はじめに
キカガクは、2017年に設立された「機械学習」を現場で導入するための教育サービス等を運営している会社で、無料ですばらしい講座を公開しています。
動画でデータ分析・データサイエンスを学びたい方にオススメのプラットフォームです！
「Progate」や「Udemy」のセールを狙ってデータ分析やプログラミングを学ぶこともよいですが、キカガクの動画プラットフォームは評判がよいので、今回は、こちらを記事にまとめました。
キカガク
キカガクは、2017年に設立された「機械学習」を現場で導入するための教育サービス等を運営している会社で、AI人材になるための動画学習プラットフォーム「キカガク」を提供しています。
経済産業省もIT人材の育成として、「巣ごもりDXステップ講座情報ナビ」の中でキカガクの「脱ブラックボックスコース」を紹介しています。
機械学習についての無料講座が２つありますので、概要を紹介いたします。
Python&機械学習入門 合計9時間8分
導入（小計42分）
イントロダクション 2分
概念の初回 14分
機械学習に必要な数学 6分
機械学習の3大トピック 12分
内挿・外挿 8分
微分（小計49分）
微分は何に使えるか 10分
微分（導関数）１ 5分
微分（導関数）２ 11分
微分の公式 11分
偏微分 12分
線形代数（小計55分）
スカラー・ベクトル・行列 10分
行列の演算 9分
練習問題 7分
サイズ 5分
転置 3分
単位行列・逆行列 9分
ベクトルで微分 12分
単回帰分析（小計52分）
家賃予測 8分
「モデル」を決める 16分
「評価関数」を決める 10分
評価関数を「最小化」する 18分
重回帰分析１（小計56分）
「モデル」を決める 9分
「評価関数」を決める 7分
評価関数を「最小化」する 16分
最適なパラメータを求める 18分
よくある質問 6分
Python速習（小計101分）
環境構築 18分
変数 26分
基本構文 8分
制御構文 14分
関数 14分
クラスの基礎 21分
単回帰分析の実装（小計51分）
NumPy 速習 10分
Pandas／Matplotlib速習 18分
NumPy実装 23分
重回帰分析の実装（小計27分）
行列演算の基礎 8分
演習問題 8分
scikit-learnで実装 11分
演習問題（小計52分）
データの読み込み 5分
分布の確認 8分
入力変数と出力変数の 8分
切り分け
モデルの構築と検証 5分
訓練データと検証データ 13分
モデルの保存 8分
パラメータの確認 5分
統計（小計32分）
主な統計量 9分
練習問題 6分
正規分布と３σ法 9分
スケーリング 8分
重回帰分析２（小計31分）
データの読み込み 2分
外れ値除去１ 7分
外れ値除去２ 6分
モデルの構築 5分
パラメータの確認 11分
脱ブラックボックスコース 合計11時間17分
イントロダクション 10分
数学の基礎（step１）（小計119分）
講座で登場する関数と記号 15分
微分とは 19分
微分の公式 8分
合成関数の微分 6分
偏微分 7分
単回帰分析の問題設定と数理モデル 23分
目的関数 9分
最適なパラメータを求める 14分
Pythonで実装１ 18分
数学の基礎（step２）（小計111分）
線形代数が必要な理由 6分
スカラ・ベクトル・行列・テンソル 13分
主要な演算 28分
単位行列と逆行列 7分
線形結合と二次形式 6分
ベクトルによる微分と勾配 7分
ベクトル関連の関数 5分
重回帰分析 8分
最適なパラメータを求める 16分
Pythonで実践２ 15分
数学の基礎（step３）（小計166分）
基本統計量 9分
確率変数と確率分布 11分
期待値 10分
正規化 15分
情報理論 28分
交差エントロピー 26分
ロジスティック回帰の数理モデル 20分
パラメータの最適化 20分
Pythonで実装３ 47分
ニューラルネットワーク（数学編）（小計60分）
ニューラルネットワークの構造 5分
順伝播：線形変換 5分
順伝播：非線形変換 14分
順伝播：目的関数 7分
逆伝播：パラメータの更新 29分
ニューラルネットワーク（実装編）（小計211分）
PyTorchとエコシステム 8分
ネットワークの定義と順伝播の計算 14分
データセットの準備 25分
ネットワークの訓練 73分
PyTorch Lightnindによる簡略化 39分
Optunaによるハイパーパラメータの最適化 52分
Python&機械学習入門の方が、入門と名乗っているだけあって、数学の基礎の時間と項目が厚いし、Pythonも基礎からできます。
初心者の方には、Python&機械学習入門の方から視聴されることをオススメいたします。
興味がある方は以下をご利用ください。
Python&機械学習入門の感想を知りたい方は以下のブログ記事をご覧ください。
キカガク Python&機械学習入門のブログ記事はこちらになります。
AI人材長期育成コース
キカガクには、50,000名以上が受講した確かな実績があり、９０％が満足したと回答したAI人材長期育成コースというものがあります。
こちらは、厚生労働省指定の「専門実践教育訓練給付金制度」と「教育訓練支援給付金制度」の対象講座に認定されています。現在、給付金の利用で受講料が最大70%OFFです。
動画プラットフォームだと、視覚・聴覚を刺激しながら学べますし、プログラミングも同時に行う場合は触覚も使用します。
つまり、3つの感覚を同時に使って学ぶことができるので、ほかの手段よりも学習の理解も早くそして深いので、オススメです！！
動画で学ぶことに興味がある方は、以下の無料のオンライン説明会に参加してみてはいかがでしょうか。
