これからのビジネスパーソンにとって、必須とされるデータやAIのリテラシー。さまざまな業種においてデータ活用やAI導入が進む一方で、まったくこの領域に関わったことがない人の中には、何から始めればいいかわからないという方も多いのではないでしょうか。
新型コロナウィルスの影響により、#StayHome といった外出自粛への工夫が広まる中、さまざまな企業がAI領域のオンライン学習サービスを続々と公開しはじめています。本稿では、その中でも無料で受講可能な初学者向けの学習サービスをまとめてご紹介します。
※本記事でご紹介するサービスは、2020/4/6時点で無料公開されているものとなります。無料期間の詳細などは各サイトよりご確認ください。
KIKAGAKU:初心者から始められる学習プラットフォーム
KIKAGAKU は誰しもが挫折せず、最短距離で最先端の知識を身に付ける事を 1 つの目標としています。KIKAGAKU 内の学習コンテンツは厳密性よりわかりやすさ・言葉よりイメージで理解すること重視しています。また、学ぶ道筋・知識を体系化することにより遠回りすることなく、学習を進めることができます。
理論のみではなく、コーディングを通して学びを進めることによって、実際に使える技術の習得を目指す事が可能です。 (https://www.kikagaku.ai/)
コンテンツ内容
- データサイエンスの基礎
データ活用の基礎
人工知能、機械学習、ディープラーニングの違い - 機械学習の基礎
教師あり学習(回帰&分類)の基礎的なアルゴリズム
ハイパーパラメータの調整方法
教師なし学習の基礎的なアルゴリズム - ディープラーニングの基礎
ニューラルネットワークの数学(順伝播と逆伝播)
ニューラルネットワークの実装(TensorFlow & PyTorch) - 画像認識の基礎
畳み込みニューラルネットワークの数学
画像分類
ファインチューニングとデータオーグメンテーション - 自然言語処理の基礎
形態素解析
自然言語の特徴量変換
テキスト分類
出典: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000025642.html
gacco:データサイエンス入門
データサイエンスの概念や分析手法のほか、基礎から応用まで動画視聴で学べます。
社会人のためのデータサイエンス入門( https://gacco.org/stat-japan/ )
大学生のためのデータサイエンス入門 ( https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga109+2020_05/about )
高校生のためのデータサイエンス入門 ( https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+pt010+2020_06/about )
gacco:統計学
データ分析の基礎が学べる本コースは大きく2つの構成で分けられています。
ケースに適した処理法やグラフ・表による整理の方法を学ぶ部分と、データが持つ特徴やデータ間の関連性を説明するために、数値を用いたデータの要約の方法を学ぶ部分から構成されている。また、統計の活用についても学習します。 ( https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga014+2020_04/about )
コンテンツ内容
- 統計学への誘い
統計学概要、データセットほか
- 統計グラフと質的データの要約
質的データ、統計グラフ、クロスほか
- 量的データの要約
度数分布表とヒストグラム、代表値、標準偏差ほか
- 相関と時系列
層別散布図、相関係数、単回帰分析、 時系列グラフほか
- 公的統計の活用とまとめ
統計調査、e-Stat、標本誤差と確率ほか
Study-AI:G検定
G検定(ディープラーニングと機械学習の検定)模擬テストと公式例題解説を無料公開中。
G検定とは、ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する、 日本ディープラーニング協会が開催する資格試験のこと。 ( http://study-ai.com/generalist/ )
コンテンツ内容
- G検定模擬テスト240題(120分)
- G検定機械学習入門動画(40分)
- G検定公式例題の解答と解説
スキルアップAI:Python
期間限定無料の、機械学習のためのPython入門講座。
環境設定、Pythonの基礎文法、データ整理のためNumpy/Pandasなどの入門スキルはもちろん、データ可視化、前処理、モデル構築の基礎スキルまでを学習できます。( https://www.skillupai.com/python_jdla/ )
コンテンツ内容
- 文法基礎① ②
- データ整形① – Numpy ② – Pandas
- 可視化① – Matplotlib ② – Seaborn
- 前処理
- 機械学習モデルの構築
まとめ: データリテラシーは誰もが高めることができる
テレワークが爆速的に広まり、これまでより有効活用できる時間が増えた方も多いはずです。
いよいよ5G時代到来となり、 ビジネスパーソンにとってのデータ活用スキルの必需性は今後も高まる一方です。これを機に、まずは受講してみてはいかがでしょうか。