【AI 機械学習】Courseraでスタンフォード大学の講義を受けてみた | これからはMOOCsで勉強しよう!!

【AI 機械学習】Courseraでスタンフォード大学の講義を受けてみた | これからはMOOCsで勉強しよう!!

2021年4月24日
オンライン学習

海外の一流大学の講義を、無料で受けられる時代になりました。

MOOCs (Massive open online course) とは、インターネットを通じた無料の学習環境のことです。MOOCs により、いつでも、どこでも、海外の大学の授業が受けられます。

Coursera は MOOCs の1つです。Courseraに登録すると、東京大学、スタンフォード大学、インペリアル・カレッジ・ロンドンなどの名門大学や Google、IBM などがプロデュースするコースを受講できます。

一部有料の講義もありますが、ほとんどが無料です。今回私が受講したスタンフォード大学の機械学習も無料でした。

今回、Courseraにて “Machine Learning by Stanford University” を修了したことで、最先端の機械学習アルゴリズムとその適用方法について学べました。転職活動では、履歴書に書くことで面接官に大変評価されました。

この記事ではCourseraの利用方法、そして私が受講した”Machine Learning” についてまとめています。

一流大学の講義に興味がある方、在宅時間がふえて何か学んでみたい方、ぜひ参考にしてみてください!

Coursera の利用方法

まずは登録

Courseraのホームページにアクセスして、無料登録をしてみましょう。

講義を探そう

検索から受けたい講義を探してみましょう。

テクノロジー系だけでなく、芸術人文から健康など、豊富な講義が受けられます。

https://www.coursera.org/

無料か有料か

現時点で、Courseraには無料の講義と有料の講義が存在しています。

見分け方として、講義のトップ画面で確認できます。

「トライアル」の記載があるものは、後日有料になる講義です。

無料

https://www.coursera.org/learn/introduction-psychology

無料トライアル後に有料

https://www.coursera.org/professional-certificates/google-it-support

よく確認してから受講登録するようにしましょう。

Machine Learning by Stanford University

動機

「AI、機械学習の理論をやさしく学びたい!」というのが動機でした。

もともとAIに興味があり、まずJDLA ディープラーニング G検定を受けてみました (合格体験記はこちら)。

G検定の合格を通じて、ディープラーニングの手法や全体像を把握できたところで、理論に触れてみたくなりました。そこで、Courseraで学習することにしました。

理由

Courseraを選んだ理由は下記の3つです。

  • 無料である
  • 好きな時間に取り組める
  • 履歴書に書ける

高い書籍を買わずに済み、スマホでも学習できて、修了すれば履歴書にも書ける。当時、転職活動をしていた私にとって、Courseraはメリットがたくさんありました。

登録

CourseraでAndrew Ng 教授によるMachine Learning (Stanford University) を検索し、登録します。下記リンクからも開けます。

学習

週単位で構成されており、全11週間です。早く学習が進む方は、11週間より早く終わります。私はたっぷり11週間かかりました。

内容は、Andrew教授による英語講義です。日本語字幕をつけることができます。

単元ごとにビデオ講義とテスト、そしてプログラミング課題があります。テストは、動画の中で回答ボタンを選択していく形式です。プログラミング課題では、自分で作成したプログラムを提出します。提出するとすぐに採点されます。

プログラミングではOctaveというプログラミング言語を使います。お使いのパソコンにインストールする必要があります。もともとPythonを少しかじっていたので、つまづくことなくインストール、動作できました。

解説→動画内ミニテスト→テスト→プログラミング課題 と進むことで、スムーズに学習できました。解説では理論部分、課題では実践部分をカバーできました。こうして私の目的は達成されました。

感想として、まずAndrew教授がとてもやさしいです。やさしい声で説明してくれるので眠くなってしまった時もありますが、私が11週間を乗り切るにあたってはAndrew教授のやさしい声が不可欠でした。講義自体も初学者向けですし、解説でつまづくことはないでしょう。一方、プログラミング課題は難しいものもあります。特に後半はそれまでの知識を動員するので、適当に進めてしまうと後が苦しいです。地道に進めるのが吉です。

以上をふまえ、この講義の対象者を私なりに解釈しました。個人の感想なので、参考程度にご覧ください。

  • 英語にアレルギーがない人
    日本語字幕もありますが、資料や課題、テストは英語です。英語が大嫌いな人には向きません。
     
  • プログラムに一瞬でも触れたことがある人
    Octaveというプログラミング言語で課題を提出します。
    Octave経験は不要ですが、何かしらの言語でプログラミングに触れたことがあると理想的です。簡単に1+1をプログラムで実行した、くらいでも問題ないです。
     
  • 行列を勉強したことがある人、あるいは勉強する気持ちがある人
    機械学習の理論では行列の知識を使います。
    動画内で解説もありますが、高校や大学などで行列に触れたことがあるとスムーズです。
     

修了証

前述のとおり、この講義は無料で学習できます。

もし教授のサインつき修了証が欲しい方は、有料で電子版を作成してもらえます。

私は最初は貰う気がなく、最後まで無料で走り抜けるつもりでした。しかし修了時には記念として修了証が欲しい気持ちになり、発行してもらいました (当時の為替レートで8400円ほどしました…少しお高いですね)。Stanfordの文字が入った修了証は達成感がありました。

もちろん不要な方は発行する必要はありません。その場合は一貫して無料です。

なお自宅に届くものではなく、電子版となります。

まとめ

まとめると下記のようになります。

!! CHECK !!

今話題のMOOCsで、大学の講義を無料受講できる!

Machine Learningは初学者向け!
ただし前提として英語、行列、プログラミング経験が望ましい!

有料で修了証がもらえる!

 

最後までお読みいただきありがとうございました!(麻江)

 

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