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TensorFlowが学べる、無料のオンライン学習講座。CourseraとUdacityに新設

2019年3月11日

有名オンライン学習プラットフォームのCourseraとUdacityに、無料の初心者向けTensorFlowコースが新設されたことが、TensorFlow Dev Summit 2019で発表された。各コースの概要を紹介する。

一色政彦 デジタルアドバンテージ 一色 政彦

CourseraとUdacityにTensorFlowの新コース登場

 2019年3月6日~7日(米国時間)にライブラリ「TensorFow」の利用者向けのカンファレンス「TensorFlow Dev Summit 2019」が開催された。TensorFlow 2.0の概要(後日、紹介記事を公開予定)といった新機能など重要な発表がいくつかあった。本稿ではそのうち、TensorFlowが学べる、新しい無料のオンライン学習講座(コース)を紹介しよう。具体的には、

という2つの講座である。

図1 TensorFlow Dev Summit 2019で発表された2つの新オンライン学習講座

 それぞれの概要をもう少し説明しておこう。

CourseraのTensorFlow学習コース

図2 Courseraの「Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning」

 内容は初心者レベルで難しくない。Pythonのコーディング経験と高校レベルの数学が必要となる。

 1週間に4~5時間勉強すると、4週間で学習が完了する内容となっている。具体的には以下のタイトル(筆者が翻訳)が付いている。

  • WEEK 1(3時間): 新しいプログラミングパラダイム
  • WEEK 2(2~4時間): コンピュータービジョン入門
  • WEEK 3(5時間): CNN(畳み込みニューラルネットワーク)でビジョンの強化
  • WEEK 4(6時間): 現実世界の画像の利用

 音声は、英語のみとなっている。聞き取りやすいので、英語がある程度聞ける人ならそのまま英語音声で問題ないと思われる。

 日本語字幕は、最初のビデオのみ用意されているが(図3)、その後のビデオには用意されていない(執筆時点。今後、有志が現れれば、他のビデオの字幕が作成されていく可能性はある)。

図3 Courseraの日本語字幕表示(最初のビデオのみ)

 受講するだけなら無料である。受講証明書が欲しい場合は、執筆時点では5389円(図4)でコースを購入して受講することで入手できる。

図4 受講証明書を獲得するための有料受講の選択

図4 受講証明書を獲得するための有料受講の選択

 ちなみに、Coursera内には、他にもTensorflowが学べる日本語のコースも多数あるので、気になる人はチェックしてみてほしい(また、英語のコースでも日本語字幕が利用できるものもある)。

UdacityのTensorFlow学習コース

図5 Udacityの「Intro to TensorFlow for Deep Learning」

 こちらの内容は中級(Intermediate)レベルと表記されている。ただし、筆者がいくつかビデオを見てみた限りでは「最初の方は、初心者向け」の内容だと感じた。コースの中にPythonの解説も必要最小限あり、数学知識などの前提要件はないようである。

 まだすべてのレッスン(LESSON)が出そろっていないようだが、コース全体は約2カ月間で学習が完了する内容と表記されている(1カ月に何時間勉強する想定かは不明)。具体的には(執筆時点で)以下のタイトル(筆者が翻訳)のレッスンがある。

  • LESSON 1(30分): このコースへようこそ
  • LESSON 2(2時間): 機械学習(Machine Learning)入門
  • LESSON 3(2時間): 初めてのモデル - Fashion MNIST
  • LESSON 4(2時間): CNN(畳み込みニューラルネットワーク)入門
  • LESSON 5~: 今後さらに多数のレッスンが追加されていくようで、次回のレッスン拡充は4月16日の予定となっている

 音声は、こちらも英語のみとなっている。聞き取りやすいので、英語がある程度聞ける人ならそのまま英語音声で問題ないと思われる。

 日本語字幕は、用意されていない。しかし、UdacityはYouTubeを利用しており、YouTubeの自動翻訳機能が使える(翻訳精度はおおむね問題ないレベルだと感じる)。

図6 Udacityの日本語字幕表示(YouTubeの自動翻訳機能)

 学習時に日本語情報が必要な場合は、Udacityの方で勉強してみるとよいだろう。

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※以下では、本稿の前後を合わせて5回分(第5回~第9回)のみ表示しています。
連載の全タイトルを参照するには、[この記事の連載目次]を参照してください。

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