Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/wharton-ai-fundamentals-non-data-scientists
このコース「AI Fundamentals for Non-Data Scientists」は、ビジネスパーソンやデータサイエンティストでない方々に、機械学習を通じてビッグデータを扱う方法を深く理解させる内容になっています。特に、Teachable MachineやTensorFlowなどのツールを用いてアルゴリズムを作成する技術について詳しく学びます。以下では、このコースの各モジュールを紹介し、その魅力についてレビューを行います。
モジュール 1 – ビッグデータと人工知能
このモジュールでは、ビッグデータの概念と機械学習がビジネス全体でどのように活用されているかを学ぶことができます。データ解析、デジタル技術の活用、データ管理ツールなど、実践的な知識が得られます。特に、データウェアハウスの重要性を理解することができ、機械学習の一般的な技術としての価値を体感することができます。
モジュール 2 – 機械学習アルゴリズムのトレーニングと評価
このモジュールでは、ロジスティック回帰やニューラルネットワークなど、さまざまな機械学習手法についての詳細な理解が得られます。深層学習の価値や限界、精度を上げるための最良のトレーニングデータを選ぶ方法についても触れられます。
モジュール 3 – MLの応用と新興手法
ここでは、自然言語処理や生成モデルを用いた新しいデータの創出方法について学びます。特に、コーディング不要のツールであるTeachable Machineの活用方法についても触れ、機械学習がより身近な存在になることを実感できます。
モジュール 4 – 業界のインタビュー
このモジュールでは、マクドナルドのグローバルメニューストラテジーVPであるEd Lee氏からの貴重なインサイトを得ることができます。彼のデータに対するアプローチや、プライバシーを保ちながらデータを活用する方法についての話は非常に実践的です。
このコースは、ビジネスの現場で機械学習やビッグデータの理解を深めたい方にとって非常に有用です。特に、実務経験のある講師からの学びや、最新のツールを使った実践的なノウハウが魅力的です。機械学習に興味があるが、一歩踏み出せていない方には特にお勧めです！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/wharton-ai-fundamentals-non-data-scientists