発入門

【サンプルコード】MNIST編 Flask(Python)Web機械学習アプリ開発入門:画像アップロード判定プログラム

【コード解説】Keras・MNIST編:Flask(Python)Web機械学習アプリ開発入門 – 画像アップロード判定プログラム

-【ハンズオン】MNIST編 Flask(Python)Web機械学習アプリ開発入門:画像アップロード判定プログラム

 

学習済みのプログラムを利用して、(何かしらの…)アプリ開発に挑戦。
Flask・Django・TensorFlow.js機械学習Webアプリ開発。ローカル環境〜デプロイまで

 

 

自前データセットで画像認識に挑戦

 

 

【自作データセット編 – Pythonで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)Keras・Google Colaboratory】

【サンプルコード】Python・KerasでCNN機械学習。自作・自前画像のオリジナルデータセットで画像認識入門

 

【サンプルコード:解説あり版 – KerasでCNN機械学習。自作・自前画像のオリジナルデータセットで画像認識入門】

【コード解説】自作画像認識AI:Keras・CNN・Pythonオリジナルデータセット対応の機械学習サンプルコード

自作データセットの作成方法と画像認識プログラムの実装まで

 

【アプリ化 – 自作データセット編】Flask(Python)Web機械学習アプリ開発

Flask(Python)Web機械学習アプリ開発入門

【サンプルコード】自作画像認識編 Flask(Python)Web機械学習アプリ開発入門:画像アップロード判定プログラム

【コード解説】自作画像認識編 Flask(Python)Web機械学習アプリ開発入門:画像アップロード判定プログラム

-【ハンズオン】自作画像認識編 Flask(Python)Web機械学習アプリ開発入門:画像アップロード判定プログラム(予定)

 

 

PyTorch編:Pythonで深層学習・機械学習プログラミング実装入門

 

 

PyTorch入門講座:Python人工知能(AI)・機械学習プログラミング 

PyTorch(パイトーチ)の入門的なチュートリアルも作成していく予定です。
現在のところ、動画コンテンツを公開中です。

PyTorchで機械学習プログラミングを始めたい方の参考になることがありましたら幸いです。
近年の人工知能・機械学習関連の論文では、PyTorchでサンプルを公開するケースがあるようです。PyTorchについて学ぶことで、最新論文のサンプルコード等が自分でも動かせるようになれるといいですね。

PIFuHDの使い方入門 – 2D人物画像から3Dモデル作成(Python・PyTorch・Colaboratory)

ArtLine(GitHub)の使い方:AIで人物画像・写真から線画の肖像画・塗り絵イラスト化

 

 

Python機械学習ライブラリを知ろう

 

 

・Python機械学習ライブラリ(一覧・比較)

 

 

【ERROR Codes】- プログラミング学習エラーコード集

 

 

【ERROR Codes】- プログラミング学習エラーコード集(一覧)

【対応例】pip installでTensorFlowがインストールできない… 

【対応例】AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘decode’

【対応例】ValueError: No model found in config file

【対応例】Windows:VSCodeでAnacondaのcondaコマンド認識しない…path設定エラー 

機械学習やWebアプリプログラミングをはじめとしたプログラミングの学習の際に遭遇する、コードエラーとその対応方法例などについてまとめていく予定です。

 

 

【Python】OCRプログラミング入門講座

 

 

OCR(Optical Character Recognition:光学文字認識)プログラミングの入門的な内容のコンテンツを作成中です。

 

【Python等】OCRプログラミング入門講座(一覧)

【Python – 自作OCR開発中】日本語手書き文字(横書き・縦書き対応):プログラミング学習用

【4桁】連続数字画像認識プログラミング入門(Python・OpenCV・SVM) 

:WebカメラでOCR入門(静止画)- Tesseract OCR・PyOCR・OpneCV

:WebカメラでOCR入門(リアルタイム)- Tesseract OCR・PyOCR・OpneCV

 

・【Python機械学習】自作OCRプログラミング入門

機械学習でオリジナルデータセットで学習させたモデルを使い、簡易OCRをPythonで自作する方法。

 

– 7セグメントのデジタル数字画像認識・OCR –

【4桁 – 7セグメント編】連続デジタル数字画像認識プログラミング入門(Python・OpenCV・Keras・CNN)

【基本 – 手動で文字領域トリミング】

数字の判定領域を手動で抽出する方法(手動で文字領域トリミング)を実装しているプログラムです。
1〜4桁のデジタル数字を認識できる簡易OCRを作成し、失敗した画像情報をオリジナルデータセットに追加してAIを賢くしてみましょう。

【ステップ1】7セグメント認識用オリジナル学習済みモデルの作成
【7セグメント編】オリジナル学習済みモデルの作成方法

【ステップ2】1文字判定(デジタル数字:0〜9+空白)
【7セグメント編】1文字判定(デジタル数字:0〜9+空白)

【ステップ3】デジタル数字:4桁連続数字認識 +再学習
【7セグメント編-手動抽出OCR】連続文字判定(デジタル数字:4桁連続数字)+再学習 

 

【応用 – 自動文字検出・抽出機能付きの自作OCR作成】

数字の判定領域をOpenCVの輪郭抽出機能を使い自動で抽出する方法(自動で文字検出)を実装しているプログラムです。
ここまでできれば、本格的なOCRシステムですね。

上述の2ステップ

【7セグメント編】オリジナル学習済みモデルの作成方法

【7セグメント編】1文字判定(デジタル数字:0〜9+空白)

に加えて、以下のステップを踏むことで、一般的なOCRでお馴染みの自動文字検出機能付きのOCRを自作することができます。

【ステップ3−1:7セグメントデジタル数字文字検出】
【7セグメント編】デジタル数字文字検出(物体検出):画像の2値化・膨張処理・輪郭検出枠のカット設定

【ステップ3−2:7セグメントデジタル数字文字検出・抽出オリジナルOCR】
【7セグメント編 – 自動文字検出・抽出OCR】連続文字判定(デジタル数字:1〜4桁以上の連続数字)+再学習 

 

– 英語の画像認識・OCR:Programming OCR for English(Basic)-

膨張処理を活用して、英語対応の基本的な仕組みのOCR開発に挑戦。

【ステップ1】英語認識用オリジナル学習済みモデルの作成
-【英語編】オリジナル学習済みモデルの作成方法(アルファベット)

【ステップ2】1文字・単語判定(英語:アルファベット・英単語・,コンマ・.ピリオド・?)
-【日本語編】1文字・単語判定(画像認識:アルファベット・英単語・,コンマ・.ピリオド・?)

【ステップ3】英語認識:アルファベット文字認識+再学習
-【英語編 – 自動文字検出・抽出OCR】連続文字判定(アルファベット・英単語・,コンマ・.ピリオド・?+空白)+再学習

 

– 日本語手書き文字の画像認識・OCR:Programming OCR for Japanese Handwritten Text(Basic) –

膨張処理を活用して、日本語縦書き・横書き対応の基本的な仕組みのOCR開発に挑戦。

【日本語手書きOCR編】連続文字画像認識プログラミング入門(Python・OpenCV・Keras・CNN)

【開発中】
【Python – 自作OCR開発中】日本語手書き文字(横書き・縦書き対応):プログラミング学習用

【ステップ0】日本語手書き文字用のOCRの仕組み等
【日本語 – 手書き編】自作OCRプログラムの概略とOCRの難しさについて

【ステップ1】日本語手書き文字画像認識用オリジナル学習済みモデルの作成(ひらがな・カタカナ・漢字・、点・。丸)
【日本語 – 手書き編】OCR用のオリジナル学習済みモデルの作成方法

【ステップ2】1文字判定(日本語手書き:ひらがな・カタカナ・漢字・点、・丸。)
【日本語 – 手書き編】1文字判定(ひらがな・カタカナ・漢字・ローマ字・、点・。丸)

【ステップ3】日本語認識:横書き・縦書き文字検出
-【日本語 – 手書き編】連続文字検出:横書き・縦書き(ひらがな・カタカナ・漢字・、点・。丸)

【ステップ3-1:水平・垂直の文章の日本語検出】
シンプルな横書き・縦書き文章の日本語手書き文字検出(ブロック→行と列→個別文字) New♪

【ステップ3-2:線が入った画像の日本語検出】
直線除去の機能を実装:横書き・縦書き文章の日本語手書き文字検出(ブロック→行と列→個別文字) New♪

【ステップ3-3:点々などのノイズの入った画像の日本語検出】
ノイズ除去の機能を実装:横書き・縦書き文章の日本語手書き文字検出(ブロック→行と列→個別文字) New♪

【ステップ3-4:傾いた画像の日本語検出】
– 傾き・角度補正の機能を実装:横書き・縦書き文章の日本語手書き文字検出(ブロック→行と列→個別文字)

【ステップ4】日本語手書きOCR:横書き・縦書き文字認識 +再学習
-【日本語手書き編 – 自動文字検出・抽出OCR】連続文字判定:横書き・縦書き(ひらがな・カタカナ・漢字・、点・。丸)+再学習

 

:【scikit-learn】自作OCR Pythonプログラミング入門(手動抽出)- SVM

-【scikit-learn】オリジナル学習モデルの作成- SVM

-【scikit-learn】1文字判定- SVM

-【手動抽出】連続文字判定- SVM・scikit learn:再学習

 

:【scikit-learn】自作OCR Pythonプログラミング入門(自動抽出)- SVM

-【scikit-learn】オリジナル学習モデルの作成- SVM

-【scikit-learn】1文字判定- SVM

-【自動抽出】連続文字判定- SVM・scikit learn:再学習

 

【Python】音声認識・音声合成プログラミング入門講座

 

 

少しずつ興味を持ち始めましたので、学習を兼ねて、音声認識・音声合成プログラミング関連の情報もまとめていきます。

 

【音声認識】

【Python入門】日本語の文字起こしのやり方(音声認識:音声ファイル編)サンプルコード

 

【音声合成】

【PyTorch入門】日本語のテキスト音声合成(E2E-TTS)- ESPnet・Tacotron 2版

 

 

ラズパイ使い方・はじめ方入門:Raspberry PiでAI電子工作

 

 

2020年9月にRaspberry Pi 4 Model B 8GB RAMを購入しましたので、今後少しずつ関連コンテンツを計画中。

【ラズパイの導入・準備・初回起動編】

「ラズパイを始めてみたいけど、何が必要で、何をどうすればいいのかわからない・・・」
と考えている方が、導入で困らないように、必要な物やRasberry Pi OSのセットアップまでの一連の内容をまとめておきました。
記事では、2020年9月時点の最上位モデルRaspberry Pi 4 Model B 8GB RAMを使うために必要な物を、個別に購入・準備する方法をまとめてあります。

【使用機器レビュー付き】ラズパイ使い方・はじめ方入門:開封〜インストール手順(Raspberry Pi 4 Model B 8GB RAM)

上記の方法でセットアップ済みのラズパイで、SSHとVNCなどでリモート接続が成功したので、ラズパイのOSセットアップを、WindowsやMacのパソコンだけでヘッドレス(画面なし)で実行する方法も試したみたくなりました…

【保存版:Windows編】ヘッドレスでラズパイOSセットアップ入門(HDMIディスプレイ・USBマウス/キーボードなし)- SSH・VNC
→ 今のところできる気がしません。Mac上のWindowsの仮想環境の影響か…?(ssh空ファイルでのssh有効化に苦戦…)
→ その後無事にSSHに成功しました。

【保存版:Mac編】ヘッドレスでラズパイOSセットアップ入門(HDMIディスプレイ・USBマウス/キーボードなし)- SSH・VNC

 

【ラズパイのリモート接続の設定】

いつも使っている、MacやWindowsのパソコンでリモート接続できると便利ですよね。

・【Windows編】ラズパイのリモート接続入門(SSH・VNC)

【簡単!】WindowsでラズパイのSSH接続・設定入門(リモート接続・操作)

【つながらない?】WindowsでラズパイのVNC接続・設定入門(リモートデスクトップ) 

 

・【Mac編】ラズパイのリモート接続入門(SSH・VNC)

【簡単!】MacでラズパイのSSH接続・設定入門(リモート接続・操作)

【難しい…?】MacでラズパイのVNC接続・設定入門(リモートデスクトップ) 

 

【メニューバー・タスクバーの設定】

【解決!】ラズパイのパネル初期化と復旧。LXPanel メニューバー・タスクバーで困った… New♪

 

【ラズパイの日本語入力設定】

ラズパイOSのセットアップ完了後、リブレオフィスなどのアプリで
「日本語入力できない・・・」
と困っている方もいるのではないかと思います。ラズパイで日本語入力をするための方法をまとめておきます。

【Raspberry Pi OS・fcitx-mozc編】ラズパイの日本語入力設定入門 & LibreOfficeのメニュー日本語表示化

 

【ファイル転送・ファイル共有関連】

Mac・Windowsとラズパイでファイル転送・ファイル共有。

【Windows編】ラズパイへのファイル転送入門(フォルダーも対応) New♪

【Mac編】ラズパイへのファイル転送入門(フォルダーも対応)

【Windows編】ラズパイでファイル共有入門(Sambaで共有フォルダ作成 )

【Mac編】ラズパイでファイル共有入門(Sambaで共有フォルダ作成) 

 

【ラズパイでプログラミング】

・ラズパイOCRに挑戦 – GitHubコード(予定)

 

 

人工知能・機械学習関連のニュース・情報

 

 

Aidemy Premium PlanのSTAY HOMEキャンペーンをチェック(2020年5月10日23:59までの無料相談会予約完了分) 

株式会社アイデミーがeラーニング教材の無償提供(企業向け・高等教育機関向け – 2020年3月)

【発売日も気になる】ゼロから作るDeep Learning 3:フレームワーク編 

【E資格2020 #1】合格発表日 3月3日 – EUの人工知能に関する白書(2020.2)も気になる…

【口コミ・評判も気になる】ビッグデータナビをチェック – AI案件未経験からの機械学習求人探し等 

【E資格2020 #1 – 試験後の感想は?】先人に学ぶ 。E資格を受けた感想等をチェック(2020年2月21・22日)

【10% OFF特典:受講前に知りたい!】AIジョブカレ(JDLA認定プログラム講座)SNS口コミ付き 

【重版出来!】Aidemy公式教科書 -「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで」を学習中(2020年2月) 

【2020年版 – 10社】簡単比較!JDLA認定プログラム講座(最安費用・無料 – 受講料返金・合格保証・前提知識)

【試験前に知りたい?】先人に学ぶ E資格を受けた感想・学習体験談 等をチェック 

学習状況も気になる?JDLA E資格2020#1 の申し込み締め切り日(2020年2月10日) 

 

 

【AI】機械学習プログラミング教室 特集

 

 

【AI】機械学習プログラミング教室 特集 

【受講前に確認】アイデミーの口コミ・評判を比較 – Aidemy Premium Plan New♪

AI・機械学習プログラミングを学びたい方の情報収集の利便性を考え、人工知能・機械学習プログラミングスクールに関する情報等を集めてまとめていきます。プログラミング教室探しや、受講者等の評判、口コミの把握、比較等にお役立てください。

 

 

人工知能・機械学習プログラミングコース

 

 

Aidemy Premium Plan E資格対策コース | 株式会社アイデミー(認定番号:00007)

「 JDLA E資格対策コース 」(JDLA認定プログラム)

 

DIVE INTO CODE(株式会社DIVE INTO CODE)

「 機械学習エンジニアコース 」(経済産業省第2回「第四次産業革命スキル習得講座」に認定 – 2018年8月)

厚生労働大臣より「専門実践教育訓練講座」に指定、「専門実践教育訓練給付金」「教育訓練支援給付金」の対象講座に指定(2018年10月1日以降の期が対象)

 

はじめてでもできる・わかる 体験型AI入門講座(2020年4月開講予定)
(ヒューマンアカデミー)

千葉工業大学 未来ロボット技術研究センター(fuRo)所長
古田 貴之氏による監修

【学べること】
・Python(パイソン)プログラミング記述の基礎
・GitHub(ギットハブ)を使った開発
・画像認識・ディープラーニングを実装したサービス・プロダクト開発
・機械学習の開発環境とサンプルプログラムを使った学習モデル
・センサーを使ったデータ取得と、機械学習をサービスやプロダクトに応用するスキル

資料請求はこちら
資料請求 – はじめてでもできる・わかる 体験型AI入門講座 | ヒューマンアカデミー

 

テックジム

自習形式のプログラマー養成講座
・Python基礎コース
・AIエンジニア養成コース(機械学習・ディープラーニング)

* 2020年5月確認時点の情報

オンライン受講を検討中の方は赤坂見附校をご確認ください。
赤坂見附校 | テックジム

その他に、テックジムのコースの教材を一括で購入できるようになったようです。

Python基礎コース(第1章〜7章)
テックジムPython基礎コース(第1章〜7章)

AIエンジニア養成コース(第0章〜15章)- 一括購入
AIエンジニア養成コース(第0章〜15章)

 

TechAcademy(キラメックス株式会社)

「 AIコース 」(Pythonで機械学習プログラミング等)

はじめてのAIコース

「 はじめてのAIコース 」(キラメックス株式会社)。非エンジニアのビジネスパーソン向けのAI入門講座。

 

tech boostオンライン
(株式会社Branding Engineer)

「 イノベーティブコース:AI 」(Pythonで機械学習プログラミング等)

 

Udemy
(Udemy,Inc.)

以下、Udemyのオンラインコース

* 2019年12月17日確認時点

「 講座名:みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習

「 講座名: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 」

「 講座名:【まだ間に合う!】AI開発・機械学習を理解するための数学講座 」

「 講座名:ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理 」

「 講座名:挨拶から店舗予約まで!手を動かして学ぶAIチャットボット開発入門 」

「 講座名:自然言語処理とチャットボット: AIによる文章生成と会話エンジン開発 」

 




 

 

by 子供プログラマー | プログラミング入門ウェブ教室

 

日本人のためのWeb Development for Beginners(microsoft / Web-Dev-For-Beginners:GitHub)