初心者向けの無料 AI コース

コース選びは、自分が何をできるようになりたいかを決めることから始まります。トラック 1、一般的な読み書き能力。ヘルシンキ大学と MinnaLearn による AI の要素は無料で、数学やプログラミングは必要ありません。また、機械学習、ニューラル ネットワーク、AI の社会的影響などの概念について説明しています。 Coursera で Andrew Ng が教えた AI ForEveryone では、AI が組織内で現実的に何ができるかを取り上げています。トラック2、実用的なビジネスユース。読み書きコースの後は、ツールを活用することに集中します。 DeepLearning.AI は、言語モデルを使用したプロンプトと構築に関する無料の短期コースを提供しており、Microsoft Learn などのベンダー ポータルには、AI 製品に関する無料のモジュールがあります。ベンダーの資料は便利ですが、必然的にベンダーのツールが中心となるため、中立的なコースと組み合わせてください。トラック 3、技術的スキル。ハーバード大学の CS50 Introduction to Artificial Intelligence with Python では、プロジェクトを通じて検索、知識表現、最適化、機械学習、ニューラル ネットワークについて学びます。 Google の機械学習クラッシュ コースでは、演習を交えて ML のコア概念を取り上げます。 fast.ai の「プログラマーのための実践的な深層学習」は、トップダウンのコードファーストのアプローチを採用しています。 Hugging Face では、トランスフォーマーと言語モデルに関する無料のコースを提供しています。 Microsoft は、GitHub で初心者向けの無料 AI カリキュラムを公開しています。品質を判断するには、以下を確認してください。 - コースの作成者。 - 最後に更新された日。 - 実践的な演習が含まれているかどうか。 - 前提条件が正直に記載されているかどうか。 - コンセプトを教えるのか、それとも単に製品を宣伝するのか。 「無料」の意味も確認してください。一部のプラットフォームでは、無料アクセスはレッスンの監査を意味しますが、採点された課題や証明書には費用がかかり、これらのポリシーは変更されます。よくある誤解は、始める前に高度な数学が必要であるということです。読み書き能力やビジネス実績には何も必要ありません。テクニカル トラックでは、Python、基本的な線形代数、確率を活用して、並行して学習できます。