キカガク／人工知能・機械学習の基礎が学べるキカガクの一番人気『脱ブラックボックスコース』に完全版が登場＆全12時間分の解説動画付きで無料公開！

コース内容の紹介 

■    キカガク流　脱ブラックボックスコース

キカガク流ブラックボックスコースが完全版で無料公開！

▷ 無料で学び始める方はこちらをご覧ください：https://www.kikagaku.ai

世界中でオンラインコースを提供する『Udemy』で2017年10月に提供を開始して以来、2020年12月現在、45,000人超がキカガクの講座を受講していただいています。

その一番人気の講座がこの『脱ブラックボックスコース』であり、これまでの初級編（4時間）、中級編（4時間）を提供する中、上級編を望む声を多くいただいていました。

この声にお応えするべく、上級編の内容も加え、初級編と中級編の内容も2020年版へブラッシュアップし直して『合計12時間』でディープラーニングの基礎が学べる内容となっています。 
 

手書きの数学で解説

本コースの特徴は基礎となる数学と機械学習の結びつきをバランス良く紹介していることです。ディープラーニングを含めた機械学習では微分・線形代数・確率統計の基礎を押さえておく必要がありますが、これらの基礎的な数学だけではどのように使っていくかイメージが湧きにくく、その結果、学びの途中で挫折してしまうことがあります。

この問題を避けるために、微分を学んだ後に賃貸物件の家賃を予測するといった具体的な問題設定とともに単回帰分析を紹介し、微分がどのように使われるのか、そして、機械学習とはどのように考えるのかをわかりやすく解説しています。
 

ハンズオン形式でプログラミングを解説

また、数学だけでなく Python でのプログラミングと併せて紹介することでビジネスへ実活用していくイメージも掴みやすくなっています。

ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの実装では、いま人気のディープラーニングフレームワークである PyTorch を用います。

PyTorch 単体で用いることもできますが、実用を考えた際にはそのエコシステムを有効活用することが多いはずです。

そこで今回は PyTorch のエコシステムの中から、記述を簡潔にできる PyTorch Lightning、ハイパーパラメータの自動最適化を行える Optuna も併せて紹介して、より実践を意識した内容としています。

キカガク流 脱ブラックボックスコースで学べること

• 機械学習に必須の微分、線形代数、確率統計の基礎
• ディープラーニングの理解に不可欠な単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰の数学と実装
• ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの数学と実装 (PyTorch)
• PyTorch エコシステムの有効活用 (PyTorch Lightning, Optuna)

▷ 無料で学び始める方はこちらをご覧ください：https://www.kikagaku.ai

続編に期待…!!
脱ブラックボックスコースではディープラーニングに関して汎用的に学ぶことができますが、2021年1月頃に、医療系に特化した『メディカル AI 専門コース』のリリースも予定しています。

こちらも全編無料で公開が決まっており、脱ブラックボックスコースはこのコースの基礎編に位置づけられています。続報をお楽しみにお待ちいただけると光栄です。

製作者のコメント

■    吉崎 亮介（株式会社キカガク代表取締役）

ここ数年でディープラーニング技術によるブレークスルーが医療分野を含め報告され、注目を集めています。その一方で、いま日本ではこの技術を使いこなせる人材が少なく、人材育成が急務と言われています。ここに私の意見を加えると、ディープラーニングなどの基礎を学べる環境は書籍や研修含めてそれなりに揃っていますが、実務への活用までを学べる環境が非常に少ないと感じています。キカガクはこの12月で創業して４年が経ちますが、この４年間で受講生へ教えている内容は意外と変わっていません。ビジネスへの実活用を実現するべく、特化した内容のコースを企画するも需要が少なく続かなかったためです。需要も含めて基礎の次のレベルの内容を提供する機会をずっと探っていました。そして、４年がたった今、『人材不足』の問題が解消されていない事実を受け止めると、基礎的な内容を広く浅く教えるだけではこの問題は解決できないと改めて感じています。

今回、『脱ブラックボックスコース』を無料で提供することはキカガクにとって一種の賭けとも言えます。この内容は人気があるからこそ、売り上げの柱にもなっているためです。しかし、会社が一見順調だからと社会的な問題解決から目を背けるのではなく、これから経営面で一時的には厳しい状況が待っているかも知れませんが、キカガクの考える『教育』に正直に向き合おうと決めました。実務で活躍できる人材を輩出できることに貢献したい、そして、その実活用を支援できる技術力に自信のある組織を作ろうと誓い、今回の基礎的な内容を無料で公開する挑戦はその宣言でもあります。これからもベンチャー企業らしく、現状に満足するのではなく、より良い社会へ導くための方法を模索し、挑戦を続けます。

そして今回のコースに関しては、コンテンツの品質を担保するため、私が内容のブラッシュアップから撮影、編集まで一貫して行いました。無料で提供するからと一切の手は抜いておらず、PyTorch を含めた最新の情報を提供できるように最後の最後まで更新し続けました。Udemy で『脱ブラックボックスコース』を提供して以来、経営に注力してコンテンツ制作から遠のいていましたが、多くの受講生から３年間も粘り強く『上級編を待っています』と嬉しい声をいただけたお陰で、モチベーションを落とすことなく、今回の完全版の公開を迎えることができました。
 

この場を借りて、短期的な目線でなく長期的な利益を取ろうと本企画へ賛同してくださったキカガクのみなさま、そして、上級編へ待望の声を粘り強くかけてくださったみなさまにこの場を借りて厚く御礼申し上げます。

キカガク（kikagaku.ai）の紹介

■ キカガクとは？
キカガク（kikagaku.ai）は、先端技術を最短で学べる E-learning 動画学習プラットフォームです。従来型のテキストベースの学習方法とは異なり、資料を実務経験豊富な講師が説明する動画コンテンツ。そして、学習終了後の実力を測るために設計から徹底的にこだわった実力確認テストを取り入れています。また、初学者にとって大きな課題であった「モチベーション管理」や「困ったときにすぐに質問できる環境」という二つの問題を同時に解決するために、チーム学習を採用しています。

■ 学べるコンテンツ
キカガク（kikagaku.ai）は『AI人材育成長期コース』をご購入していただくと、公開している全てのコースに加えて、今後追加するコースが追加料金なしで特定の期間内は視聴が可能です。

キカガク (kikagaku.ai) のコース一覧

■ コース説明
線形代数・微分・確率統計といった基礎的な数学の理論から、ディープラーニングの実装に加えて、日本ディープラーニング協会 (JDLA) が提供する『E 資格』認定講座から、JavaScript/Vue.js/Nuxt.js, Firebase を用いた Web 開発の最前線の知識まで、最新のエンジニアリングを学ぶ上で必要な幅広いコンテンツが受講可能です。

1. AI人材育成長期コース

• AI に必要な基礎知識である線形代数、微分の知識を手書きでわかりやすく解説
• Python の基礎から Django を使用した Web アプリケーション開発方法
• PyTorch を使用したディープラーニングの実装方法

2. ディープラーニングコース

• ニューラルネットワークの数学と実装（PyTorch & TensorFlow）
• 畳み込みニューラルネットワークの数学と実装
• 自然言語に必要な前処理と文書分類、文書生成の実装

3. モダンなWeb開発コース

• HTML, CSS, JavaScript の基礎
• Vue.js, Nuxt.js, Firebase を用いた Web アプリ開発
• GitHub Actions による自動デプロイ

4. 画像処理特化コース

• 物体検出の数学と実装
• セマンティックセグメンテーションの数学と実装

5. 自然言語処理特化コース

• 自然言語の特徴量抽出方法と手法の比較
• Attention, Transformer, BERT の数学と Hugging Face を用いた実装

6. E資格対策コース

• 研究開発に必要な徹底的な理論の解説から実装まで

これらの公開済みコースに加えて 2021 年には以下の新規コースを随時追加していく予定です。

• G 検定対策コース（無料）
• データサイエンティスト育成コース
• モデル開発自動化×デプロイコース
• 統計検定資格試験対策コース
• DX 人材育成コース マネジメント層向け
• DX 人材育成コース 実務層向け

■ キカガクの特長
キカガクの特長は大きく 3 つあります。

• チーム学習
• 動画コンテンツ
• 成果を出すためのこだわりのテスト

▼ チーム学習
チーム学習とは、他の参加者と動画講義を受講し、途中でディスカッションを交えながらチームで理解を深めていく学習スタイルです。

• チーム内のコミュニケーション
• 日程の確保とタイムマネジメント
• ユーザー同士での問題解決

オンラインでの学習でありながらも「仲間と一緒に学ぶ環境」「学ぶ時間の確保」「モチベーションの維持」を実現することができます。また、参加者同士のディスカッションは課題解決にも効果的です。

【チーム学習の流れ】

1. 選択した日時で他の参加者とともに動画視聴を開始
2. 講義途中のアナウンスでディスカッションを開始
3. 動画視聴を再開、タイムスケジュール沿って進行
4. 2と3の繰り返し
5. 最後に他の参加者と振り返り

▼ 動画コンテンツ
従来型の学習教材ではテキストベースで教材が構成されており、短期間でインプットが要求される資格試験対策には有効ですが、何かを始めて学ぶ際の学習方法としては不十分なことがありました。

全編に解説動画付きのコンテンツ

キカガク（kikagaku.ai）では、テキストベースの資料に加えて、株式会社キカガクの講師陣の解説動画を全コンテンツに追加しました。皆様が学ぶ資料を実際に動画で講師が解説を交えながら共に進行してくれるため、挫折する可能性が減り、効率的に学習を進めることができます。

■ 成果を測るためのこだわりのテスト
提供されているコンテンツ内容を全て受講しても、受講を終えた後に成果がでなければ意味がありません。

実践力を測るためのテスト

キカガク（kikagaku.ai）では、徹底的に成果にこだわったテストを取り入れています。従来のテストでは、一問一答方式や単なる選択形式、決まった手順にしたがって取り組む形式が多かった中、キカガクが提供する新しいテストは『ゴール逆算型』のテストです。セクション毎にゴールが設定されており、その過程は自由度高く取り組める内容となっています。このテストシステムを通じて、講義中に得られた知識を試行錯誤しながらすぐに活用する機会が準備されているため、より実践的なスキルを獲得することが可能です。

▶︎ キカガク (kikagaku.ai) の詳細はこちら

AI人材になるための動画学習プラットフォーム

URL：https://www.kikagaku.ai

概要

・会社名：株式会社キカガク

・代表取締役：吉崎 亮介

・設立：2017年1月
・所在地：東京都千代田区神田佐久間町3丁目21-4ポローニア秋葉原301号室
・URL：https://www.kikagaku.co.jp/