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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-es Courseraコースレビュー: 機械学習のアートとサイエンス（スペイン語） 皆さん、こんにちは！今回はCourseraで提供されている「機械学習のアートとサイエンス」というスペイン語のコースについて、詳細にレビューし、オススメします。 コース概要 このコースは6つのモジュールから構成され、機械学習（AA）をより良く理解し、モデルの調整や最適化に必要な基本的なスキルを学ぶことができます。特に、正則化技術を使用してモデルを一般化し、バッチサイズや学習率などのハイパーパラメータがモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを学びます。 コースの内容 イントロダクション: コースの概要と基本スキルの紹介。 AAのアート: バッチサイズと学習率の調整方法を学びます。 ハイパーパラメータの調整: パラメータとハイパーパラメータの違いを理解し、より賢いアルゴリズムを学びます。 サイエンスのひとくさり: モデルの単純化のための正則化やロジスティック回帰の性能評価についての議論があります。 ニューラルネットワークの科学: ニューラルネットワークの深い理解を得るためのモジュールです。 インコーポレーション: スパースデータに対処するための埋め込み技術の使用法を学びます。 まとめ: コースの重要なポイントを振り返ります。 私の感想 このコースは、機械学習の基本から応用技術までを幅広くカバーしており、特にスペイン語で学べるという点が大変魅力的です。各モジュールは具体的で、実践的な演習も多いため、自分のペースでしっかりと学んでいくことができます。 初心者から中級者まで、さらなる技術向上を目指す方には特にオススメします。データサイエンスやAIに興味のある方は、ぜひ受講してみてください！ まとめ 「機械学習のアートとサイエンス」は、実践的なスキルを身に付けながら、機械学習について深く理解することができる優れたコースです。興味のある方は、ぜひCourseraでチェックしてみてください！ Enroll Course:…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/artificial-creativity こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで受講できる「人工的な創造性」という興味深いコースについてレビューしたいと思います。このコースは2021年6月にリリースされ、AIの創造性という新興分野をデザインの視点から探求しています。コンピュータサイエンスとクリエイティブな分野の洞察を融合させ、機械が本当に創造的であるかどうか疑問を投げかけます。 コースのシラバスは非常に魅力的です。まずは「機械は創造的になれるのか？」というモジュールからスタートします。このモジュールでは、コース全体の期待と機械の創造性について学びます。 次に「AIの詩的科学」というモジュールでは、人工的な創造性の学際的な始まりを学び、チューリングテストや知性の定義について考えます。また、複数のGPT-2モデルを使用して実験を行い、デザインリサーチ分析に取り組みます。 「人工創造性の背後にある高度な理論と技術：パートI」では、AIの象徴的アプローチに関する情報を学び、創造的プロジェクトにどのように活用できるかを探ります。 次のモジュールでは、人工創造性を実現するための非象徴的アプローチについて学び、AIを利用した創造的な実験に取り組むことができます。私自身、この部分が特に面白かったです！ 最後に、「機械と協力しますか？」というモジュールでは、計算創造性の新興分野についてのケーススタディや実験を通じて議論し、自分のデザインリサーチを基にしたLoFiプロトタイプを構築することができます。 このコースは、AIの創造的な可能性を探りたい方、デザイン思考を深めたい方には特にお勧めです。参加することで、自分なりのAIを活用した創造的プロジェクトをデザインし、研究することができるでしょう。ぜひ、挑戦してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/artificial-creativity

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-and-disaster-management こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている「AIと災害管理」という魅力的なコースをご紹介します。災害管理におけるAIの応用方法を学ぶこのコースは、四つの主要な災害管理サイクルのフェーズ、すなわち緩和、準備、対応、復旧を深く理解するための素晴らしい機会を提供します。 このコースの特筆すべき点は、実際のケーススタディが含まれていることです。まず、2017年のハリケーン・ハービーの衛星画像を使って、被害を受けた地域を分析するコンピュータビジョン技術の活用法を学びます。この実践的なアプローチは、AIの技術を実際の災害管理にどのように適用できるかを示してくれます。 次に、2010年に発生したハイチ地震の後の援助要請のトレンドを探るために、自然言語処理技術を使用します。これにより、データ分析がどのように人道的支援の計画に役立つかを深く理解できます。 このコースは、AIと災害管理の交差点に興味がある学生や専門家にとって理想的です。基礎から応用まで幅広くカバーされており、特にデータサイエンスやコンピュータビジョンに興味がある方にはおすすめです。 最後に、このコースを受講することで、AI技術の重要性を認識し、実際の災害管理の場面での応用がどれほど重要かを理解できることでしょう。 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/ai-and-disaster-management

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-and-the-illusion-of-intelligence こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている非常に興味深いコース「AIと知性の幻想」を紹介したいと思います。このコースは、AIが人間を超えるのかという質問について、私たちの理解を深めることを目的としています。しかし、実際のところこれは重要な疑問ではなく、むしろAIが作り出す「知性の幻想」について考えることが求められています。 このコースは、非技術的な視点からAIの歴史と未来を見つめ直します。内容は以下の通りです： Week 1: 知性の幻想 AIが人間の知性を模倣できるのかという問いについて探求し、古代からの機械と知性に関する考え方を振り返ります。 Week 2: 言語の技術 コンピュータがどのように人間の知性の一部を模倣できるようになったのか、特に言語に関する理解が進んだことを学びます。 Week 3: コンピュータは私たちを理解できるのか？ AIが意味を理解する方向へ進化しているのか、そしてコンピュータが本当に私たちを理解できるのかを検討します。 Week 4: AI – 新しい存在の形？ アラン・チューリングのテストを通じて、AIがどのように人間の能力を増幅させる存在として計算されるべきなのかを考えます。 このコースを受講することで、AIについての考え方が広がり、私たち自身の知性を再思考するきっかけとなりました。AIが人間を超えるかどうかという先入観を取り払い、自分たちの能力をいかに高めるかに焦点を当てることが重要であると実感しました。 ぜひ、このコースを試してみてください！新しい視点を得ることができると思います。人工知能の進化を見つめる良い機会です。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-and-the-illusion-of-intelligence

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis 最近、Courseraで提供されている「AI for Medical Prognosis」コースを受講する機会がありました。このコースは、AIが医療の実践にどのように革命をもたらしているか、そしてそれをどのように活用して患者の未来の健康を予測するかに焦点を当てています。 コースでは、機械学習を用いた予後モデルの構築に取り組み、医療分野での具体的な問題に実践的な経験を積むことができます。特に心惹かれたのは、以下のような内容でした。 1. **線形予後モデル** – ロジスティック回帰を利用して線形予後モデルを構築し、コンコーダンス指数を使って評価します。特徴量の相互作用を追加することでモデルの精度を向上させる方法も学びます。 2. **木基盤モデルによる予後** – 決定木およびランダムフォレストを用いて病気のリスクを予測し、c-indexを使ってモデルの性能を評価します。また、欠損データがデータ分布に与える影響を理解し、補完を用いて性能を上げる技術も身につけます。 3. **生存モデルと時間の概念** – この週では、病気が発生する時間を考慮に入れたデータを扱います。柔軟なモデルを構築し、5年、7年、10年のリスクを予測する手法を学ぶことができます。 4. **線形モデルと木基盤モデルを使ったリスクモデルの構築** – 生存データを用いて、それぞれの患者の健康プロフィールに基づいたリスクスコアをカスタマイズする方法を学びます。時間とイベントを考慮に入れたコンコーダンス指数を使用してモデルの性能を評価します。 このコースは、医療データ分析における機械学習の具体的な応用を示しており、特に医療関連の分野で働いている方やキャリアを考えている方には非常に有益だと思います。AI技術が医療に与える影響について深く学べるだけでなく、実際に手を動かして経験を積むことができるため、非常にお勧めです。自己学習をされている方は是非受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis

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.…