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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/ai-live-coding/
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Coursera 课程“AI・人工知能をゼロから作る! Pythonのライブコーディングで学ぶ機械学習の仕組み【初心者向け】” 旨在帮助非技术背景的学员理解人工智能(AI)和机器学习(ML)的实际运作机制。 **课程核心理念:** AI 被定义为“从数据生成程序”。本课程强调理解这一概念的真正含义,旨在纠正 AI 的普遍误解。 **课程背景与目标:** * **弥合差距:** 许多 AI 课程面向工程师,对没有编程经验的人来说过于抽象;而面向非工程师的课程则侧重于商业应用,缺乏实际操作的深度。本课程旨在填补这一空白。 * **面向对象:** 主要面向企业管理者、业务改进领导者等非工程师,但通过现场编码(live coding)演示,提供 AI 程序制作的详细、具体的过程。 * **学习目标:** 并非教授编程技巧,而是让学员能够: * 识别业务流程中适合应用 AI 的环节。 * 评估 AI 应用的潜在成本效益。 * 了解 AI 導入的风险。 * 规划 AI 开发的步骤。 **课程内容与工具:** * **端到端开发:** 使用 Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、XGBoost、Jupyter Notebook 等免费的开源工具,从零开始构建可运行的 AI 程序。 * **深入讲解:** 详细解释每一步操作的目的和原因,即使没有编程经验的学员也能轻松理解。 * **省略内容:** 刻意省略了开发环境的配置、编程语言语法等工程技术细节。 **AI 普及与应用:** * **AI 的重要性:** AI 是一项通用技术,能够执行以前被认为超出 IT 自动化范围的任务,因此正迅速普及。 * **实际应用案例:** 课程列举了 AI 在人脸识别、多语言翻译、语音转文字、需求预测、设备故障预警、医疗影像分析、能源优化、品牌鉴定等多个领域的广泛应用。 * **理性看待 AI:** 鼓励学员摆脱对 AI 的科幻想象,以现实的视角审视 AI 的应用。 总而言之,这门课程通过具体的 Python ライブコーディング 教学,让非技术背景的学习者能够切实理解 AI 和机器学习的工作原理,并为他们分析和规划在实际业务中应用 AI 打下基础。
AI(人工知能・機械学習)とは、「データから生成されたプログラム」のことです。2時間30分に及ぶ本講座のすべてのレクチャーは、この言葉の真意をお伝えするために設けられています。この講座を作った理由近い将来、AIは普及が進んで無視できない技術になっていく一方で、誤解されやすい技術でもあります。この講座は、AIの開発者・研究者 "以外の" 方々に、AIの仕組みを正しく理解してほしいという想いから作りました。AIをテーマにした講座の多くは、エンジニア(プログラマー)を受講者として想定しています。その為、プログラミング経験のない方々にとっては、難解でとっつきにくい内容になりがちです。一方、非エンジニアを対象とした講座は、AI導入の効果についてビジネス上の観点から抽象的に説明するものが多く、AIプログラムの実体をイメージできず納得感に欠けます。本講座は、この両者のギャップを補完するように構成されています。企業・組織の経営層や、業務カイゼンを推進するリーダーなどの非エンジニアを対象としつつも、AIプログラムの作り方について、ライブコーディング(プログラミング作業の実演)を通じて極めて具体的に解説しています。Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、XGBoost、Jupyter Notebook など、誰でも無償で使用できるオープンソースのプログラミング言語やツール群を駆使して、AIプログラムを、ゼロから運用可能なレベルまで作り込んでいく全工程を収録しています。ひとつひとつの作業について、その「目的」や「理由」を丁寧に解説しながら進めていますので、これらの言語やツールをご存知ない方でも問題なく理解できます。本講座はプログラミング方法について学ぶ事を目的としておりません。開発環境の構築方法やプログラミング言語の文法、実装上の注意点など、ITエンジニア向けのトピックは意図的に省略しています。この講座を修了すると自らの業務を振り返って、以下の問いに答えられるようになっています。 ・自分が担当している業務プロセスのどこにAIがフィットしそうか? ・どれくらいの費用対効果が見込めそうか? ・導入するうえで、どういうリスクがあるか? ・どういう段取りで、AI開発を進めていけば良いか?昨今のAIブームについてなぜ、ここ最近AI・人工知能が巷を賑わせているかご存知ですか? それは、今までIT化の範疇外と考えられていた様々な業務・作業をこなせる可能性を秘めた、汎用的な技術だからです。[ AI活用の事例 ]カメラに映っている人物の顔から、ID・パスワードを使わずに利用者を認証する文章を別の言語に翻訳する音声データから文字起こしする天気・気温、周辺のイベント情報などの多様なデータから、商品需要を予測して仕入れ量を最適化する生産設備のモーター音から、故障の前兆を検知するレントゲン写真から、患部を特定するデータセンターに設置されている各種センサーを使って、空調設備の消費電力を最小化する顕微鏡画像から、ブランド品の真贋を判定するこれらはほんの一例です。様々な分野や業種に応用事例があります。AIのSF小説的なイメージから脱却して、現実的な視点でAI活用を検討できるようになりましょう!