みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2025年最新版】
Bestsellerコースの概要
【Google Colaboratory対応】初心者向けの人工知能と機械学習のコースです。プログラミング言語Pythonを使って、機械学習とプログラミングの基礎、必要な数学を勉強しましょう！文字認識や株価分析なども行います。
¥2,100価格は変更になる場合があります。公式サイトをご確認ください。
コースの評価 (全15516件 - 平均4.278481)
「良い」評価・レビュー（4.0〜5.0）
評価：5.0
レビュー
概要については、丁寧な説明でわかりやすいです。 （更新日：2025-07-13）
評価：5.0
レビュー
非常に役に立つ内容です。引き続き学習を続けていきたいと思います。 （更新日：2025-06-27）
評価：5.0
レビュー
説明が分かり易く感じた （更新日：2025-06-21）
評価：5.0
レビュー
人工知能の概要ついて簡潔かつ、平易な解説をしている。 （更新日：2025-06-14）
評価：5.0
レビュー
AIの基礎から分かり易く丁寧に解説されています。 （更新日：2025-06-11）
評価：4.5
レビュー
先生の説明が、非常にわかりやすいです。他のチュートリアル型を受講していましたが、やはり人間に教えていただくのが私は合っていると感じました。 （更新日：2025-07-06）
評価：4.0
レビュー
判り易い丁寧な説明 （更新日：2025-06-27）
評価：4.0
レビュー
AI技術の進化が早いので、すぐ情報が古くなりますが、ニューラルネットワークを基本的な構造から説明していただけたので、とても勉強になりました。 （更新日：2025-06-19）
評価：4.0
レビュー
AIの基礎を学ぶためには最適に思われたから。 （更新日：2025-06-07）
評価：4.0
レビュー
解説が丁寧 （更新日：2025-06-06）
「普通」の評価・レビュー（3.0〜4.0）
評価：3.0
レビュー
話が少しくどいように感じました。 （更新日：2025-06-25）
評価：3.5
レビュー
人工知能の歴史や定義などを確認できた （更新日：2025-05-11）
評価：3.5
レビュー
コース選択を誤りました。セクション４～６などについては、私には難しすぎました。 教材のコードを入力したり、実行できるので、覚えやすいと思います。 セクション７の教材（ml_libraries.ipynb）で、実行時にエラーが発生しました。 "lr"の指定方法が、"learning_rate"へと変わったようです。 # model.compile(optimizer=SGD(lr=0.3), loss="mean_squared_error", metrics=["accuracy"]) model.compile(optimizer=SGD(learning_rate=0.3), loss="mean_squared_error", metrics=["accuracy"]) ※こちらは、Ｑ＆Ａにも書かれていますが。。。 AIの最新動向が、２つのセクションに分かれています。 セクション８には２０２５年版が、セクション９には２０２４年版が。あります。 ２０２４年版、２０２５年版と並ぶ方が良いかと思います。 （更新日：2025-04-15）
評価：3.0
レビュー
AI初心者にわかりやすい。 （更新日：2025-03-30）
評価：3.0
レビュー
素人にもわかりやすくという講義ではないため難易度は高め。 ある程度知識がある人がさらに知識を深める用か。 （更新日：2025-03-10）
評価：3.0
レビュー
セクション５の機械学習から一気に難しくなります。 Pythonの基礎知識をしっかり身につけてから望まないと、書かれているコードのいたるところで躓いて、さっぱり学習が進まなくなります。 （更新日：2025-03-12）
評価：3.5
レビュー
特になし （更新日：2025-01-03）
評価：3.0
レビュー
期待していたほど機械学習に関するものではなかったのですが、手始めにこちらの講座に触れるのは悪くはないとおもいます。 （更新日：2024-12-29）
評価：3.0
レビュー
もう少し簡単なレベルがよかった （更新日：2024-11-25）
評価：3.0
レビュー
想定していたよりも古い内容についてのコースであることが分かったため。 （更新日：2024-12-19）
「まずまず」の評価・レビュー（0.0〜3.0）
評価：1.0
レビュー
業務効率化のためにVBAマクロを埋め込んだツールをいくつか作成したことがある程度の者です。 >プログラミング初心者、未経験者でも大丈夫です。プログラミング言語Pythonを基礎から勉強します。 >中学レベルの数学で十分です。高度な数学は必要ありません。 要件やコース紹介内のこの文章を見て購入しましたが、コースの進捗40%程度で挫折しました。 コードの書き方やお作法についての説明の比重が非常に軽く、数学に関しては数学ⅡⅢの高校レベル・ 本題の機械学習のコードに入ってからはなぜそうなるのかの説明がまた薄く、 語学特化の学科で数学ⅠAの途中までしか教わっていない身では何も理解できませんでした。 コースの選択を誤ったと後悔しています。 （更新日：2025-05-22）
評価：1.5
レビュー
わかりにくい （更新日：2024-08-18）
評価：1.0
レビュー
・資料に誤字がある。 AI活用として、スライド資料に対して、画像解析で文脈の穴がないか判定するプログラムを用意しては如何か。 誤った資料を放置したままとするのは、情報発信する側として感心できない。 ・ニューラルネットワーク以降のセクションになると説明不足が多い。 短い時間に押し込めるために、プログラムの流れをただ読み上げることに終始している印象を受けた。 ・「ハッシュタグ、拡散希望」が各セクションの動画に含まれるのは、AI講座として、まったく理解できない。 受講者の時間を無駄にしないでほしい。 （更新日：2024-01-07）
評価：1.5
レビュー
説明が、わかりにくい （更新日：2023-10-13）
評価：1.0
レビュー
説明不足がひどい。初心者は絶対にやめた方がいい。 文法の説明、例えばfor文の説明は10秒ほどだろう。それで初心者は何がわかるのだろう。 ニューラルネットワークについても、それほど詳しい説明があるわけではない。基本的にプログラムを自分で読み取っていく感じとなる。 この人の講義を受けるのに、二度とお金を払いたくない。 （更新日：2023-08-25）
評価：2.0
レビュー
説明は丁寧だと思われますが、基礎知識がないとむずかしい （更新日：2025-03-26）
評価：2.0
レビュー
話し方が気になる、ですね、などねが多く少し耳障り （更新日：2025-02-21）
評価：2.0
レビュー
コードを記載とその結果は分かりますが、そのコードがどういうところで使用するのか？どんな時に使うのかが理解できませんでした。口頭や簡単な説明はされていると思いますが、解説図等で素人にも分かり易く教えていただけると助かります。 （更新日：2024-11-29）
評価：2.5
レビュー
オブジェクト指向、クラス、メソッド、インスタンスに関して概念的な説明をもっと厚くした方がいいと思いました。 （更新日：2024-09-05）
評価：2.5
レビュー
分かりづらい （更新日：2024-01-18）
講師：我妻 幸長 Yukinaga Azuma
人工知能（AI） / 生成AI / ディープラーニング / 機械学習
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。
AIの教育/研究/アート。
東北大学大学院理学研究科、物理学専攻修了。博士（理学）。
法政大学デザイン工学部兼任講師。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、十数万人にAIを教える人気講師。
複数の有名企業でAI技術を指導。
「AGI福岡」「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」「生成AIプロンプトエンジニアリング入門」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。
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