受講する価値のあるAIコース10選

CourseraのAI for Everyone

AIコースでよく目にする名前の一つにアンドリュー・ン氏がいます。彼はスタンフォード大学の非常勤教授であり、DeepLearning.AIの創設者、そしてCourseraの共同創設者でもあります。ン氏は、NVIDIAをはじめとする企業がAIハードウェアの変革に取り組んでいる、ディープラーニングにおけるGPUの活用に関する2009年の論文の著者の一人です。ン氏は、100万人以上が受講する人気のセルフペースコース「AI for Everyone」の講師であり、その原動力となっています。Courseraの「AI for Everyone」には、以下の4つのモジュールが含まれています。

• AIとは何ですか?
• AIプロジェクトの構築
• 企業におけるAIの構築
• AIと社会

価格

個人の場合、Courseraアカウントは月額49～79ドルで、コースとプランに応じて7日間の無料トライアルが付きます。ただし、「AI for Everyone」コースは無料で受講できます。月額79ドルの料金を支払うことで、採点付きの課題へのアクセスと認定資格の取得が可能になります。

間隔

Coursera によれば、このクラスは完了までに 6 時間かかります。

長所

• Coursera は、広く使用されている人気のコース プラットフォームです。
• インストラクターはその分野で優れた能力を証明しています。
• 7 日間の無料トライアル期間内にコース全体を修了することが可能です。
• Coursera はゲーム化された目標を重視しています。

短所

• 情報は基本的かつ一般化されています。
• コースビデオは最近更新されていないため、生成 AI に関する最新情報は含まれていません。
• Coursera の UI は乱雑になることがあります。

前提条件

このコースには前提条件はありません。

AWS による生成型 AI 対応組織の構築 (Coursera 経由)

経営幹部として、社内の機械学習ビジョンを具体化したいとお考えですか？この非技術的なコースは、ビジネスリーダーがAIと機械学習プロジェクトに関するトップダウンの理念を構築するのに役立ちます。ビジネスリーダーと技術リーダー間の対話を促進するのに役立つでしょう。

価格

Courseraの7日間トライアル期間内に完了した場合は無料です。それ以外の場合は、コースとプランに応じて月額49～79ドルのCourseraアカウントが必要です。

間隔

このコースは約1時間かかります。

長所

• トピックを始めるのに適した概要です。
• AI および ML プロジェクトについて関係者と話し合う方法に焦点を当てます。
• 自己評価のためのクイズが含まれています。

短所

• タイトルには「生成型AI」が含まれていますが、このコースは機械学習の普及を促進するための新たな取り組みです。多くのアイデアは生成型AIにも当てはまりますが、生成型AIに特有のものではありません。
• コースは短く、情報は一般化される可能性があります。
• このコースは外部のAWSサイトでホストされていますが、クイズにアクセスして完了するにはCourseraポータルが必要です。この2つのサイト間の移動は面倒です。

前提条件

このコースに必要な前提条件はありません。

DataCampの人工知能の理解

これは、AIの実用的応用や潜在的な社会的影響など、AIを総合的に捉える点で他とは一線を画す、高評価の初心者向けコースです。実践的な演習も含まれていますが、学習者にコーディングの知識は必要ないため、実践的な内容と初心者向けの内容がバランス良く組み合わされています。Datacampの「人工知能の理解」コースは、ビジネスとエンタープライズに関するセクションが含まれているため、特に興味深い内容となっています。AIを活用するために必要なインフラやスキルについて、技術的な話ではなく、分かりやすく解説してほしいビジネスリーダーにとって、このコースは魅力的かもしれません。

価格

このコースは、DataCampのサブスクリプション（1人あたり月額25ドル、年間請求）でご利用いただけます。教育機関の方はグループサブスクリプションを無料でご利用いただけます。

間隔

このコースはビデオと演習を含めて約 2 時間かかります。

長所

• Courseraと同様に、DataCampのUIはゲーミフィケーションされたポイントシステムとデータに基づいたマイルストーンを重視しています。これにより、一部のユーザーはタスクを小さなチャンクに分割し、タスクに集中してコースをより早く完了できる可能性があります。
• 現実世界に近いシナリオと実用的なユースケースが含まれています。

短所

• DataCampのUIはポップアップやプロモーションで雑然としている場合があります。ゲーミフィケーションが集中力を高めてくれない場合は、気が散ってしまう可能性があります。
• 一部のコンテンツは非常に一般化されており、ペースが遅い場合があります。

前提条件

このコースには前提条件はありません。

Google Cloud の Generative AI 学習パス入門

Google Cloud の Generative AI 入門ラーニングパスでは、初心者向けに Generative AI と大規模言語モデルの概要を解説しています。Google が提供しているため、Generative AI の構築に使用される Google アプリケーション（Google Tools と Vertex AI）が具体的に紹介されています。また、責任ある AI に関するセクションも設けられており、学習者は将来作成する Generative AI に関する倫理的実践について考える機会を得られます。このラーニングパスを完了すると、「Prompt Design in Vertex AI」スキルバッジが付与されます。

Google Cloud のもう 1 つのオプションは、Generative AI for Developers Learning Path です。

価格

このコースは無料です。

長所

• すっきりしたUI。
• プレゼンテーションはエネルギッシュかつモダンです。
• AI に関して初心者が抱く可能性のある一般的な実用的な質問に回答します。

短所

• 場合によっては Google 製品のみに焦点を当てますが、Google 管理者の場合は問題にならない可能性があります。

間隔

このコースは8時間30分のコンテンツで構成されていますが、一部はクイズ形式です。コースの完了にかかる時間は個人によって異なります。

前提条件

パスには前提条件はありません。

IBMの人工知能入門（Coursera経由）

このコースはIBMのプロフェッショナルが指導するため、生成型AIと機械学習が現在どのように活用されているかについて、実践的な洞察が得られる可能性があります。倫理的問題を含む、人工知能に関する幅広いトピックを網羅した8時間のコースです。人工知能入門にはクイズが含まれており、Courseraの様々なプログラムのキャリア認定資格取得にも役立ちます。

価格

Courseraの7日間無料トライアル期間内に修了した場合は無料、その後はコースとプランに応じて月額49～79ドルがかかります。学費援助もご利用いただけます。

間隔

Coursera では、このコースには約 8 時間かかると見積もっています。

長所

• このコースは複数の学習パスまたは認定トラックの一部であるため、このコースを完了すると、学習者は Coursera で他の興味を追求し始めることができます。
• このコースは監査可能であり、無料で受講できますが、認定には寄与せず、評価も行われません。

短所

• 認定トラックを選択すると、Coursera は一部の認定にはサブスクリプションが必要であることをユーザーに通知します。
• コースを完了するために必要な IBM ツールへのサインインでバグが発生したり、問題が発生したりしたという報告がいくつかありました。
• コースの後半では、実践的なユースケースではなく専門家へのインタビューが中心となる点を指摘する声もありました。これらのインタビューは必ずしも欠点ではありませんが、一部の受講者からは、インタビューの内容は宣伝されていたほど教育的でも実践的でもなかったという意見もありました。

前提条件

このコースに必要な前提条件はありません。

AWS ジェネレーティブ AI 開発キット

AWSはAI関連のコースやプログラムを数多く提供していますが、私たちがこのコースを選んだのは、開発キットの最初の2つのコースである基礎コースと、特定のAWS製品に関する実践的な知識とトレーニングを組み合わせたためです。これは、組織で既に複数のAWS製品を使用しているものの、より生成的なAI製品やサービスへの展開を希望している方にとって非常に実用的でしょう。このオンラインのセルフガイドキットには、ハンズオンラボと、ゲーム感覚でAIを活用した体験を提供するAWS Jamチャレンジが含まれています。

価格

AWS Generative AI 開発キットは、AWS Skill Builder サブスクリプションの一部です。AWS Skill Builder は7日間のトライアル期間があり、その後は月額29ドルまたは年額449ドルでご利用いただけます。

間隔

コースの修了には 16 時間 30 分かかります。

長所

• トピックの徹底的な調査。
• AWS 製品に関する特定のスキルを習得するのに適しています。
• AI 開発に関する試験や認定資格を取得して練習しましょう。

短所

• コースで扱われる内容は、特定の AWS 製品以外では関連がない可能性があります。
• 一部の学習者はコースの構造がわかりにくいと感じました。

前提条件

このコースは、生成AIをこれまで使用したことのないプロフェッショナルに適していますが、AWSエコシステムでの実務経験があると役立ちます。特にAmazon Bedrockについては、AWS Technical Essentialsコースを修了しているか、同等の実務経験があると有利なレベルで解説されます。

ハーバード大学人工知能コンピュータサイエンス専門資格

ハーバード大学のオンラインプロフェッショナル認定資格は、同大学の由緒ある「コンピュータサイエンス入門」コースと、AI関連のキャリアに特化した別のコース「Pythonによる人工知能入門」を組み合わせたものです。この認定資格は、AIに重点を置いたソフトウェア開発者を目指す方に最適です。このコースは自分のペースで学習でき、受講者はハーバード大学の教員による録画された指導を受けることができます。

価格

執筆時点では、両コースを合わせて466.20ドルです。これは通常価格518ドルから割引された価格です。受講者は認定資格の両コースを無料で受講できますが、認定資格自体は有料です。

間隔

これらのコースは自分のペースで学習できますが、修了までの推定所要時間は週 7 ～ 22 時間で 5 か月です。

長所

• 高く評価されている教育者とカリキュラム。
• 徹底的。
• 大学、特にハーバード大学関連の認定資格は、就職活動や進学の際に有利になる可能性があります。

短所

• 比較的高価です。
• レビューによっては、一部の資料が古くなっている可能性があります。

前提条件

前提条件は特にありませんが、高校レベルのプログラミング基礎経験があれば、しっかりとした基礎を築くことができるでしょう。コンピュータサイエンス入門コースでは、C、Python、SQL、JavaScript、そしてCSSとHTMLを用いたアルゴリズムとプログラミングを学習します。

MITの機械学習と人工知能のプロフェッショナル認定プログラム

「MITはAIの台頭と、それが世界経済全体に生み出している新たな雇用形態において主導的な役割を果たしてきました」とプログラムの説明には記されており、このコースの教育的伝統を要約しています。MITのプロフェッショナル向けAI・機械学習認定コースは、この分野の最先端で活躍するMITの教員によって指導されています。

この認定プログラムは、従来の大学のコースに匹敵し、そのレベルの取り組みが価格に反映されています。

受講者は、対象となるコースを少なくとも16日間修了すると、修了証書を取得できます。コースは通常、6月、7月、8月にオンラインまたはMITキャンパスで開講されます。

価格

出願料は325ドルです。必須科目は以下の2つです。

• 「ビッグデータとテキスト処理のための機械学習：基礎」は 2 日間で 2,500 ドルかかります。
• 「ビッグデータとテキスト処理のための機械学習：上級」は 3 日間で 3,500 ドルかかります。

残りの必須の 11 日間は選択科目で構成できます。選択科目はそれぞれ 2 日から 5 日間で、費用は 1 科目あたり 2,500 日から 4,700 ドルです。

間隔

16日間。

長所

• 現役学生と卒業生に MIT 同窓会ネットワークへのアクセスを提供し、さらなる教育とつながりを提供します。
• 仲間とネットワークを構築し、一緒に学びましょう。

短所

• このリストにある他のオンライン コースよりも柔軟性が低く、従来の大学コースと同じように開催され、ペースも調整されます。
• 比較的高価です。

前提条件

機械学習と人工知能のプロフェッショナル認定プログラムは、コンピュータサイエンス、統計学、物理学、または電気工学の分野で3年以上の経験を持つ技術プロフェッショナルを対象としています。特に、MITはデータ分析に関わる業務に携わる方、または予測モデリングについてより深く学ぶ必要があるマネージャーにこのプログラムを推奨しています。

スタンフォード大学人工知能プロフェッショナルプログラム

スタンフォード大学の厳格な学術的基準を満たす人工知能（AI）プロフェッショナルプログラムを修了すると、認定資格を取得できます。このプログラムは、AIモデルをゼロから構築し、ビジネスに合わせて微調整する方法を学びたいプロフェッショナルに最適です。さらに、AIに関する研究結果を理解し、独自のAI研究を行うための支援も提供します。このプログラムは、業界のプロフェッショナルとマンツーマンで指導する時間を設けており、受講者はプログラムの全8つのコースを受講することも、個々のコースを選択することもできます。

個々のコースは次のとおりです。

• 人工知能の原理と技術。
• ディープラーニングによる自然言語処理。
• 自然言語理解。
• 機械学習。
• 強化学習。
• グラフを使った機械学習。
• ディープマルチタスクとメタ学習。
• ディープ生成モデル。

価格

スタンフォード大学の人工知能プロフェッショナル・プログラムは、1コースあたり1,750ドルです。3コースを修了すると、修了証書が授与されます。

間隔

各コースは10週間で、週10～15時間の授業が行われます。コースは指定された日程で開催されます。

長所

• 厳格な教材と一流の教育者。
• 専門的なポートフォリオに追加できる研究プロジェクトやその他の実践的な作業が含まれる場合があります。
• 同僚とのネットワークを築く機会。

短所

• 比較的高価で時間がかかりますが、得られる教育はそれに比例して徹底的かつ実用的です。

前提条件

関心のある専門家は申請書を提出できます。申請者は以下の分野で能力を証明する必要があります。

• Python でのコーディング。
• 基本的な Linux コマンドライン ワークフロー。
• 大学の微積分学と線形代数（導関数、行列/ベクトル表記法、演算を含む）。
• 確率論。

Udacityの人工知能ナノ学位プログラム

Udacityの人工知能ナノ学位プログラムは、人工知能を用いて数学的な問題を解く方法に関する実践的な知識を卒業生に提供します。この授業は生成型AIモデルに関するものではなく、従来の探索アルゴリズム、確率的グラフィカルモデル、そして計画・スケジューリングシステムの基礎を学びます。このコースを修了した学習者は、実社会で以下のような用途に使用されているアルゴリズムを実際に活用する経験を積むことができます。

• 計画中。
• 最適化。
• 問題解決。
• オートメーション。
• 物流業務。
• 航空宇宙。

価格

このコースの料金は、月額 249 ドル (毎月支払い)、またはサブスクリプションの最初の 4 か月間は 846 ドルで、その後は月額 249 ドルになります。

間隔

このコースは約3か月続きます。

長所

• さまざまな種類の AI を操作するための高度な技術的基盤。
• 現実的なスタイルのプロジェクトと演習が含まれています。

短所

• Udacity が主催するコースのレビューの中には、近年、コースの質が低下していると指摘するものや、一部の科目ではコースの進行が速すぎると指摘するものもありました。
• レビューによっては、一部の資料が古くなっている可能性があります。

前提条件

このコースの受講者は、プログラミングと数学の知識と経験が必要です。以下のスキルが推奨されます。

• オブジェクト指向の Python。
• 中級 Python。
• オブジェクト指向プログラミングの基礎。
• 基本的なデータ構造とアルゴリズム。
• 基本的な記述統計。
• 基本的な微積分。
• コマンドラインインターフェースの基本。
• 微分積分学。
• スクリプト。
• 線形代数。
• 基本的なアルゴリズム。
• Jupyter ノートブック。