Python初心者必見にオススメのAI・機械学習のUdemy動画教材まとめ

この投稿では,Python初心者向けに**AI・機械学習関連のおすすめUdemy講座**をまとめました。

前提知識がほぼ必要とされず、かつ<font color="Red">レビューが多く評価も高い</font>ものを厳選しました。
ここで紹介しているUdemy講座を受講することで、

- Pythonの基本文法や基本ライブラリの操作
- 大学教養レベルの統計学
- ディープラーニングの理論的な背景
- KerasやPytorchなどの有名フレームワークを使用しての深層学習AIの開発

などのトピックをコスパよく習得することができます。

## おすすめのPython機械学習のUdemy講座

### みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
・[みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Qw*xM8wv/u4&mid=47984&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Flearning-ai%2F)

- 機械学習で画像認識のコードを書いてみたい
- Pythonで株価データ分析をやってみたい
- 将来的にはAIエンジニアとして就職したい

こういったニーズを持つ方にオススメの講座です。
Python未経験でも受講可能で、プログラミングを始める為の環境構築からレクチャーされるのがポイントです。
そこからPythonの文法の学習に移っていき、よく使うライブラリの操作方法や、機械学習の基礎となる数学についても学びます。
（ちなみに数学の内容は、シグモイド関数などの活性化関数のトピックが中心です。）

機械学習の概要がゼロから理解できるので、**「取り敢えず何から手をつければいいか分からない」という場合にオススメ**です。


### 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座

・[【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座初級編](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Qw*xM8wv/u4&mid=47984&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fkikagaku_blackbox_1%2F)

「脱ブラックボックスセミナー」は株式会社キカガクが展開している人気講座で、累計10000以上の評価がついています。
易しい数学・統計学の話題を丁寧に拾ってくれるのが特徴です。

- 導関数の求め方
- 偏微分とは
- 回帰分析モデルとは
- 評価関数とは

こいった基礎的なトピックを丁寧に教えてくれるので、<font color="Red">一度機械学習に挫折した経験がある人でもOK</font>です。
最後には実データを利用したPython実装も行います。
なお、上記リンクの講座は機械学習の中でもDeep Learningは扱っていないので注意してください。



### 【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス

・[【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Qw*xM8wv/u4&mid=47984&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fpython-jp%2F)

「実践 Pythonデータサイエンス」講座では、広範的なデータサイエンスの基礎を習得します。
特に個人的に良いと思うのは、**様々な形式のデータ（テキスト・JSON・HTML・Excelなど）の扱いを学べる**ことです。
データサイエンスを実務に応用する場面ではデータを整形してAIモデルで扱えるようにする作業（**データクレンジング**）がかなりの割合を占めます。
この講座で多種多様な種類のデータハンドリングに慣れておけば、現場に立った時に必ず役に立つはずです。

また、金融系のデータ解析で多用するライブラリであるPandasの使用方法を基礎から学べるのも大きいです。
このライブラリを一つ使いこなすだけでできることが圧倒的に広がるんですよね。

参考）[Pandasを利用して仮想通貨のPython自動売買システムを実装する方法](https://in-base.com/crypt-auto-trading-coincheck)

またseabornを使ったデータの可視化や実データを使ったデータ分析演習も講座に含まれており、かなりの欲張りセットと言えます。


### Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門

・[Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Qw*xM8wv/u4&mid=47984&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fpython-scikit-learn%2F)

こちらは数あるPythonの機械学習フレームワークの中でも汎用性の高い**scikit-learn**に特化したコースです。

scikit-learnは、本当に多種多様な統計・機械学習の手法が使用可能なPythonライブラリです。
単回帰分析や重回帰分析、サポートベクターマシンによるデータ分類q、そしてディープラーニングとまさに何でもござれといった感じですね。

KerasやPytorchといったフレームワークでは、ディープラーニング以外の手法が使い辛かったりします。
なので、初心者が取り敢えずscikit-learnから入るのは合理的だと言えます。

この講座は、「そもそも機械学習とは？」「開発環境（jupyter notebook）を構築するにはどうすれば良いか」初歩的な内容から始まりますが、最終的には実際のデータを交えながら複数のモデルを使いこなせるようになります。

【使用モデル例】

- SVM（サポートベクターマシン）
- MLP（多層パーセプトロン）
- ランダムフォレスト



データの前処理といった面倒ですが必要なトピックがちゃんと含まれているのもポイント高いです。



## 機械学習をUdemyで学ぶメリット

機械学習やAIで開発をUdemyで学ぶメリットは何といっても<font color="Red">講師の質の高さ</font>にあります。
数あるUdemy講座の中でもPython及び機械学習（特にディープラーニング）はホットトピックとなっており、学習動画の数も非常に多いです。
人気講師陣の質も高く現役のエンジニアや研究者の動画を視聴することが可能です。

また動画講座故に、**講師のPC画面を見ながら受講できるので挫折しにくい**です。
特に初心者はコードを書く以前にPythonのインストールや、Jupyter notebookなどの環境構築で躓いてしまうことも少なくありません。
動画講座であれば「コードを書く前に諦めてしまう」リスクは最小化されます。


## 機械学習をUdemyで学ぶデメリット

反面デメリットとしては、**動画講座ゆえにコピペができない**ことが挙げられます。
コードの写経が必要になる場面が多いですが、これは逆に写経することで勉強になると考えて割り切っていくしかないでしょう。


## 関連コンテンツ

Pythonで機械学習を学んでおけば応用範囲は非常に広いです。
金融関係のデータ分析や画像処理サービスの開発など選択肢は無限といってもいいでしょう。

参考）[線形回帰モデルを使ってPythonでBTCの自動売買を実装する](https://in-base.com/linear-regression-bitcoin)

またエンジニア転職を考えている人にとっても、Python習得はプラスになることは間違いありません。

その他ユーデミーには Python以外にもたくさんの有益なコンテンツがあるので、興味がある方は下にまとめた参考記事もチェックしてみてください。

関連記事）
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