Tag: 学習

「Accounting Analysis I: The Role of Accounting as an Information System」コースのレビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/accounting-information-system 皆さん、こんにちは!今日のブログでは、Courseraで提供されている「Accounting Analysis I: The Role of Accounting as an Information System」というコースを紹介します。これは、ファイナンシャルレポーティング専門の5つのコースの最初のステップです。このコースは、経済主体に関する会計情報の収集、処理、コミュニケーション(財務報告を通じて)について学びます。 コース内容は以下の通りです: 1. **コースオリエンテーション**: コースに慣れ、クラスメートや学習環境に紹介されます。 2. **財務会計の構造/環境**: 財務会計の主な焦点とGAAP、IFRSについて比較学習します。 3. **会計プロセス**: 会計方程式を使って処理サイクルを完成させ、基本的な財務諸表を理解します。 4. **バランスシートと財務開示**: バランスシートの詳細や財務諸表に関連する様々な開示を学びます。 5. **損益計算書、包括的利益、キャッシュフロー計算書**: 損益計算書の主要な要素とそれが株主資本に与える影響について学習します。…

ARマーケティング入門:Meta Sparkを活用したコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ar-in-marketing-using-meta-spark はじめに 最近、拡張現実(AR)技術はマーケティングの世界で重要な役割を果たすようになっています。そこで、Courseraで提供されている「AR in marketing using Meta Spark」というコースに参加してみました。このコースは、ARをマーケティング分野で活用するための基礎的な知識とスキルを教えてくれます。 コースの概要 このコースでは、ARのマーケティングへの応用に加え、Meta Sparkを使用してARエフェクトを作成するためのプロセス、ガイドライン、ベストプラクティスを学びます。最終的には、Meta Sparkを用いて、ARエフェクトを作成、保存、テスト、公開するためのスキルを身につけることができます。 学習内容 Meta Sparkクイックスタート:ARの基本とMeta Sparkの使い方について紹介します。 Meta Sparkの基本:2Dターゲットトラッカーや、さまざまなARエフェクトについて深く学びます。 Meta Sparkプロ:デザインパターンやスクリプティング、ユーザー入力などの高度な機能を実装するスキルを磨きます。 ゲーム作成:最後に、実践的なプロジェクトとして、ARポスターを作成するスカベンジャーハントを実施します。 私の感想 このコースを通じて、ARマーケティングの基本とMeta Sparkの操作に自信を持つことができました。また、最終プロジェクトでは、実践的に学んだことを応用できる素晴らしい機会がありました。特に、ARの活用方法を理解することで、今後のキャリアに役立つと感じました。 おすすめポイント このコースは、マーケティングにARを取り入れたい方、またはMeta Sparkを使ってみたい方に特におすすめです。基礎から丁寧に学べる内容で、最後には自分のプロジェクトを持ち帰れるのが魅力的です。ARの可能性を探る素晴らしい第一歩となるでしょう。 Enroll…

AIによる医療診断を学ぶためのコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-diagnosis 医療の分野において、AIは急速に変革をもたらしています。たとえば、AIは医師が患者をより正確に診断し、将来の健康状態を予測し、より良い治療を提案するのを手助けしています。最近、Courseraで提供されている「AI for Medical Diagnosis」コースを受講しました。このコースは、すでにAIアルゴリズムの数学とコーディングに関する基本的な知識を持っている人に最適で、医療業界の課題に取り組むためのスキルをさらに向上させることができます。 ### コースの概要 このコースのシラバスは非常に興味深く、以下のような内容を含んでいます: 1. **コンピュータビジョンを使用した病気の検出** – この週の終わりには、神経ネットワークを使用して胸部X線画像の病気を分類する演習を行います。 2. **モデルの評価** – この週では、病気の診断におけるモデルの性能を評価するための標準的な評価指標を実装する演習です。 3. **MRI画像の画像セグメンテーション** – この週の終了時には、3D MRIデータを準備し、画像セグメンテーションに適切な損失関数を実装し、事前に学習されたU-netモデルを用いて3D脳MRI画像内の腫瘍領域をセグメント化するスキルを身に付けます。 このコースは、実際のデータを使用して実践的なスキルを学べるため、非常に実用的です。また、講師は医療AIの先駆者であり、知識の深さと経験に裏打ちされた指導を受けることができます。 ### おすすめの理由 このコースは、医療現場におけるAIの適用を深く理解したい方や、AI技術を用いて医療分野の課題に取り組みたい方にお勧めです。実践的なプロジェクトを通じてスキルを磨くだけでなく、医療分野の最新の動向にも触れることができます。AIが進化する中で、医療の未来に貢献したいと考えている方に特におすすめのコースです。ぜひ、挑戦してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-diagnosis

Coursera の「AI 알고리즘 모델과 한계점」コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-algorithm-limitations-ko はじめに 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている「AI 알고리즘 모델과 한계점」というコースを詳しくレビューしたいと思います。このコースは、急速に進化するAIの世界で私たちが知っておくべき重要な知識を提供してくれます。 コース概要 このコースでは、アルゴリズムの基本から完全自律型アルゴリズムまでの進化を学ぶことができます。特に、私たちが日常生活で直面するAI技術の影響や倫理的な問題に焦点を当てています。 シラバス詳細 1. 시작: 알고리즘 このセッションでは、アルゴリズムの基本を学び、コースの全体的な構造についての理解を深めます。 2. AI 및 모델 결과 予測モデルについて、理論と実際の違いについて詳しく学びます。この知識は、AIを使った意思決定の精度を向上させるのに役立ちます。 3. AI 규칙: 학습 및 제약 조건 機械学習の正確さや学習ガイドラインを深く掘り下げ、より正確で倫理的なモデルを探求します。 4.…