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#はじめに
2019年10月~2020年4月に、私が所属する会社にて推奨されたAI学習にて、会社にて選定されたコンテンツを実施した時の話です。(これらのコンテンツがAIに相当するのかという議論もあるかもしれませんが、そこは大目にみてください。)

#実施したコンテンツ

実施したコンテンツは上の8つ。(順番は私が実施した順)

人工知能(AI)×IoT×ブロックチェーン時代のテクノロジー/次世代ビジネスモデルノウハウの全ての基礎知識を獲得する講座

 技術の話と言うよりは、最新技術をどうビジネスに展開していくのかというヒントや気づきを得るための内容でした。私はただ受講して、ふむふむってみていただけでしたが、本来の受講方法とは違うかもしれませんが、複数人で受講し、この講座をもとに戦略など掘り下げて議論するようにするともっと良かったのかもと思いました。

現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル

 まずは、講師の方の話し方がやさしいというのが一番の印象。Pycharmを使用したPythonの基礎講座。意外と最初に紹介していただいシリコンバレーの様子の場面も面白かったです。

【4日で体験!】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座

 AIに関連した学習をしているぞという気になった講座。ちょうどこのころG検定を取得したため、講座内容が勉強したことと親和性があった。G検定の復習・勉強にもなった。TensorFlowやKerasなどに初めてさわった私でも講座や補足のようにやっていくとそれなりにサンプルのように動作させることができた。自分のPCスペックが頼りなかったので、途中からはazure machine learningを利用してサンプル等を実施。やはりGPUを積んだマシンで実行すると実施速度の違いなど如実にわかって、面白かった。

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

 Dialogflowを利用して、Lineボットを作成したり、GASを利用したAPIの作成をする講座。Line側の設定が講座内容と違ったりしていたが、なんとか実施できた。どれも初めてさわったものばかりでしたが、色んなツールで色んな事ができるんだと、参考になりました。

【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門

 GANを実装する講座。手を動かしてみるとGANってこんな感じなのかと、概要をより理解できると思います。

【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門

 機械学習アプリ開発の講座。データの収集からアプリの作成までを実施。

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

 色々やった中でこれが一番面白かった。
 理由)1. テーマが親しみやすかった。 2.Pythonについての説明がわかりやすい。3. j実習→答え合わせがいい具合にあった。
Pythonをはじめて勉強する人にもおすすめのレベルで、後輩などにもこれからはじめるとよいよとお勧めしちゃいました。

PythonによるWebスクレイピング〜入門編〜【業務効率化への第一歩】

 今回受講した8講座の中で唯一すぐに実業務に取り入れられたのがこの講座。学んだスクレイピングの機能を利用して複数台設置してあるプリンタの使用状況を取得するアプリを開発できた。

#個人的な満足度ベスト3

  1. 【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
      → 振り返りがあり、講座内容が非常にわかりやすかった点。

  2. 【4日で体験!】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座
      → Pythonを使ってAIさわりっぽいことをしているな~って勝手に思えた点。

  3.  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
      → 初めてのlineチャットボットを楽しく作成できた点

#Udemyをやっての感想

  • やはり定期的にある特価期間に購入がおすすめ。
  • コンテンツ内容により、内容が古くなっていてコンテンツと同じサイトがWEB上になかったりすることもそこそこある。
  • 講師によるフォローやアップデートががあり、リンク切れなどに対応してくれているものがおすすめ。
  • Pythonを使った機械学習には、WEBサービスがおすすめ。
     「azure machine learning」や「Google Colaboratory」など
     私は、多くのコンテンツを「azure machine learning」を利用して実施しました。

以上、ありがとうございました。

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