CourseEye

The Eye to Your Ideal Course

Tag: AI

Coursera

MLOpsをマスターする！Courseraの「Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started」コースレビュー

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている「Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started」というコースについてご紹介したいと思います。このコースは、MLシステムの展開、評価、監視、および運用について学ぶための必須のスタート地点です。 コース概要このコースでは、Google Cloud上でのMLOpsツールとベストプラクティスについて詳しく解説しています。MLOpsは、MLシステムの展開、テスト、監視、自動化に焦点を当てた分野であり、機械学習エンジニアはデータサイエンティストと連携して、モデルの展開を迅速かつ確実に行うためのツールを利用します。 コースのシラバスコースは数つのモジュールで構成されており、まずは全体の概要から始まります。次に、MLOpsの重要性とその自動化について学び、Google CloudのVertex AIを使用した具体的なワークフローについても触れていきます。 以下は各モジュールの簡単な紹介です： Welcome to the Machine Learning Operations (MLOps): Getting Startedコースの概要を学ぶセクションです。 Employing Machine Learning OperationsMLの実務における痛点、MLライフサイクルの三つのフェーズ、自動化のプロセスに焦点を当てています。 Vertex AI…

Coursera

Courseraの「Machine Learning for All」コースレビューとおすすめ

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/uol-machine-learning-for-all コースの概要 近年、機械学習（Machine Learning）は多くの注目を集めており、その技術は人間の生活や仕事に革命をもたらすと考えられています。このコース「Machine Learning for All」では、AIの基本的な概念から、実際のプロジェクトまで、幅広く学ぶことができます。 コースの内容 このコースは、以下の4つのトピックで構成されています： 機械学習：AIと機械学習の技術について学び、モデルのトレーニングについて実践的な経験を得ることができます。 データ特徴：データの表現が機械学習にどのように影響を与えるかを学び、その特徴が学習をどう簡単にするかを理解します。 機械学習の実践：自身の機械学習プロジェクトに向けての準備をする中で、成功するプロジェクトのテスト方法や、機械学習の機会と危険について考えます。 あなたの機械学習プロジェクト：データセットを収集し、モデルをトレーニングし、テストする自身のプロジェクトを実施します。 おすすめポイント このコースは、技術的な背景を持っていない方でも受講できるように設計されています。初心者に優しい教材や実践的な演習があり、機械学習の基礎から応用までを学べるため、大変おすすめです。また、参加者同士でのディスカッションも活発で、コミュニティ形成が魅力的です。 まとめ もし機械学習に興味があるなら、この「Machine Learning for All」コースは素晴らしいスタート地点です。新しい技術を学び、実践を通じて理解を深めることができる貴重な機会ですので、ぜひ受講を検討してください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/uol-machine-learning-for-all

Coursera

TensorFlowでの自然言語処理コースレビュー

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-tensorflow コース概要 ソフトウェア開発者として、スケーラブルなAIアルゴリズムを構築したいのであれば、そのためのツールを使いこなす必要があります。このスペシャリゼーションは、人気のオープンソースの機械学習フレームワークTensorFlowを使用するためのベストプラクティスを教えてくれます。 deeplearning.aiのTensorFlowスペシャリゼーションのコース3では、TensorFlowを使用して自然言語処理システムを構築します。テキストを処理する方法として、トークン化と文をベクトルとして表現することを学びます。 シラバス テキストにおける感情テキスト内の感情を理解する最初のステップは、テキストをトークン化することです。このプロセスでは、テキストを数値に変換し、単語や文字を表す数値を得ます。この週では、TensorFlowのTokenizer及びpad_sequences APIを使用して、トレーニングの準備をする方法を学びます。 単語埋め込み前の週で見たTokenizerを使って、テキストを数値トークンに変換する方法を学びました。この週では、埋め込み（Embeddings）について学び、これらのトークンを高次元空間でベクトルとしてマッピングします。単語の意味が似ているものはベクトル空間内で似た方向を持つように調整されます。 シーケンスモデル今まで、単語を数値に変換し、埋め込みを通じて似た意味を持つ単語を識別してきましたが、単語の出現順序によって感情を決定できることもあります。この週では、モデル訓練に使用される様々なモデル形式を掘り下げます。 シーケンスモデルと文学NLPに基づいたニューラルネットワークの訓練で学んだことを応用し、予測を行うコースの後半では、伝統的なアイリッシュソングの歌詞を用いて詩の生成器を構築します。 お勧めの理由 このコースは、自然言語処理の基本から実践的なアプリケーションまでをカバーするため、AIに関心がある開発者にとって非常にタメになります。理解しやすい教材と実践的なプロジェクトにより、スキルをしっかりと身につけられます。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-tensorflow

Coursera

Courseraの自然言語処理コースレビュー: シーケンスモデルによる学習

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp はじめに こんにちは！今日はCourseraで提供されている「自然言語処理とシーケンスモデル」のコースを紹介します。このコースは自然言語処理（NLP）の専門性を深めたい人には最適です。特に、ツイートの感情分析、シェイクスピアのテキスト生成、命名エンティティ認識、質問の比較に焦点を当てています。 コースの概要 このコースでは、以下の内容を学べます： GLoVeワード埋め込みを用いてツイートの感情分析を行うためのニューラルネットワークのトレーニング GRU言語モデルを使用してシェイクスピアの合成テキストを生成 LSTMと線形層を使用して名前付きエンティティ認識（NER）を行う再帰神経ネットワークのトレーニング ‘Siamese’ LSTMモデルを使用して、異なる表現の質問を比較し、同じ意味を持つ質問を識別 シラバスのハイライト 言語モデリングのための再帰神経ネットワーク伝統的な言語モデルの限界を学び、RNNとGRUがいかにしてシーケンシャルデータを使ってテキスト予測を行うかを理解します。そして、シェイクスピアのテキストデータを用いて自分自身の次の単語生成器を構築します。 LSTMと名前付きエンティティ認識長短期記憶ユニット（LSTM）が消失勾配問題を解決する方法や、名前付きエンティティ認識システムがテキストから重要な情報を迅速に抽出する仕組みを学びます。それから、Kaggleのデータを使用して自分自身のNERシステムを構築します。 サイアミーズネットワーク二つの同一のネットワークからなる特別な種類のニューラルネットワーク、サイアミーズネットワークについて学びます。最後に、Quoraのデータセットを使用して質問の重複を識別するサイアミーズネットワークを構築します。 まとめと推奨 このコースはNLPの基礎から応用まで、非常に充実した内容を提供しています。実際のデータを使用して手を動かすことができるため、理論だけでなく実践的なスキルも身につきます。NLPに興味のある方は、ぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp

Coursera

H2Oで実践する機械学習：徹底レビューとおすすめ

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-h2o 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで受講できる素晴らしいコース、「Practical Machine Learning on H2O」についてお話ししたいと思います。このコースは、機械学習の基礎知識がない方でも、また数学に自信がない方でも、しっかりと理解できる内容となっています。 このコースでは、H2Oを使用して機械学習を実際に行うための核心技術を学びます。そのためのプログラムは、次のような内容で構成されています。 1. **H2Oと基礎概念** – H2Oの基本を理解し、機械学習のフレームワークについて学びます。 2. **ツリーとオーバーフィッティング** – 決定木を利用したモデルの構築と、オーバーフィッティングを防ぐためのテクニックを探求します。 3. **線形モデルとそれ以上** – 線形モデルの使い方を学び、他のアルゴリズムに広げていきます。 4. **深層学習** – より複雑なモデルである深層学習の原理を理解し、実際に運用する方法を習得します。 5. **教師なし学習** – 教師なしでの学習アルゴリズムを使って、データの解析技術を学びます。 6.…

Coursera

AIコーディング入門：Coursera「Practical Python for AI Coding 1」のレビュー

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/practical-python-for-ai-coding–preparation-for-coding こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている「Practical Python for AI Coding 1」というコースについてレビューをしたいと思います。このコースはPythonコーディングの完全な初心者を対象としており、プログラミングの経験や知識が全くない方でも安心して学ぶことができます。 まず、コースの概要ですが、内容はPythonの文法、関数、ライブラリについての説明が中心です。特に、AIコーディングでよく使われるNumPy、Pandas、TensorFlowについての補完的な関係も詳しく解説されています。そのため、AIに関連するプログラミングを身に着けたい方には非常に役立つ内容になっています。 シラバスとしては、まずはAIコーディング環境の設定から始まり、Pythonの基本概念、データ型、制御文や反復処理、関数の作成、さらにはリスト、タプル、辞書、セットといった非原始データ型についても学んでいきます。このような段階的なアプローチは、初心者にとって非常に理解しやすく、学びやすいです。 特に印象に残ったのは、視覚的な教材や実践的な演習が豊富に用意されている点です。これにより、受講者は理論だけでなく実際のコーディング体験を通じてスキルを磨くことができます。 私自身、コースを受講した感想としては、非常に基礎をしっかりと固められると感じました。最初は難しく感じる部分もありましたが、講師の説明が明確で、サポートも充実しているため、最後までやり通すことができました。 もしあなたがAIコーディングの世界に足を踏み入れたいと思っているなら、このコースを強くおすすめします！Pythonという言語の魅力を実感することができる良い機会になるでしょう。 詳しい内容や受講申し込みは、こちらの(https://youtu.be/TRhwIHvehR0)をご覧いただければと思います。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/practical-python-for-ai-coding–preparation-for-coding

Coursera

Courseraコースレビュー: Practical Python for AI Coding 2

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/practical-python-for-ai-coding-2 最近、Courseraで提供されている「Practical Python for AI Coding 2」というコースを受講しました。このコースはPythonコーディングの初心者向けで、事前の知識や経験は必要ありません。AIコーディングに頻繁に使用されるPythonの文法、関数、ライブラリを厳選して紹介し、それらがどのように補完的な関係にあるかを説明しています。 コースの初めには、コースの目的や学習内容を簡単に紹介する動画が用意されており、これを通じて全体の流れを把握できます。具体的なシラバスを見てみると、以下の内容が学べます： – **Numpyライブラリ：配列の使用** Numpyはデータ解析や数値計算に頻繁に使用されるライブラリで、配列の扱いを学ぶことで効率的なデータ処理が可能になります。 – **Pandasライブラリ：DataFrameの使用** Pandasはデータ操作を行うための非常に重要なライブラリで、DataFrameを使用したデータの整理や分析方法を学ぶことができます。 – **文字列とファイル** 文字列の操作やファイルの入出力についても理解を深めることができます。 – **データビジュアライゼーション：matplotlibとseaborn** データを視覚的に表現する技術も学ぶことができ、これによりデータの理解をさらに深めることができます。 – **オブジェクト指向プログラミング：クラスオブジェクトの導入** オブジェクト指向プログラミングの基本を理解することもでき、実際のプログラムに応用するための基礎を築くことができます。 このコースは、AIコーディングに必要な基本的なスキルを身につけるために非常に有用です。特に、Numpy、Pandas、TensorFlowの相互関係を学ぶことができるため、AIプロジェクトを実際に進める際に大いに役立つでしょう。 利用しやすいインターフェースと充実した教材が整っているこのコースを強くおすすめします。AI分野に興味がある方や、新たにプログラミングを始めたい方は、ぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/practical-python-for-ai-coding-2

Coursera

Courseraの『Product Analytics and AI』コースレビューとおすすめ

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/uva-darden-agile-analytics はじめに 最近、アナリティクスの重要性がますます高まっています。特にアジャイル開発の環境において、強力なアナリティクスプログラムは、チームがどこに焦点を当てるべきかを明確にします。この度、バージニア大学ダーデンスクールによって開発されたCourseraの『Product Analytics and AI』コースを受講し、その内容と魅力をお伝えしたいと思います。 コース概要 このコースでは、チームのための強力なアナリティクスインフラをどのように構築するかに焦点を当てています。特に顧客理解、需要分析、UXアナリティクス、データサイエンスの結びつきについて学ぶことができます。 主な内容 はじめにと顧客アナリティクス顧客が誰なのか、どんな問題や習慣を持っているのかを把握することは、成功の鍵です。質的アナリティクスとテスト可能なアナリティクスを組み合わせ、行動に移すことが重要です。 需要分析誰も望まないものを作ることは、無駄です。このセクションでは、需要をテストするための迅速かつ決定的な実験の実施方法を学びます。 UXアナリティクス優れたユーザビリティは、大規模なリデザインではなく、継続的なテストから生まれます。継続的な実験の文化を促進し、顧客の満足を高める方法を学びます。 アナリティクスとデータサイエンスビッグデータと機械学習の台頭により、アナリティクスのアプローチが変わります。データサイエンスを活用したアナリティクスの構築方法を学びます。 おすすめの理由 このコースは、アナリティクスプログラムの構築に役立つ実践的な知識を提供します。今後のキャリアやビジネスにおいて、データに基づく意思決定が求められる中で、非常に有用なスキルを身に付けることができます。 受講生にはアジャイル開発に関心がある方や、データドリブンなアプローチを学びたい方に特におすすめです。興味がある方はぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/uva-darden-agile-analytics

Coursera

ChatGPTのためのプロンプトエンジニアリングコースレビュー

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering プロンプトエンジニアリングでAIを活用しよう こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている「ChatGPTのためのプロンプトエンジニアリング」コースについてご紹介します。このコースは、AI技術を活用して日常生活やビジネスを豊かにするための実践的なスキルを学ぶことができます。 コース概要 このコースでは、ChatGPTやその他の大規模言語モデルの効果的な使い方を学びます。スマートフォン以上に重要になるであろうこれらのツールを使うことで、子どもの数学の指導や、食事プランとレシピの生成、ビジネス向けのソフトウェアアプリケーションの作成、個人のサイバーセキュリティの向上など、さまざまな業務をスムーズに進めることができます。 シラバス コース紹介 プロンプトの基礎 プロンプトパターン I フィューショット例 プロンプトパターン II プロンプトパターン III コースの特徴とおすすめポイント このコースの大きな特徴は、その実用性です。学んだことをすぐに実践に活かすことができ、ビジネスシーンやプライベートでも使えるスキルを身に付けることができます。また、プロンプトパターンを学ぶことで、ChatGPTをよりスムーズに使えるようになります。特にフィューショット例のセクションは、具体的な使い方を理解するのに非常に役立ちました。 総評 AI技術が急成長しているこの時代に、プロンプトエンジニアリングを学ぶことは非常に有意義です。このコースを通じて、AIを利用した効率的な生産性向上が期待できるため、ぜひ受講をお勧めします。これからのビジネスや生活には、これらのスキルが不可欠になるでしょう。 最後に、みなさんもこのコースを受講して、AIの力を最大限に活用してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering

Coursera

Courseraで学ぶ「Réseaux neuronaux et Deep Learning」のレビューとおすすめ

October 19, 2024 courseeye

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning-fr こんにちは、AIとDeep Learningに興味があるみなさん！今日はCourseraで提供されている「Réseaux neuronaux et Deep Learning」というコースについてレビューし、皆さんにおすすめしたいと思います。 このコースは、最先端のAI技術に入門したい方に最適です。Deep Learningに関する専門知識を得ることで、エンジニアとして非常に需要の高いスキルを習得できます。コースの内容は初心者にも理解しやすく設計されており、きちんと学んでいけば、高度なAIシステムを構築できるようになります。 ### コース概要 このコースでは、Deep Learningの基礎を学びます。具体的には、以下の項目をカバーしています： 1. **Introduction au Deep Learning**: Deep Learningの最新トレンドや、どのような状況で使われているのかを理解します。 2. **Les bases des réseaux neuronaux**: 機械学習の問題を解決するためのネットワークの使い方や、モデルの高速化のためのベクトル化について学びます。 3.…

You missed

Udemy

Mastering UI/UX Design with Adobe XD: A Comprehensive Udemy Course Review

August 23, 2025 courseeye
Udemy

Mastering Data Analytics with The Complete QlikView Boot Camp on Udemy

August 23, 2025 courseeye
Udemy

Master SAP S/4HANA Project Systems and Ace Your C_TS412 Certification!

August 23, 2025 courseeye
Udemy

Mastering Agile Project Management with JIRA: A Review of David Harned’s Udemy Course

August 23, 2025 courseeye