近年、AIの急速な発展により、AIエンジニアの需要が高まっています。そんな中、AIプログラミングスキルを習得できるスクール「AI Academy」が注目を集めています。
「AI Academy」は、初心者から上級者まで、レベルに合わせた多様なコースを提供しています。実践的なカリキュラムと経験豊富な講師陣が、受講生一人一人の目標に合わせたサポートを行います。
しかし、AIプログラミングスクールを選ぶ際、料金や評判など、気になる点も多いのではないでしょうか。この記事では、「AI Academy」の各コースの概要や料金、受講生の口コミや評判を徹底的に解説します。
「AI Academy」が提供する教育の質や、受講生の満足度、そして卒業後のキャリアパスについて、詳しく見ていきましょう。
AI Academyとは
AI Academyは、Python・AIスキルを実践的に習得できるオンラインプログラミングスクールです。初心者から中級者まで、各自のレベルや目的に合わせたカスタマイズされたカリキュラムを提供しています。そのため、学習者は自分の興味関心に基づいたプランを通じて、必要なスキルを効率的に身につけることができます。
AI Academyの特徴の一つとして、自身が作成したデータ分析やAIに関するコンテンツを販売することもできます。これによって収入を得ながら、AI人材の育成にも貢献できます。
実践的なアプローチと、学習者のニーズに合わせた柔軟なカリキュラムにより、AI Academyは、AIエンジニアを目指す人や、AIスキルを活かしたキャリアアップを目指す人にとって、最適な学習プラットフォームといえるでしょう。
AI Academyはこんな方にオススメ！
AI Academyは下記に当てはまる方にオススメのツールです。
- プログラミングの基礎からしっかりと学びたい方：Pythonの文法や基本的なアルゴリズムについて丁寧に解説するコースがあります。基礎を固めることで、より応用的な内容へスムーズに進むことができます。
- 不動産などの住宅価格を予測するスキルを身につけたい方：機械学習の手法を用いた予測モデルの構築方法を学ぶコースがあります。実際のデータを使って、データの前処理からモデルの評価までを実践的に学習できます。
- Kaggleでのデータ分析スキルを習得したい方：Kaggleの概要や参加方法から、データの探索・前処理・モデル構築・評価までの一連の流れを学ぶコースがあります。コンペティションに参加するための知識とスキルが身につきます。
- テキストや画像などのデータ収集に興味がある方：PythonのBeautiful Soupなどのモジュールを使ってWebスクレイピングを行う方法を学ぶコースがあります。実際にデータを収集する練習を通して、スキルを習得できます。
- Webアプリケーション開発に挑戦したい方：PythonのFlaskというWebフレームワークを使ってToDoタスクアプリを作成するコースがあります。Webアプリケーションの基本的な仕組みや、開発の流れを理解することができます。
- 画像分類に取り組みたい方：ディープラーニングを使って犬と猫の画像を分類するコースがあります。画像データの収集から、データの前処理、モデルの構築・学習・評価までの一連の流れを実践的に学べます。
このように、AI Academyではプログラミング初心者から経験者まで、様々なレベルや目的に合わせたコースを提供しています。
これらは、AI Academyが提供する多様なコースのほんの一部です。受講生一人一人のニーズに合わせて、最適なコースを選択することができます。
【比較表付き】AI Academyのコース・料金プラン
AI Academyには、以下の3つのプランが用意されています。
各プランを比較するために、表にまとめてみました。
| 機能 | フリープラン | Bootcampプラン | Businessプラン |
|---|---|---|---|
| 料金 | 無料 | 35,000～298,000円 | 要相談 |
| 120種類以上の無料テキスト | 〇 | 〇 | 〇 |
| 進捗管理 | 〇 | 〇 | 〇 |
| テキストの重要箇所にハイライトを残す | 〇 | 〇 | 〇 |
| 370種類以上の科目別テキスト | × | 〇 | 〇 |
| オリジナル動画・演習教材 | × | 〇 | 〇 |
| 目標に合わせたカリキュラムの生成 | × | 〇 | 〇 |
| いつでもチャットサポート | × | 〇 | 〇 |
| 課題のコードレビュー | × | 〇 | 〇 |
| 学習量の自動計測(アクティビティーカレンダー) | × | 〇 | 〇 |
| 管理者向けの進捗管理ダッシュボード | × | × | 〇 |
AI Academyの登録方法
AI AcademyのAIプログラミングスクールを受講するためには、先ほどご紹介したプラットフォームに登録する必要があります。
以下の手順で登録の手続きを行いましょう。
AI Academy フリープランの受講の流れ
先ほどご紹介した新規登録が完了したら、自動的にフリープランに登録されます。
そのあとは、以下の流れに沿って操作してください。
①質問に答える
答え終わったら「分析する」ボタンをクリックしましょう。
②ゴールの中から達成したいものを選ぶ
質問の内容に合わせて、AI Academyからおすすめのコースを提案してくれます。
③「道のり生成」をクリックする
④スケジュールの沿って受講を進める
AI Academyから提示される目標に沿って、動画を視聴していきましょう！
完全無料で利用できるコースは以下の通りです！マイページの左タブから選択できますので、チェックしてみてください。
| プラン名 | |
|---|---|
| Python文法速習編 | Pythonの基礎を短期間で効率的に学べるコースです。Pythonを使ってどのようなことができるのか、その概要から学習をスタートします。 Pythonの基礎をできるだけ早く習得したい方、他の言語の経験があり文法の基本を押さえたい方、Pythonを使ったデータ分析や機械学習など応用的な内容に進みたい方などに最適なコースです。 ・所要時間：20－40分 |
| 深層学習プログラミング体験編 | Pythonを使った画像認識プログラムの開発を実際に体験できるユニークなコースです。 受講生は、Web上の学習環境を利用して、深層学習を用いた画像認識のプログラムを実践的に開発します。コースを通して、画像データの取り扱い方、ニューラルネットワークの構築、モデルの学習と評価など、深層学習プログラミングの一連の流れを体験的に学ぶことができます。 Pythonを使った機械学習や人工知能開発に興味がある方、ディープラーニングの基礎を実践的に学びたい方におすすめのコースです。 ・所要時間：10－30分 |
| 機械学習プログラミング体験編 | Pythonを使って花の品種分類モデルを開発する実践的なコースです。 受講生は、Web上に用意された学習環境で、機械学習のプログラミングを実際に体験します。データの前処理、特徴量の抽出、機械学習アルゴリズムの選択と実装、モデルの学習と評価など、機械学習プログラミングに必要な一連のプロセスを、実践を通して学ぶことができます。 このコースの大きな特徴は、実際のプロジェクトを通して機械学習の考え方や手法を体験的に学べることです。 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に興味がある方、花や植物の分類に興味がある方、機械学習の基礎を実践的に学びたい方などにおすすめのコースです。 ・所要時間：20－30分 |
| 量子コンピューター入門編 | 量子コンピューティングの基礎理論とPythonを用いた実装スキルを習得できる、包括的なコースです。 このコースでは、量子コンピューターの基本的な概念から、量子ビット、量子ゲート、量子回路などの重要なトピックを詳細に学習します。 特筆すべきは、量子コンピューティングの専門企業であるblueqat株式会社の協力を得ていることです。同社が開発した量子コンピューティングのためのPythonライブラリ「Blueqat」を使用し、実践的な学習を進めていきます。 このコースは、量子コンピューターに興味がある方、Pythonを使って量子コンピューティングを学びたい方、将来の量子コンピューター時代に備えてスキルアップしたい方などにおすすめです。 ・所要時間：2－3時間 |
| JavaScript入門編 | Webアプリケーション開発に不可欠なJavaScriptの基礎を短期間で習得できるコースです。 このコースでは、JavaScriptの基本的な文法や構文から始まり、変数、データ型、関数、オブジェクト、イベント処理など、Webアプリ開発に必要な基礎的な概念を網羅的に学習します。 このコースは、Webアプリケーション開発に興味がある方、JavaScriptの基礎をしっかりと身につけたい方、フロントエンド開発のスキルを習得したい方などにおすすめです。 ・所要時間：1時間－1時間50分 |
上記の5つのコースであれば、無料で受講できますのでまずはお試しで受講してみると良いでしょう！
AI Academy Bootcampの受講の流れ
AI Academy Bootcampは、Pythonコース、データサイエンスコース、機械学習コースの3つのコースと、最大28時間のレッスン、最大240問の演習問題で構成された、包括的なAIスキル習得プログラムです。
以下の3つのメリット・特徴があります。
- 効率よく最短で学べるコース：Bootcampでは、初心者でも効率的に学べるよう、段階的なカリキュラムを用意しています。まず、Pythonコースで言語の基礎を固め、データサイエンスコースでデータ分析や可視化の手法を学びます。そして、機械学習コースでAIアルゴリズムの理論と実装を習得します。
- 手厚いサポートが受けられる：各コースには、豊富な演習問題が用意されており、オンラインマンツーマンによる質問対応もあるため、つまずくことなく着実にスキルを身につけられます。
- 第一線で活躍する講師から学べる：さらに、修了後も学んだ知識を活用できるよう、実践的なデータサイエンティスト・AIエンジニア育成コースへの参加も可能です。
AI Academy Bootcampは、AIスキルを本格的に身につけたい方、データサイエンスや機械学習の実務で活躍したい方におすすめのプログラムです。効果的なカリキュラムと手厚いサポートで、AI分野で必要とされる技術を習得し、キャリアアップを目指しましょう。
【初心者向け】Pythonコース
Pythonコースは、プログラミング初心者の方向けに開設されている講座です。
受講の流れは、以下の通りです。
- 1週目Pythonプログラミング入門(オンデマンド授業)
- Pythonとは
- Pythonのインストール
- JupyterNotebookの使い方
- Pythonプログラミングの基本文法
- 変数
- データ型
- 演算子
- 関数(組み込み関数・独自関数)
- 制御構文
- 繰り返し文(for/while)
- モジュール
≪課題≫
- 条件に応じて出力を変えるプログラムの実装
- じゃんけんプログラムの実装
- おみくじプログラムの実装
- 英単語プログラムの実装
- 2週目Python中級(オンデマンド授業)
- Python文法中級編
- 変数の入れ替え方法
- 文字列に変数を埋め込む方法
- リスト内包表記
- 三項演算子
- 関数中級（無名関数,zip,map,filter)
- オブジェクト指向入門（クラスとインスタンス）
- OSモジュールによるファイル操作
- 例外処理
- ディレクトリの構造とUnixコマンド基礎
- requestsモジュール入門
≪課題≫
- クラスを使った簡易ミニゲームの実装
- APIを使ったプログラムの開発
- Python文法中級編
- 3週目Pythonによる統計学入門＆データ分析入門(オンデマンド授業)
- データ分析とは
- データ分析ライブラリ
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
- 統計学概要
- 基本統計量
- Matplotlib,Seabornを用いた可視化
- （ヒストグラム,棒グラフ散布図,箱ひげ図）
- 相関分析（相関係数）
- Titanic号データを用いた実践データ分析
- 補足資料：確率、正規分布、推定と仮説検定
≪課題≫
- 広告データを用いた統計分析と簡易レポート
- 4週目Webスクレイピング入門と実践(オンデマンド授業)
- スクレイピングの為のhtml/css
- Webスクレイピング
- Requestsモジュール
- Beautiful Soup
- Seleniumを用いたブラウザの自動操作
≪課題≫
- 会員制サイトに自動ログイン&スクレイピング
| 料金 (マンツーマン) | ・60分：100,000円(税込)/全4回 ・120分：200,000円(税込)/全4回 |
| 動画時間 | 7-8時間 |
| スライド資料 | 296ページ |
| 演習問題 | 59問 |
| 学習時間/週 | 10－15時間 |
| こんな方にオススメ！ | ・Pythonで自動化ツール開発し、業務効率を図りたい方 ・Pythonで統計分析を行いたい方 ・業務でエンジニアとコミュニケーションをとる方 |
| ゴール | ・Pythonのプログラミングのコードが理解できる ・Python検定合格レベルの力が身に付く ・Pythonを使って業務を効率化するツールが開発できる |
| 紹介特典 | ご自身の友人と一緒に参加する場合、紹介した方とされた方の双方が5%引きで受講できます。 |
| 注意事項 | 入会費などはありません。 |
【初心者向け】AIビギナーコース
こちらのコースは、AIについてゼロから学びたい・プログラミングではないAIの知識について知りたい方向けに開設されています。
受講の流れは、以下の通りです。
- 1週目AI基礎
- AIとは
- AIでできることとできないこと
- AIの種類
- 機械学習
- 教師あり学習とは
- 教師なし学習とは
- 強化学習とは
- 深層学習とは
- AIを正しく評価するために
- 性能評価指標（回帰・分類）
- ROC曲線とAUC
- AI活用事例（画像認識、言語認識、音声認識、予測・分析、生成・制御）
| 料金 | 11,000円(税込) |
| こんな方にオススメ！ | ・G検定（日本ディープラーニング協会主催）をこれから取得しようと検討中の初学者の方 ・DX / AI事業担当や企画・マーケター・営業担当などのビジネスサイドの方 ・AIエンジニアやデータサイエンティストを目指さずとも、純粋にAIのリテラシーを身に付けたい方 |
| ゴール | ・AIや機械学習とは何かがわかる ・現場ごとにAIを使う・使わないの判断ができる ・AIが活用されている様々な事例がわかる |
| 紹介特典 | ご自身の友人と一緒に参加する場合、紹介した方とされた方の双方が5%引きで受講できます。 |
| 注意事項 | 入会費などはありません。 |
【初心者向け】ITビギナーコース
こちらのコースは、プログラミング完全未経験者の方向けに開設されており、Pythonコースの１週目をさらに易しく解説したものとなっています。
受講の流れは、以下の通りです。
- 1週目Pythonの基礎①
- はじめに（コース概要）
- プログラミングとは
- Pythonとは
- プログラミング学習の心得
- GoogleColabの使い方
- 初めてのPythonプログラミング
- 数値の演算（四則演算）
- 文字列の結合
- 文字列の反復
- 変数とは
- 予約語とは
- 変数名のルール（命名規則）
- 変数の上書き
- データ型とは（数値型と文字列型）
- データ型を調べる
- データ型の変換
- リスト型
≪課題≫
データ型に応じて基本的な処理を行い、出力する。
- 2週目Pythonの基礎②
- if文とは
- インデントとブロック
- 真偽値型
- 比較演算子
- in演算子
- 論理演算子
- 分岐構文の3つの種類
- 繰り返し処理（for文）
- if文とfor文を組み合わせる
≪課題≫
FizzBuzz問題
| 料金 | 11,000円(税込) |
| こんな方にオススメ！ | ・プログラミング完全初学者の方 ・Pythonを用いてデータ分析を行うために、Pythonの基礎を固めたい方 ・プログラミングする上での考え方を身に付けたい方 |
| ゴール | ・プログラミング学習の心得がわかる ・Pythonの基本文法がわかる ・有名なプログラマー入門問題「FizzBuzz問題」を自力で解ける |
| 紹介特典 | ご自身の友人と一緒に参加する場合、紹介した方とされた方の双方が5%引きで受講できます。 |
| 注意事項 | 入会費などはありません。 |
【中級者向け】データサイエンスコース
こちらのコースは、データサイエンティスト・データアナリストを目指す方向けに開設されています。
受講の流れは、以下の通りです。
- 1週目AI概論と教師あり学習(回帰)
- AI/機械学習/ディープラーニングとは
- 教師あり学習とは
- 機械学習の一連の流れ
- 回帰分析とは
- 単回帰/重回帰分析
- 多重共線性
- 多項式回帰
- 評価指標(回帰)
- RMSE
- MAE
- 決定係数(R^2)
- 過学習とは
- バイアスとバリアンス
- ノルム
- 正則化
- Lasso回帰
- Ridge回帰
- ElasticNet
≪課題≫
- 住宅価格データセットコンペ
- 線形回帰のスクラッチ（理論と実装）
- 2週目教師あり学習(分類)
- ロジスティック回帰の理論と活用
- irisデータセットを用いた花の分類
- 評価指標(分類)
- 正解率
- 適合率
- 再現率
- F値
- 混同行列
- AUCとROC曲線
- ハイパーパラメータの最適化
- グリッドサーチ
- ランダムサーチ
- 標準化
- 交差検証
- k分割交差検証
- 層化k分割交差検証
≪課題≫
- 癌データセットの分類とレポーティング
- ロジスティック回帰のスクラッチ（理論と実装）
- 3週目教師なし学習
- 教師なし学習とは
- 主成分分析
- 次元削減
- 累積寄与率を基に次元削減
- 次元削減によるデータの可視化
- クラスタリング
- 階層的クラスタリング
- k-means
≪課題≫
- 複数の分類モデルに対する主成分分析の比較レポーティング
- 卸売顧客データ分析
- 4週目データサイエンス概要
- データサイエンス概要（データ分析プロジェクトの一連の流れ）
- 問題解決の為のデータ分析
- ビジネスで良く使う分析手法
- データ分析のためのSQL入門（概要）
- SQLの基本用語
- 記述順序と実行順序
- SQLの基本文法
- 集約関数
- よく利用するクエリ（create,select,where等）
- テーブルの結合（内部結合、外部結合）
- サブクエリ
- SQLによるデータ分析
≪課題≫
音楽データベースから顧客データ分析
- 5週目データ前処理入門
- CRISP-DM
- 探索的データ解析(EDA)
- 欠損値処理
- 特徴量選択
- 特徴量の作成(数値データ)
- Min-Maxスケーリング
- 標準化
- 特徴量の作成(カテゴリカルデータ)
- label encoding
- one-hot encoding
- 不均衡データとは
- 銀行データを用いたデータ前処理
≪課題≫
- 健康診断データセットの前処理
- 不均衡データの処理とモデル構築
- 6週目決定木分析とアンサンブル学習
- 決定木とは
- 情報利得と不純度
- 情報エントロピー
- ジニ不純度
- 決定木の可視化
- 木の剪定
- キノコデータセットを用いた決定木分析
- アンサンブル学習とは
- バギングとブースティング
- ランダムフォレスト
- 勾配ブースティング木
- AdaBoost
- 決定木による特徴量の重要度測定
- 勾配ブースティング木のハイパーパラメータ
- 勾配ブースティング木のライブラリ
- LightGBM
- XGBoost
≪課題≫
- Titanic号データコンペ
- 決定木のスクラッチ（理論と実装）
- 7週目ディープラーニング入門
- ディープラーニング概論
- パーセプトロンとは
- ニューラルネットワークとは
- ディープラーニングフレームワーク
- Kerasとは
- コンピュータビジョン
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 畳み込み層
- プーリング層
- CIFAR-100データセットを用いた畳み込みニューラルネットワークの利用
- 犬・猫分類モデルの構築
- 物体検出と活用事例
- PyTorchによるYOLO入門
- 自前のデータセットで学習する
≪課題≫
- 画像データのスクレイピングとCNNのモデル構築
- ニューラルネットワークのスクラッチ（理論と実装）
- 8週目データ分析演習
- データ分析演習（Titanic号コンペ）
- モデル評価と改良
- グリッドサーチとランダムサーチ
≪課題≫
- 総合演習：データ分析プロジェクト（退会予測モデルの開発とレポーティング）
- 過去のKaggleコンペに挑戦
| 料金 (マンツーマン) | ・60分：150,000円(税込)/全8回 ・120分：300,000円(税込)/全8回 |
| 動画時間 | 16時間 |
| スライド資料 | 667ページ |
| 演習問題 | 152問 |
| 学習時間/週 | 10－15時間 |
| こんな方にオススメ！ | ・Pythonの基本的な文法を理解されている方 ・現在ExcelやSPSS等の統計ソフトでデータ分析を行っているがワンランク上のデータ分析を行えるようになりたい方 ・今後、機械学習や統計分析を用いてデータ分析を行う必要になった方 ・データに基づいた問題解決を行いたい方やデータ分析でビジネスを変革したい方 |
| ゴール | ・自社サービスに問題解決として機械学習を活用する事が出来るようになる ・AI・機械学習の基礎が分かり、Pythonを用いてデータの前処理からモデルの評価やチューニングまでといった機械学習の一連の流れを行うことができる ・主要な機械学習アルゴリズムの理論とスクラッチができる ・SQLとPythonを用いてより実践的なデータ分析を行うことができる ・データサイエンティストとしての考え方、問題解決力が身に付く |
| 紹介特典 | ご自身の友人と一緒に参加する場合、紹介した方とされた方の双方が5%引きで受講できます。 |
| 注意事項 | 入会費などはありません。 |
【中級者向け】機械学習コース
こちらのコースは、AIエンジニアを目指している方向けに開設されています。
受講の流れは、以下の通りです。
- 1週目AI概論と教師あり学習(回帰)
- AI/機械学習/ディープラーニングとは
- 教師あり学習とは
- 機械学習の一連の流れ
- 回帰分析とは
- 単回帰/重回帰分析
- 多重共線性
- 多項式回帰
- 評価指標(回帰)
- RMSE
- MAE
- 決定係数(R^2)
- 過学習とは
- バイアスとバリアンス
- ノルム
- 正則化
- Lasso回帰
- Ridge回帰
- ElasticNet
≪課題≫
- 住宅価格データセットコンペ
- 線形回帰のスクラッチ（理論と実装）
- 2週目教師あり学習(分類)
- ロジスティック回帰の理論と活用
- irisデータセットを用いた花の分類
- 評価指標(分類)
- 正解率
- 適合率
- 再現率
- F値
- 混同行列
- AUCとROC曲線
- ハイパーパラメータの最適化
- グリッドサーチ
- ランダムサーチ
- 標準化
- 交差検証
- k分割交差検証
- 層化k分割交差検証
≪課題≫
- 癌データセットの分類とレポーティング
- ロジスティック回帰のスクラッチ（理論と実装）
- 3週目教師なし学習
- 教師なし学習とは
- 主成分分析
- 次元削減
- 累積寄与率を基に次元削減
- 次元削減によるデータの可視化
- クラスタリング
- 階層的クラスタリング
- k-means
≪課題≫
- 複数の分類モデルに対する主成分分析の比較レポーティング
- 卸売顧客データ分析
- 4週目データ前処理入門
- CRISP-DM
- 探索的データ解析(EDA)
- 欠損値処理
- 特徴量選択
- 特徴量の作成(数値データ)
- Min-Maxスケーリング
- 標準化
- 特徴量の作成(カテゴリカルデータ)
- label encoding
- one-hot encoding
- 不均衡データとは
- 銀行データを用いたデータ前処理
≪課題≫
- 健康診断データセットの前処理
- 不均衡データの処理とモデル構築
- 5週目決定木分析とアンサンブル学習
- 決定木とは
- 情報利得と不純度
- 情報エントロピー
- ジニ不純度
- 決定木の可視化
- 木の剪定
- キノコデータセットを用いた決定木分析
- アンサンブル学習とは
- バギングとブースティング
- ランダムフォレスト
- 勾配ブースティング木
- AdaBoost
- 決定木による特徴量の重要度測定
- 勾配ブースティング木のハイパーパラメータ
- 勾配ブースティング木のライブラリ
- LightGBM
- XGBoost
≪課題≫
- Titanic号データコンペ
- 決定木のスクラッチ（理論と実装）
- 6週目ディープラーニング入門
- ディープラーニング概論
- パーセプトロンとは
- ニューラルネットワークとは
- ディープラーニングフレームワーク
- Kerasとは
- コンピュータビジョン
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 畳み込み層
- プーリング層
- CIFAR-100データセットを用いた畳み込みニューラルネットワークの利用
- 犬・猫分類モデルの構築
- 物体検出と活用事例
- PyTorchによるYOLO入門
- 自前のデータセットで学習する
≪課題≫
- 画像データのスクレイピングとCNNのモデル構築
- ニューラルネットワークのスクラッチ（理論と実装）
- 7週目RNN/LSTMによる時系列解析
- 時系列データとは
- RNN
- LSTM
≪課題≫
- RNNのスクラッチ（理論と実装）
- 乗客予測モデルの実装（時系列解析）
- 8週目機械学習システム構築入門
- 機械学習活用例
- Webの仕組み
- Flask/Jinja入門
- 学習済みモデルのAPI化
- 学習済みモデルのAPIをWebアプリケーションに組み込み
- 機械学習エンジニアへの道（必要なスキルやこの後の勉強方法）
- 【補足資料】HTML/CSS/JavaScript/Ajax/セキュリティ
≪課題≫
機械学習を活用したアプリ開発（ポートフォリオ制作）※自由課題
| 料金 (マンツーマン) | ・60分：150,000円(税込)/全8回 ・120分：300,000円(税込)/全8回 |
| 動画時間 | 16時間 |
| スライド資料 | 739ページ |
| 演習問題 | 165問 |
| 学習時間/週 | 10－15時間 |
| こんな方にオススメ！ | ・Pythonの基本的な文法を理解されている方 ・機械学習やディープラーニングを用いたAI活用を行いたい方 |
| ゴール | ・AI・機械学習の基礎が分かり、Pythonを用いてデータの前処理からモデルの評価やチューニングまでといった機械学習の一連の流れを行うことができる ・機械学習エンジニアとして最低限知っておく必要のある、機械学習・深層学習やアルゴリズムをPythonのライブラリを通じて利用できるようになる |
| 紹介特典 | ご自身の友人と一緒に参加する場合、紹介した方とされた方の双方が5%引きで受講できます。 |
| 注意事項 | 入会費などはありません。 |
これまで紹介してきたすべてのコースを一気に学習できる「全コースプラン」もあります！
AI Academyを受講するメリット
AIプログラミングを学ぶ際に、AI Academyを利用するメリットとしては以下のようなものがあります。
①業界最多を誇る豊富なコンテンツが用意されている
AI Academyは、機械学習に必要な幅広い知識を網羅する、業界最多の490種類以上のオリジナルテキストを提供しています。初心者でも理解しやすいように、数学や統計学の基礎から始まり、Python プログラミングの初歩を経て、機械学習やディープラーニングの応用まで、段階的に学習できるようになっています。これにより、受講生は体系的に知識を積み上げ、AIに関する深い理解を得ることができます。
②短期間で効率よくスキルアップできる
AI Academyでは、受講生一人一人の目標に合わせたカリキュラムを提供しています。自分の作りたいものを明確にすることで、そのために必要なスキルを効率的に習得できます。無駄なく学習を進められるため、短期間で目標を達成することが可能です。プロジェクトベースの学習により、実践的なスキルが身につきます。
③クイズ形式なので着実に知識が身につく
AI Academyでは、Pythonや機械学習に関する多数のクイズを用意しています。受講生は、これらのクイズを解くことで自分の理解度を確認し、苦手な部分を特定できます。AIが受講生の回答を分析し、つまずきやすいポイントを見出します。これにより、受講生は自分の弱点を効率的に克服し、着実にスキルを向上させることができます。
AI Academyの評判と口コミ
最後に、「AI Academy」を利用したほかのユーザーのレビューや口コミをまとめました。
「全体的にかなり満足している」
不明点があっても、チャットサポートの対応が迅速。カリキュラムにおいて問題点があれば、すぐにカリキュラムに反映される。カリキュラムの種類が豊富。カリキュラムの進める順番がとてもスムーズ。
「挫折してしまった」
AIが手軽な料金で学べる優良なサイト。肝心のAIのコードを描けるようになるためにはこのサイトを参考にするだけでは全く知識が足りず、最低限自分で簡単なAIを組めたり、基礎的な知識がある方向けの内容になっている。完全な諸学者だったため、挫折した。
「説明が丁寧で良かった」
Pythonについての理解が浅かったため、エディターの特徴や使用法から丁寧に説明されていてよかった。多様な種類のコースがあるが、並び順については少し疑問を感じた。
とのことでした。全体的には高評価なのではないでしょうか？
以上の評価を総合すると、AI Academyは全体的に質の高い教育を提供しているといえますが、初心者向けのサポートやカリキュラムの構成について、さらなる改善を検討する余地があるでしょう。受講生のフィードバックを積極的に取り入れ、より多くの人がAIを学べる環境を整備していくことが期待されます。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
AIプログラミングスクール『AI Academy』について解説してきました。
今回のポイントをまとめると、以下のようになります。
- AI Academyは、Python・AIスキルを実践的に習得できるオンラインプログラミングスクールです。初心者から中級者まで、各自のレベルや目的に合わせたカスタマイズされたカリキュラムを提供しています。
- AI Academyは3つの料金プランが用意されている
- AI Academyは5つのコースが用意されている
- AI Academyを受講するメリット
- ①業界最多を誇る豊富なコンテンツが用意されている
- ②短期間で効率よくスキルアップできる
- ③クイズ形式なので着実に知識が身につく
- 総合的な評価としては、AI Academyは全体的に質の高い教育を提供しているといえますが、初心者向けのサポートやカリキュラムの構成について、さらなる改善を検討する余地がある
本記事がAIエンジニアを目指す方や、AIスキルを身につけたい方にとって、この記事が学習の一歩を踏み出すきっかけになれば幸いです。
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