AI・機械学習の独学リソース

AI／機械学習／データサイエンス関連で筆者が注目する、データサイエンティスト検定、G検定／E資格、統計検定、データサイエンス数学ストラテジスト、人工知能プロジェクトマネージャー試験という5つの認定資格や検定試験を紹介する。

AI／機械学習エンジニア向けの認定資格にはどのようなものがあるのか。TensorFlow／PyTorch／GCP／AWS／Azure／IBM／NVIDIA Jetson AIといったテクノロジーに関する認定資格について紹介する。

機械学習やディープラーニングに必要な数学項目をピックアップし、そういった項目を教科書的〜実践的にカバーしているオススメの「数学」本を紹介する。また中学〜大学までの数学全体を学び直したい人向けの本も紹介。

アメリカのスタンフォード大学／MIT／ハーバード大学／コロンビア大学／ニューヨーク大学といった有名大学の一部では機械学習や深層学習のオンライン講座／講義動画を無料で配信している。その概要と特長をまとめる。

機械学習／ディープラーニングの進化は速い。どうやってその最新技術情報に追いつけばよいのか。そんな状況の中、実際に筆者が実践活用して役立っており、本心でお勧めできる3つのメルマガを紹介する。

今や無料の動画だけでも、AI・機械学習・ディープラーニングは手軽に楽しく学べる。「機械学習／ディープラーニングに必要な数学」「機械学習／ディープラーニングの概要」「ディープラーニングの技術理解」の観点で、初心者にお勧めの無料動画を紹介する。

2022年3月末の最新状況に合わせて改訂。はじめてのAIから、機械学習、深層学習、自然言語処理、統計学、社会人のためのデータサイエンス（実用知識）、大学生のためのデータサイエンス（理論知識）まで、全28個の講義内容を紹介。本稿独自に考察した、学習者対象やお勧めの学習方法についても示す。

機械学習概論、単回帰、重回帰から、k-means、主成分分析、ニュートラルネットワーク、CNN／RNN／GANまで、全20回の講義概要と目次を紹介。本稿独自に考察した、難易度や前提知識、お勧めの学習方法、注意点についても示す。

人気のDL4US講座のコンテンツが無償公開された。そのダウンロード方法や中身について紹介する。

有名オンライン学習プラットフォームのCourseraとUdacityに、無料の初心者向けTensorFlowコースが新設されたことが、TensorFlow Dev Summit 2019で発表された。各コースの概要を紹介する。