こんちゃっす、ダイブツです。
先週公開したAidemy通常コースの記事が評判良かったので、またAidemyに関する記事を書きます！
⇒前回の記事はこちら
今回は、あなたに合ったAidemyの通常コースをおすすめしていきますね。
自分に合ったコースに絞って学習をすれば、時間も効率的だしコスパも良し！
ということで、僕が選んだAidemyのおすすめコースを目的別に紹介していきます。
ちなみに、コースの頭についている数字の順番に学習すると、自然な流れで学習できるので、学習しやすいですよ。
まず受けるべき11コース
＜必要なチケットと金額＞
チケット7枚＋1960円
この内容は、どの機械学習を学ぶにも必要な内容になるので、最初に受けるべきコースとして選んでいます。
Aidemyのおすすめ受講ルートでは、教師あり学習（分類）は画像認識させるコースだけに組み込んでいるんですが、僕は、教師あり学習も教師なし学習もどちらも学んでおくべきだと思って取り入れています。
というのも、機械学習にどんな種類があるかという基礎内容は理解しておいた方が、学習の理解度が高まると思うんですよね。
この辺りは個人の感覚にもよりますが、僕としては受講しておくべきだと考えます。
あと、「ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算）」と「教師あり学習（回帰）」はチケットでも購入できるんですが、チケットで購入するより実費で購入した方が安いので金額で書きました。
どうせ買うなら安い方がいいですよね！
画像認識ならこの2コース
＜必要なチケットと金額＞
チケット3枚
逆に言うと、この2コースを受講するだけで画像認識の基礎部分を学べると考えたら安い！
Aidemyでも書かれていますが、このコースでは手書き文字認識や一般物体認識、画像生成までを体験できます。
画像認識を学ぼうと考えているなら必須コースですよ。
文章学習ならこの3コース
＜必要なチケットと金額＞
チケット3枚
「すもももももももものうち」という僕らからしてもややこしいを思える文章をどう解析するか？という点について触れられています。
この系統で文章を考えると他にも練習で使えそうな文章が思いつきますよね。
「ちゃうちゃうちゃうんちゃう」
とかも練習の文章で使えそうですｗ
未来の数値予測ならこの3コース
＜必要なチケットと金額＞
チケット3枚＋980円
僕はこのコースを学習する前は、「株価が予測できるなら、この知識ついたらめっちゃ儲かるんじゃね？」とか考えていましたが、学習してから自分の考えが甘かったことに気づきました・・・。
このコースで学べることは、あくまで「過去の情報から未来を推測すること」です。
株価のように何がきっかけで変動するか分からないものに使うことは難しいですね。
ただ、「きっかけ」さえ分かるのなら推測することは可能です。
その「きっかけ」をどう判断していくかはエンジニアの腕の見せ所ですが・・・それはまた別の話ですね。
とりあえず、このコースで学習できることはこんな内容だと考えてもらえばオッケーです！
あと、この時系列解析は音声認識でも使う考え方のようなので、音声認識を学習したいという場合も学習しておくべきですよ。
ただ、今のところAidemyで音声認識を学習するコースは用意されていないので、本格的に勉強するなら別の学習コンテンツを探す必要はあります。
最適行動を学習させたいならこの2コース
＜必要なチケットと金額＞
チケット3枚
イメージだけで言うなら、めちゃ練習して強くさせる！ってことですね。
この強化学習の練習課題で、四目並べ（五目並べの4枚バージョン）を強化学習させて強いAIを作る。というものをよく見ます。
僕がこのコースを学習した感覚だと、他の機会学習のコースより難しめに感じたので、そのつもりで取り組むといいかもしれません。
AI×IoTを学びたいならこの1コース
＜必要なチケットと金額＞
チケット1枚
これが言いたいが為にこの記事を書いたと言っても過言ではないぐらいｗ
内容としては、機械学習させた内容をPC以外の環境でどうやって使うかといった内容です。
この内容がですねー、組み込みエンジニアの僕の業界に一番近い内容だったので凄くワクワクしてしまいました。
コースの内容はほぼ動画だったんですが、ラズベリーパイと呼ばれる基板を使って、機械学習モデルの処理を「どこでも」実行できるようにする方法が紹介されています。
これができれば、例えば、顔認証で家の鍵を開けるとかハイテクなこともできるようになっちゃうってことですよ！
これはワクワクするに決まってる！！
もし興味があるならこのコースは受講した方がいいです！
想像が膨らみますよ～。
まとめ
ここまで紹介してきましたが、とにかく自分が学習したいコースを選んで受講していきましょう。
Aidemyで基礎的な知識を学習したら、次は自分で開発環境を準備して、イチから作ってみる。というステップに進んでいくことで知識がより身に付きますよ。
僕もまだ学習中の身なので、一緒に頑張って知識を身に付けていきましょう！
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