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【満足度98%】おすすめAI講座3選！初心者OKな短期間の講座を比較

近年、AIの導入が加速する一方で、AI人材の育成が急務となっています。
未経験でAIを学習する場合、「AIの勉強を始めたけど独学だと挫折しそう」「短期間で仕事に活かせる知識・スキルを身につけたい」と考える方は少なくありません。

そこで今回は、未経験でもビジネスに活かせるレベルの知識・スキルを短時間で習得できるAI講座を2つ紹介します。受講を検討する際の参考にしてみてください。

この記事の概要目次

1.おすすめAI講座3選
2.AI講座でよくある質問
3.おすすめAI講座についてまとめ

おすすめAI講座3選

それではをいくつか解説していきます。
AIの講座はどんなものがあるのか気になる人はこちらの講座を参考にしてください。

おすすめAI講座1.AIエンジニア育成講座

ここからは、各講座の特徴について解説していきます。まずは、「AIエンジニア育成講座」の特徴を紹介していきましょう。

AIエンジニア育成講座は、3日間の短期集中で実務で使えるAIプログラミングを身につけたい方向けの講座です。実務に即した課題を基にトレーニングする実戦形式であるため、受講後すぐにAI技術を業務に活かすことが可能です。

講座内容

AIエンジニア育成講座で学べる講座内容はこちらになります。

項目	内容
プログラミングのためのAI・機械学習と開発環境の構築	AIと機械学習の仕組み PythonのインストールとAI開発向け初期設定機械学習ライブラリのインストールとAI開発向け初期設定
機械学習モデル（ニューラルネットワーク）の実装	Pythonを使ったAIプログラミングの基礎文法学習用データの読み込み・編集ニューラルネットワークの実装
実践的なAIプログラミングの実装	Pythonを使ったAIプログラミング学習用データの前処理と正規化機械学習ライブラリを利用したAIの実装実装したAIモデルの可視化実装したAIの精度評価、精度を上げるためのパラメータ調整

項目	内容
AIの応用知識と実装	センサーデータを利用した行動解析 Keras（Tensorflow）を使ったディープラーニングの方法自然言語処理を使った社内文書の活用手法言語処理におけるデータの前処理クラスタリングモデル（k-means） CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用した画像・音声認識

項目	内容
AIの発展知識と実装1	画像認識の学習済みアーキテクチャの種類と特徴転移学習精度の高い画像認識モデルの作成手法ファインチューニングの手法時系列データの活用・処理方法
AIの発展知識と実装2	RNNモデルとLSTMの仕組み LSTMモデルの構築方法各種データ(数値、画像、音響データ)の取り扱い

受講をおすすめしたい方

AIエンジニア育成講座は、次のような方に受講をおすすめします。

AIプログラミングを学び実務に活かしたい方
機械学習ライブラリを利用した実装を行いたい方

本講座では、プログラミング言語のPythonを利用し、実際に手を動かしてAIプログラミングを学びます。未経験からでも基本的なAIプログラミングの手法を習得し、実装・可視化・修正が可能になります。

最終的には自然言語処理や画像・音声認識を実装できるようになるため、一からAIプログラミングを学ぶ方にとっては最短距離で実務に活かせるスキルを習得することができるでしょう。

ライブラリとは、AIプログラミングで使う関数や便利な機能がひとまとまりになったもので、プログラムの中で読み込んで使用することができます。

本講座では、機械学習用ライブラリとディープラーニング用ライブラリ「Keras」「Tensorflow」を使用します。
Kerasは初心者にもわかりやすく、Tensorflowはディープラーニング用ライブラリでは最も利用されているライブラリなので、未経験でこれからプログラミングを学ぼうとしている方にはピッタリです。

AIエンジニア育成講座の口コミ

非常に丁寧に1から教えていただいたので、まったくの素人の私でも理解することができた。

各ツールの使い方や各分野での実装方法の基本も学べ、実際に各方面に活用していこうとしたときに、かなりの時短になると思った。

おすすめAI講座2.ビジネス向けAI完全攻略セミナー

続いて、「ビジネス向けAI完全攻略セミナー」の特徴について解説します。

「ビジネス向けAI完全攻略セミナー」は、1日でビジネスに活かせるAIの知識・技術を身につけたい方向けの講座です。AIの作成方法も学ぶことができるので、自社のプロジェクトへAIを導入したいという場合にも役立ちます。

先ほど紹介した「AIエンジニア育成講座」と比較し、プログラミングよりもAIの作成に必要な知識の習得に対する比重が大きいですが、実装課題も盛り込まれています。

講座内容

AIをビジネスで活用するために必要となる基礎的な内容を学習します。

項目	内容
AIの基礎知識	人工知能の活用事例 AIをビジネスで活用するためのコツと知識人間の知能をコンピュータ上で再現するにはメールスパム判定の仕組み
機械学習	AIとプログラミングの違いニューラルネットワークとパーセプトロンについて AIを作るために必要なデータについて機械学習の種類と特徴機械学習の仕組みと設定項目ディープラーニング理論と活用方法

項目	内容
人工知能の作成	クレジットカード審査が可能な人工知能の作成方法高度な画像認識ができる人工知能の作成方法
AIの応用知識	畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習（ディープラーニング）プログラミング言語を使用した機械学習機械学習用ライブラリの各種特徴外部のデータセットやアプリの活用方法作成したAIをサービスとして利用する方法機械学習アルゴリズムの種類と特徴学習データ数や演算時間といった特徴の違いロジスティック回帰、SVMのクラス分類の特徴ニューラルネットワークを使用した回帰予測決定木・ランダムフォレストの特徴ランダムフォレストを使用した予測と要因分析
実装課題	ニューラルネットワークで中古車価格予測の回帰モデルを作る K-Meansで都道府県クラスタリングの学習済みモデルを作る One-Class SVMでクレジットカード不正検知の学習済みモデルを作る

受講をおすすめしたい方

ビジネス向けAI完全攻略セミナーは、次のような方に受講をおすすめします。

AIを利用したサービスを企画したい方
1日で実装を含め基礎から応用まで学びたい方

本講座では、AIやディープラーニングの基礎から、画像認識ができるAI・クレジットカード審査が可能なAIの作成方法を学びます。AIを導入したいけれどその方法がわからないという方は、受講することでビジネスへの活かし方に対する理解が深まることが期待できます。

実際に本講座を受講した方の中には、AIに関する知識がまったくない状態で受講し、AIの作成まで行うことができて驚いたという方もいました。1日で基礎からAI作成までできる講座は非常に魅力的ではないでしょうか。

両講座には、AI専門家が特別技術顧問として参画しているため、カリキュラムの構成や学習する順番など、信頼できる講座内容となっています。

栗原聡教授
（慶應義塾大学理工学部教授/電気通信大学人工知能先端研究センター教授）慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。博士(工学)。
NTT基礎研究所、大阪大学大学院情報科学研究科、電気通信大学大学院情報理工学研究科などを経て、2018年から現職。電気通信大学に国立大学では初となる人工知能先端研究センター（初代センター長）を設立。
人工知能学会理事・編集長などを歴任。
人工知能、複雑ネットワーク科学、自律分散システム等の研究に従事。
著書「AI兵器と未来社会キラーロボットの正体」(朝日新書)。翻訳「群知能とデータマイニング」(東京電機大学出版)。編集「人工知能学事典」(共立出版)等多数。