9無料のスタンフォードAIコース

導入

人工知能（AI）は、産業に革命をもたらし、多様な分野で前例のない可能性を解き放っています。 AI Researchの主要な機関であるスタンフォード大学は、AIの旅に乗り出したり前進するのに役立つ豊富な無料のオンラインコースを提供しています。あなたが初心者であろうとベテランの専門家であろうと、これらのコースは、AIの概念と方法論に関する非常に貴重な洞察を提供します。この記事では、スタンフォードの9つの無料AIコースを強調しています。

また、出発点としてAnalytics Vidhyaのこの無料入門AIコースを見つけることもできます。

目次

• スタンフォードからの9つの無料AIコース
  • 監視された機械学習：回帰と分類
  • 教師なしの学習、推奨者、および強化学習
  • 高度な学習アルゴリズム
  • アルゴリズム：設計と分析
  • Pythonを使用した統計学習
  • rを使用した統計学習
  • 人工知能の紹介
  • AIの目覚め：経済的および社会的意味
  • ヘルスケアの機械学習の基礎
• よくある質問

スタンフォードからの9つの無料AIコース

スタンフォード大学が提供する9つの無料オンラインAIコースを以下に示します。

1。監視された機械学習：回帰と分類

コースのハイライト

• インストラクター：Andrew Ng
• フォーカス：監視された学習テクニック。
• トピック：線形およびロジスティック回帰、ニューラルネットワーク。
• 主な機能：実用的なアプリケーション、プログラミングエクササイズ、および評価。

前提条件

• 線形代数、計算、および確率の基本的な知識。
• プログラミングエクスペリエンス（PythonまたはOctaveが推奨）。

説明

このコースでは、線形およびロジスティック回帰、ニューラルネットワークなどのコアテクニックをカバーする、監視された学習の徹底的な紹介を提供します。実践的な割り当ては、理論的概念を強化します。これは、機械学習の専門化の最初のコースです。

2。教師のない学習、推奨者、および強化学習

コースのハイライト

• インストラクター：Andrew Ng、Eddy Shyu、Aarti Bagul
• フォーカス：監視なしおよび強化学習。
• トピック：クラスタリング、次元削減、推奨システム、強化学習。
• 主な機能：実用的なプロジェクトと現実世界のアプリケーション。

前提条件

• 「監視された機械学習：回帰と分類」または同等の知識の完了。
• 線形代数、計算、および確率の理解。

説明

このコースは、スタンフォードの機械学習専門化の2番目であり、監督されていない学習とその応用を推奨システムと強化学習に掘り下げています。これは、非標識データから洞察を抽出し、環境から学習するシステムを構築しようとする学習者に最適です。

3。高度な学習アルゴリズム

コースのハイライト

• インストラクター：Andrew Ng、Eddy Shyu、Aarti Bagul
• フォーカス：高度な機械学習アルゴリズム。
• トピック：深い学習、監視なしの学習、生成モデル。
• 主な機能：実践的な割り当てと現実世界のケーススタディ。

前提条件

• 「監視された機械学習：回帰と分類」または同等の知識の完了。
• 線形代数、計算、および確率の理解。

説明

機械学習の専門化のこの最終コースは、前のコースで確立された基盤の上に構築された高度な機械学習技術をカバーしています。複雑なアルゴリズムの理解を深めることを目的とした学習者向けに設計されています。

4。アルゴリズム：設計と分析

コースのハイライト

• インストラクター：ティムラフガーデン
• フォーカス：コアアルゴリズム原則。
• トピック：ソート、検索、グラフアルゴリズム、データ構造。
• 主な機能：強力な理論的基礎と実用的なコーディング演習。

前提条件

• 基本的なプログラミングスキル。
• 個別の数学と証明技術に精通しています。

説明

このコースでは、ソート、検索、グラフアルゴリズムなど、基本的なアルゴリズムの原則をカバーしています。実用的なコーディング演習によって補完される堅牢な理論的フレームワークを提供します。

5。Pythonを使用した統計学習

コースのハイライト

• インストラクター：トレヴァー・ハスティー、ロバート・ティビラニ
• フォーカス：Pythonを使用した統計的方法とデータ分析。
• トピック：線形回帰、分類、再サンプリング方法、教師のない学習。
• 主な機能：実用的なコーディングの割り当てとケーススタディ。

前提条件

• 基本的な統計的および確率知識。
• Pythonプログラミングエクスペリエンス。

説明

このコースでは、実践的なPythonプログラミングフォーカスを使用して統計学習方法を紹介します。一般的なデータサイエンス言語を使用してデータ分析スキルを向上させたい人に適しています。

6。rを使用した統計学習

コースのハイライト

• インストラクター：トレヴァー・ハスティー、ロバート・ティビラニ
• フォーカス：Rを使用した統計学習方法
• トピック：線形回帰、分類、再サンプリング方法、教師のない学習。
• 主な機能：実際のデータセットを使用した実用的なコーディング割り当て。

前提条件

• 基本的な統計的および確率知識。
• Rプログラミングに精通しています。

説明

このコースでは、Rを使用した統計学習手法の包括的な紹介を提供します。これは、実際のデータ分析に統計的方法を適用するのに最適です。

7。人工知能の紹介

コースのハイライト

• インストラクター：ピーター・ノーヴィグ、セバスチャン・スルン
• フォーカス：基本的なAIの概念とアプリケーション。
• トピック：アルゴリズム、ロジック、確率、機械学習を検索します。
• 主な機能：実用的な例を備えたAIの幅広い概要。

前提条件

• 基本的なプログラミング知識。
• 線形代数と確率に精通しています。

説明

この入門コースは、AIの幅広い概要を提供し、機械学習アルゴリズムやAIアプリケーションなどの重要な概念とテクニックをカバーしています。これは、AI初心者にとって優れた出発点です。

8。AI目覚め：経済的および社会的意味

コースのハイライト

• インストラクター：ステファノ・エルモン、パーシー・リアン
• フォーカス：AIのさまざまなセクターへの影響。
• トピック：経済的影響、社会的変化、倫理的考慮事項、将来の傾向。
• 主な機能：主要な専門家と現実世界のケーススタディからの洞察。

前提条件

• 特定の前提条件はありませんが、AIの社会的影響への関心は有益です。

説明

このコースでは、経済と社会への影響に焦点を当てたAIのより広い意味を探ります。 AIの変革効果を理解することに興味のある学習者に最適です。

9。ヘルスケアの機械学習の基礎

コースのハイライト

• インストラクター：ニガム・シャー、マシュー・ラングレン
• フォーカス：ヘルスケアの機械学習アプリケーション。
• トピック：予測モデル、治療効果の推定、ヘルスケアデータ分析。
• 主な機能：ケーススタディと実践的なプロジェクト。

前提条件

• 機械学習の概念の基本的な理解。
• ヘルスケアデータと基本的なプログラミングスキルに精通しています。

説明

このコースは、医療モデル、治療効果の推定、および臨床データ分析をカバーするための機械学習技術の適用に焦点を当てています。

結論

スタンフォードの無料オンラインAIコースは、AIやデータサイエンスに興味のある人に包括的なリソースを提供します。これらのコースは、貴重な知識と実践的なスキルを習得するための道を提供し、AIの旅を開始したり、既存の専門知識を強化したりすることができます。

よくある質問

Q1。スタンフォードのAIコースは完全に無料ですか？ A.はい、リストされているコースは無料でアクセスできます。ただし、完了証明書には料金がかかる場合があります。

Q2。これらのコースの前提条件はありますか？ A.前提条件は異なります。いくつかのコースは初心者向けですが、他のコースではコンピューターサイエンスと数学の予備知識が必要です。登録する前に前提条件を確認してください。

Q3。証明書を取得できますか？ A.証明書は有料ですが、コースのコンテンツは無料のままです。

Q4。これらのコースはどのくらい時間がかかりますか？ A.持続時間はさまざまです。ほとんどは自己ペースであり、数週間または数か月で完了することができます。

Q5。初心者に最適なコースはどれですか？ A.アンドリューNGの「監視された機械学習：回帰と分類」は、初心者には強くお勧めします。

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