スタンフォード大学
スタンフォード大学は世界の大学の最上位に位置するアメリカ合衆国カリフォルニア州の私立大学。1891年設立。シリコンバレーを中心にキャンパスを構えており、多くのスタートアップに資金援助をしている。現在までに80人以上のノーベル賞受賞者、および多くの著名人を輩出。
様々な分野で高い評価を受けている7つのスクールがあり、大学院は経営大学院、サステナビリティ学部・大学院、教育大学院、工学部・大学院、文理学部・大学院、法科大学院、医科大学院がある。学士課程はサステナビリティ学部、工学部、文理学部の3つ。
スタンフォード大学は世界的に卓越した教育機関。入学難易度が非常に高く世界中から優秀な学生が競って入学を目指している。
大学名 | スタンフォード大学 |
大学名(英語) | Stanford University |
THEランキング | 3位 |
QSランキング | 5位 |
国 | アメリカ |
都市 | サンノゼ |
機械学習 (専門分野修了証)
スタンフォード大学がオンラインで提供する機械学習の専門分野修了証(Machine Learning Specialization)コース。3つのコースで構成されていて、学習ボリュームは1週間に10時間の勉強で約2ヶ月。費用は7,083円/月。
DeepLearning.AIとスタンフォード・オンラインが共同で作成した初心者向けのオンラインプログラム。3つの修了証コースで構成されている。機械学習の基礎と、これらのテクニックを使用して実際のAIアプリケーションを構築する方法を基礎から学ぶ。
講師はこれまでスタンフォード大学で重要な研究をしてきたAndrew Ng。Google Brain、Baidu、Landing.AIでの画期的な研究を主導し、AI分野を発展させてきたAIの先駆者。
このコースでは、教師あり学習(重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、決定木)、教師なし学習(クラスタリング、次元削減、レコメンダシステム)、シリコンバレーで人工知能と機械学習の革新に使用されているベストプラクティス(モデルの評価とチューニング、パフォーマンス向上のためのデータ中心アプローチなど)を含む、最新の機械学習について幅広く学ぶ。
コースを修了する頃には、マシンラーニングの重要な概念を習得し、機械学習を現実世界の難問に迅速かつ強力に適用するための実践的なノウハウが身に付く。AI業界への参画や機械学習のキャリア構築を目指すなら、このコースが最適。具体的には、次のことができるようになります。
- 一般的な機械学習ライブラリであるNumPyとscikit-learnを使用して、Pythonで機械学習モデルを構築
- 線形回帰やロジスティック回帰を含む、予測タスクやバイナリ分類タスクのための教師あり機械学習モデルの構築と学習
- TensorFlowを使用してニューラルネットワークを構築し、訓練して、マルチクラス分類を実行できる
- 機械学習開発のベストプラクティスを適用し、モデルが実世界のデータやタスクに汎化できるようにする
- ランダムフォレストとブースティング木を含む、決定木と木のアンサンブルメソッドを構築して使用できる
- 教師なし学習(クラスタリングや異常検知など)のテクニックを使用できる
- 協調フィルタリングアプローチとコンテンツベースのディープラーニング手法でレコメンダーシステムを構築できる
- 深層強化学習モデルを構築する
コース1 | 教師あり機械学習 回帰と分類 | 15時間 |
コース2 | 高度な学習アルゴリズム | 31時間 |
コース3 | 教師なし学習, レコメンダー, 強化学習 | 26時間 |
対話型AIのChatGPTに始まり、Stable Diffusion/Midjourneyなどの画像生成AI、その他、音声合成や動画生成、チャットボットなど様々なAIを世界中の企業が開発しています。AIは今後も成長していく分野なので、しくみを理解しておきましょう。
コース情報
コース名 | 機械学習 |
コース名(英語) | Machine Learning Specialization |
分類 | コンピューターサイエンス |
得られる学位 | Machine Learning Specialization Certificate |
学位の種類 | 修了証(専門) |
修了までの期間 | 2ヶ月 |
勉強時間 | 10時間/週 |
フルリモート卒業 | 可能 |
修了までの費用(円) | 2 万円 |
修了までの費用(現地通貨) | - |
値引き率(通学コース比) | - |
(参考)通学コースの名称 | |
(参考)通学コースの費用 | - |
プラットフォーム | coursera(コーセラ) |
開講状況 | 開講中 |
その他 |
受講要件
使用言語 | 英語 |
言語レベル | レベル2 |