【キカガク流】Udemyのキカガクを受講した感想【レビュー】

この様な方に向けた記事になります。


個人的にUdemyは多用していまして42講座購入しました。
※ 流石に全てはまだ受講出来てはいないですが、少なくとも機械学習に関する講座に関しては全て受講しました。なので、ある程度Udemyの中の講座の良し悪しは判断できるかと思います。

　この記事のテーマ

もはや結論ですが、この記事を読むとUdemyキカガクの講座が如何におすすめか分かります。


では早速、見ていきましょう。

 

なお、今でしたら無料でカウンセリング相談可能です。個人的な体験ですが、AIの勉強の仕方や、進路の相談するだけでも十分に今後の勉強の道標になります。
» キカガクAI・DX人材育成サービス「AI人材育成長期コース」【無料相談】

Udemyのキカガクを受講した感想【概要について】

キカガクの講座について

「キカガク」の講座の具体的な講座名と概要

Udemyの【キカガク】が出している講座には以下のものがあります。

現在キカガクの講座はこれらの4講座となります。
これらの講座は全てPythonから始まり、機械学習からAIに関する内容の講座になるので、プログラミング言語はPythonを使用しています。


基本的にこれら4つの講義の受講の仕方は、講義自体も段階を経てレベルが上がっている様に作られており ①→②→③→④ の順に進めるのがオススメです。


現在【初級編】と【中級編】の2つに関しては受講したのですが、下2つに関してはバーゲンセールに乗じて購入したのみでまだ受講出来てません。


この記事では実際に受講した【初級編】【中級編】に関する内容について解説していきたいと思います。


※ 2020/02/12時点　上記講座を全て視聴完了しました。非常に分かりやすく満足しています。

キカガクの講座の良い点

Udemyの講座は講師の先生によって当たり外れが大きいのですが、その点キカガクの授業では講師の吉崎 亮介先生の解説が分かり易すぎます。


具体的には、手書きの解説が良かったです。また数学初心者・統計初心者にも分かりやすい様に一から解説があったのは助かりました。


高校や大学の授業の延長の様な感じで講義を受けることが出来るため、僕はノートを取りながら講義を進めていました。数学的なことで分からない箇所があれば、参考書を使用しながら一つ一つ確認しながら進めていけばokです。


僕が数学で使用した参考書は2冊です。
「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」
「優しく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」
難解な参考書は不要で、基本的にはこの2つで十分okです。

 

キカガクの講座の悪い点

内容が充実しており、ボリュームも多いのでスピードが少し早いです。


Pythonの基本的な構文や四則演算等の使い方の説明はコードに沿って一つ一つ説明して頂けますが、体系だった説明はありません。


Pythonに関して分からないまま定着せず講義を進めていくと、ついていけなくなります。
※ それでも必要最低限の内容については全て講義内で説明してくれますので初心者でも大丈夫です。


Pythonの構文で分かりにくい箇所があれば、動画をストップして一つ一つ確認しながら進めていきましょう。Pythonについての基本的な使い方はこのブログでも紹介していますし、ググるだけでも大量に出てきます。

キカガクの講座の内容

キカガクの講座の全体的な特徴

キカガクの授業ではpythonの文法の使い方などのイロハから始め、機械学習に必要な基本的な数学の知識を学びつつ、最終的に機械学習の実装が出来るようになります。

少しスピードが早いのでストップと再生を繰り返しながら、ノートをとりつつ受講した方が良いでしょう。


では具体的に講義の内容について見ていきましょう。

【キカガク流】人工知能・機械学習　脱ブラックボックス講座・初級編の内容

【キカガク流】人工知能・機械学習　脱ブラックボックス講座・初級編の内容です。

「初級編」ではありますが、Numpyでの数値計算, Pandasでのデータベース操作,Matplotlibでのグラフの描画, 実データに対しての単回帰分析まで行えるようになります。

【キカガク流】人工知能・機械学習　脱ブラックボックス講座・中級編の内容

【キカガク流】人工知能・機械学習　脱ブラックボックス講座・中級編の内容です。

これはセクション8(32)の外れ値(3σ法)に関する講義ですが、外れ値の説明を手書きでわかりやすく解説した上で、実際に実装します。


最終的には統計を用いてこの様な作図を出来る様にもなります。

 

 

Udemyのキカガクの講座を効率的に受講するための方法

ノートを作る

Udemyの授業は非常にわかりやすく、ぼーっと聞いていてもスラスラ進んでいきます。


しかしそれだと定着しにくいのは当然で、アウトプットとしてノートを取って見直したり、jupyter notebookでもう一度コードを書き直したりすることをオススメします。


聞いて分かった様な感じになっていたとしても、実際にアウトプットすると理解していないことが多いです。


「講義の内容をまとめてブログにする」「Evernoteでまとめる」「ノートにまとめる」なんでも良いのでアウトプットをしましょう。

数学的や統計学的知識でわからない箇所は参考書を用いて確認する

特に「【キカガク流】人工知能・機械学習　脱ブラックボックス講座中級編」では微分・偏微分・行列などの数式を多用しています。


そのため、先程紹介した数学の教科書を併用しながら勉強を進めるのが良いでしょう。

 

【Udemy】キカガク受講後の流れ

受講修了書が貰える

受講が終わるとこの様な「証明書」が貰えます。特に何の役に立つのかは分かりませんが、自分の勉強の一つの目安として捉える指標にすれば良いと思います。



講義を全て修了するとこのような証明書を発行していただけます。

【Udemy】キカガクを受講することで機械学習を用いた具体的な目標が持てる

そもそも僕がキカガクを知ったのは、「メディカルAI学会」という学会公認の資料を作成していたのが「キカガク」だったからです。
» メディカルAI学会オンライン資料


僕自身が医療分野でAIの研究をしたいということもあり、日本メディカルAI学会に加入た経緯があるのですが、学会が配布している資料にキカガクが監修したメディカルAI学会公認資料があり、非常にわかりやすくUdemyを受講しました。


医療関係者の方ではなくてもキカガクの講座を受講した方であれば復習にもなるので、資料自体は無料ですし体系立っていますので是非活用してください。


キカガクを受講してもまだやっと「機械学習」を学ぶスタートラインに立つことが出来るレベルであり、現場ではまだまだ使い物になりません。


ところで日本ディープラーニング 協会にE資格という試験があり、その試験を受験するためには協会から指定された講義があります。


定期的に開催されているキカガクの「ハンズオンセミナー」も日本ディープラーニング 協会 から指定されたセミナーになっています。


キカガクのオンライン講座が分かりやすかったので、復習と今後のブーストをかねて受講してきます。参考のために詳細を貼り付けておきます。【2019/7/14時点】
※ 実際にハンズオンセミナーを受講してきました。受講した体験談を【キカガク】ディープラーニングハンズオンセミナー|E資格認定講座【体験談】に記載しましたので参考に記事をご参照ください。【2020/02/12更新】

今後のハンズオンセミナーの予定です。




詳細はキカガクにお問い合わせ下さい。

まとめ|Udemyのキカガクの講座はおすすめ

総じてUdemy のキカガクの講座は非常におすすめでした。


1度見るだけでは勿体無いですし、理解も深まりません。
何度も繰り返して復習することもできますので、少なくとも2〜3回は見て復習することをオススメします。


とはいえオンライン講義を見ただけでは、機械学習のスタートラインに立ったのみです。身近なテーマで具体的にコードを書いて(オンライン講義のコードを真似しながらでもokです)アウトプットしていきましょう。


今回紹介したUdemyのキカガクの講座です。機械学習を勉強したい方はキカガクの講座でスタートダッシュを切りましょう。

　今回おすすめしたUdemyキカガクの講座