説明
AIと機械学習の始め方は、AIと機械学習を基礎から紹介するLinkedIn Learningのパスで、概念的な基礎と実践的なツールの練習を7つのコースにわたって組み合わせています。
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このパスは、異なるインストラクターによる7つの個別のLinkedIn Learningコースをまとめており、合計で約10時間です：人工知能の基礎：思考する機械（ダグ・ローズ、1時間36分）は強いAIと弱いAI、機械学習などのコアアプローチをカバーします；機械学習の基礎：線形代数（テレジヤ・セメンスキー、1時間21分）はMLアルゴリズムの背後にある数学を扱います；深層学習：始め方（2024）（クマラン・ポンナンバラム、1時間13分）は深層学習モデルを動かすための基本をカバーします；実践的AI：Pythonによる画像処理（エドゥアルド・コルペーニョ、2時間10分）は、ゼロから画像処理アルゴリズムを構築し、実際のプロジェクトにライブラリを使用する方法をカバーします；強化学習の基礎（カウラット・アブドゥルハキーム、44分）はRL用語と問題タイプをカバーします；実践的PyTorch機械学習（ヘレン・サン、56分）はPyTorchを用いたモデル構築をカバーします；人工知能の基礎：ニューラルネットワーク（グウェンドリン・ストリプリング、1時間56分）は人工ニューラルネットワークの背後にある技術をカバーします。すべてのコースを修了すると、修了バッジが授与されます。
このパスの終わりまでに、学習者はAIと機械学習がどのように機能するか、AIが責任とセキュリティに関する問題をどのように提起するか、機械学習モデルのパフォーマンスを分析する方法、そしてPyTorchとKerasを使用してニューラルネットワークを構築する方法を理解することを目指しています。
アクセスにはLinkedIn Learningのサブスクリプションが必要で、新規ユーザーには1ヶ月の無料トライアルが提供されます。
このパスは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストの役割に向けてスキルを向上させる人々を対象としており、その入門的な枠組みと各コースの短い時間設定により、深い専門化ではなく出発点となることを意図しています。LinkedInは、このパスが2026年11月2日頃にコンテンツの更新を予定していることを示しているため、修了バッジを目指す学習者はその日までに完了するか、追加のコースを修了する必要があるかもしれません。
- カテゴリー企業研修・eラーニング
- 料金モデル無料
AIと機械学習の始め方の主要機能
AIの基礎、機械学習の数学、ニューラルネットワークをカバーする7コースのカリキュラム
約10時間の合計ビデオ指導
Pythonによる画像処理とPyTorchでのモデル構築のための実践的モジュール
強化学習の基礎に特化したコース
MLアルゴリズムの背後にある数学をカバーする線形代数モジュール
動作するモデルを構築するための深層学習の基本コース
全パスを修了すると修了バッジを取得
7つのコースにわたる6人の専門家からの指導
AIと機械学習の始め方の使い方は？
無料トライアルを開始する：LinkedIn Learningの1ヶ月の無料トライアルにサインアップしてパスをアンロックする
順序に従う：AIの基礎から始めて、7つのコースを順番に進める
コードで練習する：実践的な画像処理とPyTorchの演習を完了する
各コースを修了する：バッジに向けて2026年11月2日の更新前にパスを完了する
バッジを取得する：すべての7つのコースを修了して修了バッジを受け取る
AIと機械学習の始め方の使用例
- AI/MLキャリアの転職
- ニューラルネットワークの基礎
- 応用画像処理
