【初心者OK】ディープラーニングの数学学習におすすめなUdemy講座3選

今回は、ディープラーニングを勉強したいけど、数学が壁な方に向けて、おすすめのUdemy講座を紹介します。

そこでUdemyの数学講座を購入して、継続的に学習を行った結果、現在では業務でもディープラーニングを使っています。

私はUdemyでいくつもの講座を購入し、学習してきました。その経験から、おすすめ講座を解説していきます。

この記事で紹介する講座は以下の通りです。

• 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -
• 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -
• AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分

もし既に欲しい講座が決まっている場合は、目次からお読みになりたい講座のレビューまで飛んでもらって構いません。

「そもそもUdemyってなに？」という方は以下の記事がおすすめです。

では、よろしくお願い致します！

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

概要

以下の情報は、2021年7月現在の情報です。(Udemy公式のページから内容を引用しています。)

コース内容	1000人以上が受講している（株）キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』が遂に登場！ 機械学習の参考書を「閉じてしまった人」への再入門に最適な講座です。 微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
コース時間	4.5時間
評価	4.4
受講者数	39561人
講師	吉崎 亮介
対象者	・機械学習の参考書を読んで「閉じて」しまった方 ・独学で機械学習を学ぼうと思ったけど挫折してしまった方 ・機械学習の参考書に記載された数式の意味が理解できず、学習をやめてしまった方 ・中学校で学ぶ数学から始めるので初心者の方、数学が苦手な方でも大丈夫
学習内容	・機械学習の原理を数学から理解し、プログラミング（Python）で実装できるようになります。 ・今まで難しそうに見えていた機械学習に用いられる数式の意味を理解できるようになります。 ・機械学習に関する専門用語も数式と一緒に覚えることができます。 ・求めた数値を綺麗に可視化する技術を習得することができます。

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では、以下からはおすすめするポイントについて解説をしていきます。

おすすめポイント：手書き

この講座の面白い特徴としては、手書きで数式を書きながら解説をしている点です。

手書きだから何なんだという感想を持つ方もいるかも知れません。

個人的には、「手書きなので、講師が書いている時間に、自分でもゆっくりと考えながら受講ができ、理解度が深まった」と感じました。

おすすめポイント：中学生レベルの数学〜単回帰分析まで

この講座は、以下のような点を学ぶことができます。

初級編では機械学習で必要な数学のエッセンスがたくさん詰まっている「単回帰分析」をゴールに、機械学習の考え方、微分、単回帰分析まで一気通貫で解説します。

数学は中学校の復習から始め、Pythonも環境構築・プログラミングの文法から解説しますので、初めての方でも学べる内容となっています。

引用元：『【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 –』

あたなはきっと思っているはずです。

• 自分は文系だし、高校時代は数学をやっていなかったので、勉強が出来るか不安
• 学校を卒業してから数年が経過したので、数学なんて完全に忘れた

しかし、この講座ならば、大丈夫です。

「数学が苦手な人でも受講できますよ」という触れ込み通り、最初は中学生レベルの数学から復習をします。

そして、少しずつ受講者の数学知識を深めながら、機械学習の考え方や微分、単回帰分析の解説をしていきます。

分からないところがあっても、UdemyのQAシステムを使えば、講師の方に質問を投げることもできます。

この講座を受ければ、以下のような質問に答えられるようになります。

こんな質問に答えらえると、一歩前進した気持ちになれそうですね！

この講座で、しっかりと数学的な基礎知識をマスターしてみて下さい。きっとこの講座を見れば、あなたが今積んでいる数学の参考書も読むことができるようになると思います。

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【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

概要

以下の情報は、2021年7月現在の情報です。(Udemy公式のページから内容を引用しています。)

コース内容	日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編が遂に登場！ 「キカガクの知識は現場で使える！」そんな講座を目指しました。 微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
コース時間	4.5時間
評価	4.5
受講者数	26180人
講師	吉崎 亮介
対象者	・機械学習の参考書を読んで「閉じて」しまった方 ・独学で機械学習を学ぼうと思ったけど挫折してしまった方 ・機械学習の参考書に記載された数式の意味が理解できず、学習をやめてしまった方 ・中学校で学ぶ数学から始めるので初心者の方、数学が苦手な方でも大丈夫
学習内容	・機械学習の原理を数学から理解し、プログラミング（Python）で実装できるようになります。 ・今まで難しそうに見えていた機械学習に用いられる数式の意味を理解できるようになります。 ・機械学習に関する専門用語も数式と一緒に覚えることができます。 ・線形代数を用いて複数の変数を考慮したモデルを作成できるようになります。 ・Numpyを用いた線形代数演算をプログラミングで実装が出来るようになります。 ・Scikit-learnを用いた機械学習の実装ができるようになります。 ・データの相関関係をひと目で可視化出来るようになります。 ・平均・標準偏差・正規分布といった統計の数式と使い所が理解できます。 ・外れ値の除去が行えるようになります。 ・予測に大きな影響を与えている変数を見つけることができるようになります

では、以下からはおすすめするポイントについて解説をしていきます。

おすすめポイント

前述の、「【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 -」の続編です。

続編のこの講座は以下の内容を学習します。

中級編では機械学習で必要な数学のエッセンスがたくさん詰まっている「重回帰分析」をゴールに、線形代数、統計、重回帰分析まで一気通貫で解説します。

引用元：『【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –』

もちろん、こだわりである手書き解説はこちらの講座でも継続中です。

いい意味で、「数学的な知識を深堀りしすぎず、あくまでも実務で機械学習やディープラーニングを使えるようになる」ということをよく考えて、講座内容の設計がされているなと私は感じました。

この講座を受ければ、以下のような質問に答えることができるようになります。

この講座で得た数学知識があれば、すぐに現場で活躍ができると言うわけではないですが、着々とステップアップすることができます。焦らず、一歩ずつステップアップをするために、基礎的な知識から身につけることをおすすめします。

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AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分

概要

以下の情報は、2021年7月現在の情報です。(Udemy公式のページから内容を引用しています。)

コース内容	AIの学習を始めるために必要な数学を1つの講座にまとめました。 プログラミング言語Pythonを用いて、式の意味を確認しながら少しずつ丁寧に学びます。 人工知能に必要な数学を、着実に学んでいきましょう。
コース時間	5.5時間
評価	4.2
受講者数	9221人
講師	我妻 幸長
対象者	・数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方 ・AIをビジネスで扱う必要に迫られた方 ・数学を改めて学び直したい方 ・文系の方、非エンジニアの方にもおすすめです
学習内容	・AIを学習するための数学的下地が身につきます。 ・数式をコードに落とし込むことができるようになります。 ・線形代数の数式を理解し、Pythonのコードで演算ができるようになります。 ・微分の知識が身につき、数式の意味が理解できるようになります。 確率・統計により、データの傾向を捉えたり、世界を確率として捉えることができるようになります。 ・AIでどのように数学を使うのか、理解できるようになります。

では、以下からはおすすめするポイントについて解説をしていきます。

おすすめポイント：現場に出て恥をかかないレベルにまで、数学的知識を得られる

この講座は、キカガクの初級編、中級編と比べると難易度は高いと思います。なぜならば、解説される数学的知識の幅が広がり、より専門的になっているからです。

しかし、実際に現場で機械学習やディープラーニングを使おうとすると、微分や線形代数だけでは足りません。

現場で活躍するためには、もっと専門的な知識が必要となるのです。

キカガクの講座では、機械学習やディープラーニングに、最低限必要な数学的な知識を階段飛ばしで教えてくれるという特徴があります。

しかし、当講座では微分・線形代数と関連する周辺知識についても丁寧に解説をしています。

だから、活躍をしたいのであれば基礎力をつけてから、より実践的な分野にも手を出していくべきです。

この講座は、基礎からのステップアップのために活躍すると思います。

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おすすめポイント：Pythonのコードを使いながら、数学を学ぶ

前述の講座でもPythonのコードで数学を表現していましたが、この講座はより深く解説をしていきます。

数学を学んでも、Pythonのコードとして表現が出来ないと意味がないです。なぜなら、実際にAIモデルを実装することができないからです。

当たり前の話ですね。

この講座では、今まで勉強した数学的な知識をどうやって、Pythonのコードに落とし込むのか、コードを一緒に書きながら勉強をすることができます。

これによってあなたは、数学をコードとして表現をすることができるようになり、機械学習、ディープラーニングのプログラムを作成する土台ができるのです。

あなたは、「数学を勉強したいわけではなくて、数学の知識を用いながら、プログラムを書きたい」のだと思います。

大変ですが、数学的な知識を得ながら、Pythonのコードの書き方も覚えなくてはなりません。

この講座ではPythonの書き方も特化して教えてくれています。

目的を忘れずに、プログラムの勉強も同時並行で行っていきましょう！

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まとめ

ここまで、機械学習、ディープラーニングを実装するために、必要な数学知識を得るのにおすすめなUdemyの講座についてまとめて解説しました。

おすすめした講座のラインナップは以下でした。

• 【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 -
• 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -
• AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分

上記で紹介した順に講座を進めていけば、無理なく学習が継続できると思います。

これを読んでいる方は、ほとんどの方が社会人であり、学習時間を多く確保できない人が多いと思います。なんとか機械学習、ディープラーニングを実装するために、数学を勉強したいという気持ちで、このページまでたどり着いてくれたのだと思います。

時間がない中で効率的に、そして効果的に学習を進めるために、今回紹介した情報が皆様の役に立ってくれることを願っています。

一日でも早く、あなたが目標に到達できるよう陰ながら応援をしています！

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