機械学習におすすめのeラーニング5選!自宅や会社で機械学習を学ぼう

主にAIの分野で活用される機械学習の知識と技術を習得するためには、専門家の指導を受けた方が効率的です。
そして、指導の形は多種多様で、中にはeラーニングを利用するという手もあります。
主にパソコンを使用して、オンライン経由でカリキュラムを受講する形式です。
そのeラーニングの具体的なメリットと、実際に受講するのにおすすめの5つのeラーニングセミナーを紹介していきます。

機械学習をeラーニングで学習するメリット

機械学習をeラーニングで学習するメリット

まず機械学習をセミナーやスクールではなく、eラーニングで学習するメリットはあるのかと言うところを解説していきます。
機械学習を学ぶのにどんな方法で学習しようか迷っている人は参考にしてください。

eラーニングのメリット①自分のペースで学習できる

機械学習に関して学ぶ際にeラーニングを利用するメリットとしては、自分のペースで学習を進められる点が挙げられます。
eラーニングはいつでも受講できるようになっているものがほとんどで、場所も限定されていません。
そのため受講のために予定を空ける必要がなく、時間が空いた時に学習可能です。
eラーニングをまとまった時間で集中的に学習するのか、無理をせずにゆっくり学習するのかは個人の自由です。

eラーニングのメリット②動画なので内容が安定している

また、eラーニングではセミナーを撮影した動画が使用されることが多く、内容が安定しています。
受講する日によって講師が異なり、他の日と比べて質が良くなかったということにはなりません。
また、eラーニングの動画は何度でも視聴できる場合がほとんどです。
従って、分からない部分があったら一時停止をしたりして巻き戻って学習し直すということができます。
機械学習は専門的な用語やテクニックが数多く出てくるので、理解に時間がかかることは珍しくありません。そのため、機械学習に関してほとんど知らない人には、eラーニングの方が適しているでしょう。

eラーニングのメリット③受講したい時にすぐ視聴できる

さらに、受講したいと思った時にすぐに申し込みができるのもeラーニングの強みです。
会場で開催されたり、ライブ形式だったりするセミナーは、人数が揃わないと開講されない場合があります。しかしeラーニングであればすでに記録されている映像を視聴するだけなので、いつでも受講できることがほとんどです。

おすすめ機械学習eラーニング5選

それでは機械学習を学ぶのにおすすめのeラーニングを5つ紹介していきます。

機械学習eラーニング①AIエンジニアセミナー

機械学習eラーニング①AIエンジニアセミナー

機械学習のeラーニングセミナーとしてまずおすすめできるのは、AI研究所のAIエンジニアセミナーです。
3日間でAIの基礎と応用、実装発展までを学ぶことができます。
セミナー自体は会場やライブウェビナー形式でも受講可能ですが、それと同じ内容をeラーニングでも学習可能です。
会場やライブウェビナーでは基本的にリアルタイムで講義が進んで行きますが、eラーニングは動画を視聴する形なので、自分のペースで学習を進められます。
また、目安は3日ですが、eラーニング用の動画は41のチャプターに分かれているため、必ずしも3日で完了させなければならないわけではありません。
動画は申し込みをしてから1年間以内は、いつでも視聴可能です。

AIエンジニアセミナーはAIに関する学習をしていない人でも受講できるのが特徴で、1日目は基本となるAIと機械学習に関する知識を得るところから始めます。
カリキュラムは1日ごとに目標が決められていて、1日目は機械学習ライブラリを用いて、AIモデルを実装できるようになることを目指します。
そして、2日目はより高度な機械学習の方法を学び、画像処理やデータを元にした行動分析ができるようになります。
その時点でAI上級者を名乗れるほどの学習は済んでいる形ですが、3日目ではそこからよりレベルの高いモデルの作成やデータ処理の実現を目指します。

機械学習eラーニング②富士通ラーニング

機械学習に関する実践的な内容を、時間をかけてじっくり学びたいのであれば、富士通ラーニングの機械学習実践講座もおすすめです。
80時間のカリキュラムを8週かけて進めていくスケジュールで、5年以内のエンジニア経験と、高校レベルの数学の理解がある人が対象です。
あくまでもエンジニアが対象ですが、機械学習に欠かせないPythonの基礎文法から、ライブラリの使用や基礎統計など、基本的なところから始めていきます。
そのため、機械学習に関するひと通りのことを、一から学んでいけるでしょう。
また、この機械学習実践講座には、上位の深層学習実践講座も用意されていて、基本を学習し終えたら、より深い知識と技術を身に付けることも可能です。

機械学習eラーニング③ビジネス向けAI完全攻略セミナー

機械学習eラーニング③ビジネス向けAI完全攻略セミナー

あまり学習する時間を確保できないビジネスマンにおすすめできるのは、AI研究所のビジネス向けAI攻略セミナーです。
1日で完了するタイプのセミナーで、機械学習だけでなく、AIに関するひと通りのことを学べます。AIエンジニアセミナーと同様に、会場とライブウェビナー形式と同等の内容を、動画で学習するタイプです。
視聴期限が1年と長く、その期間内であればいつでも視聴できる点も変わりません。

動画の長さはおよそ6時間で、前半の基礎と後半の応用に分かれます。
機械学習のカリキュラムはその前半に組み込まれていて、基本的な仕組みから、複数ある種類の特徴までを学びます。また、より高度なディープラーニングの活用に関しても学ぶことができます。
そうして、前半でAIに関する基礎をひと通り学習したら、その知識を用いてAIの作成に移ります。
応用のカリキュラムには、ニューラルネットワークの数理モデルを用いた中古車価格の予測や、クレジットカードの不正検知モデル作成など、実践的な課題が含まれています。

AIビジネス向けセミナーの詳細はこちら

機械学習eラーニング④強化学習プログラミングセミナー

機械学習eラーニング④強化学習プログラミングセミナー

機械学習はいくつもの分野に分かれていて、それを全て学習しようとすると、途方もない時間がかかります。
そこで、内容を機械学習の中の強化学習分野に絞り込んだのが、AI研究所の強化学習プログラミングセミナーです。
基本的には、AIプログラミングに必要となるPythonとニューラルネットワークの知識を持っている人が対象で、強化学習のスキルをプラスアルファとして身に付けられます。
強化学習は、AIの試行錯誤によってタスクを制御するためのもので、このセミナーでは、乗り物の自動運転やロボットの自動制御などを行う方法を習得できます。

強化学習では、プログラムを効率的に組むためのライブラリが欠かせませんが、このセミナーでは「Chainer」「ChainerRL」「OpenAI Gym」の3種類を使用します。
そのライブラリのインストール方法や、ゲームでの応用など実践的な内容も学べるため、3種類のライブラリのいずれかに関する強化学習スキルを身に付けたい人におすすめです。
カリキュラムはeラーニングのみで、15チャプターある動画を視聴する形になります。
そのため、チャプターを繰り返して、ライブラリのみを重点的に学習するということも可能です。

機械学習eラーニング⑤AIチャットボット入門セミナー

機械学習eラーニング⑤AIチャットボット入門セミナー

AI研究所には、チャットボットの作成を集中的に学ぶ短期セミナーもあります。
チャットボットとはAIが人との会話をするシステムのことで、スマートフォンや顧客対応ロボットなど、幅広い場面ですでに導入されています。
AI研究所のチャットボット入門セミナーでは、将来的な需要が見込めるチャットボットを、ビジネスで活かすためのスキルを身に付けることができます。
チャットボットは色々な場面で使用されていますが、このセミナーでは、あくまでもビジネスで使用することが前提です。

セミナー受講の条件は特になく、プログラミングが苦手だという人でも問題はありません。
チャットボットとは何かというところから始めていき、1日のカリキュラムでありながら、最終的にはオリジナルのチャットボット作成を目指します。
作成したチャットボットは自由に使用することが可能で、改造してビジネスに活かしたり、自身のスキルを発展させるための研究材料にしたりしても良いです。
チャットボットとは何?と思った方は下記記事も参考にしてください。

【2022年】チャットボットとは?チャットボットの実用性や活用事例を解説

機械学習のeラーニングで学べること

それでは実際に機械学習のeラーニングを購入したらどのような内容が学べるのでしょうか。
今回はAIエンジニアセミナーeラーニングの内容を調べてみました。
AIエンジニアセミナーのeラーニング講座では下記の機械学習知識が学べるとのことです。

①AI・機械学習の知識と開発環境の構築

プログラミングのためのAI・機械学習と開発環境の構築

  • AIと機械学習の仕組み
  • PythonのインストールとAI開発向け初期設定
  • 機械学習ライブラリのインストールとAI開発向け初期設定

②機械学習モデルの実装

機械学習モデル(ニューラルネットワーク)の実装

  • Pythonを使ったAIプログラミングの基礎文法
  • 学習用データの読み込み・編集
  • ニューラルネットワークの実装

③実践的なAIプログラミングの実装

  • Pythonを使ったAIプログラミング
  • 学習用データの前処理と正規化
  • 機械学習ライブラリを利用したAIの実装
  • 実装したAIモデルの可視化
  • 実装したAIの精度評価、精度を上げるためのパラメータ調整

④AIの応用知識と実装

  • センサーデータを利用した行動解析
  • Keras(Tensorflow)を使ったディープラーニングの方法
  • 自然言語処理を使った社内文書の活用手法
  • 言語処理におけるデータの前処理
  • クラスタリングモデル(k-means)
  • CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を利用した画像・音声認識

⑤AIの発展知識と実装

E資格対策講座3日目の到達目標

  • 画像認識の学習済みアーキテクチャの種類と特徴
  • 転移学習
  • 精度の高い画像認識モデルの作成手法
  • ファインチューニングの手法
  • 時系列データの活用・処理方法
  • RNNモデルとLSTMの仕組み
  • LSTMモデルの構築方法
  • 各種データ(数値、画像、音響データ)の取り扱い

といった内容が学べるとのことです。
機械学習の基礎内容から、実際にAIプログラミングを行ってみたり、画像認識や数値の処理など実用的な機械学習の技法まで学ぶことができるんですね。

eラーニングで場所を選ばず機械学習を学ぼう

eラーニングは自分のペースに合わせて学習することができますが、eラーニングセミナーによって学習する内容や期間が異なります。
そして、機械学習についてひと通りのことを学びたいのか、それとも特定のジャンルだけで十分なのかは、人によって違うはずです。
したがって、必要な内容がカリキュラムに含まれていることを確認した上で、機械学習eラーニングの申し込みをしましょう。

機械学習におすすめのeラーニング5選!自宅や会社で機械学習を学ぼう
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