こんな疑問にお答えします。
機械学習講座は60万人以上が受講した超人気講座です。
Courseraには機械学習やディープラーニングを学べる優良講座が複数あります。
講師を務めるのは大学や企業にて現役で働くその道のエキスパートたちです。
彼らから学べば実戦的なスキルを身に付け、仕事に活かせますよ。
この記事では機械学習とディープラーニングの初心者の方におすすめの講座を8つ紹介します。
機械学習・ディープラーニングとは
機械学習もディープラーニングもAIの一種です。
どちらもコンピュータがデータから規則性を学習し、予測モデルを立てて意思決定を行います。
機械学習とディープラーニングの違いはこちらです。
| 機械学習 | ディープラーニング | |
| 学習方法 | 人間がデータの特徴を指示 | 人工ニューラルネットワークがデータから自動的に特徴を抽出 |
| データ量 | 少なくても学習できる場合がある | 大量のデータが必要 |
| 特徴量 | 人間が決める | 自動的に決まる |
| モデルの解釈性 | 高い | 低い |
| 適用場面 | シンプルなパターンの予測 | 画像認識など複雑なパターンの予測 |
特徴量とは予測モデルの特徴を数値化したものです。イメージとしてはy=ax+bのaとbのことです。y=ax+bではaとbの値によって式の特徴（傾き、切片）が変わりますよね。同じように機械学習などにおいても特徴量によってモデルの特徴が変わります。
モデルの解釈性とは作成した予測モデルがなぜそうなったのかをどれだけ説明できるかです。解釈性が低いということはざっくり言うと「理由はよくわからないけど、こうするとうまく予測できるんだよね」みたいなことです。
機械学習とディープラーニングはそれぞれ異なる用途に使われます。
シンプルなパターンを予測したいのなら機械学習が適していますし、画像認識や音声認識、自然言語処理など複雑なパターンにはディープラーニングが適しています。
一番のおすすめは「機械学習」講座【迷ったらこれ】
次の項目でおすすめ講座を5つ紹介しますが、中でも一番のおすすめは機械学習講座です。
2025年4月時点で60万人以上が受講しており、「機械学習を学ぶならコレ」と本でも紹介されるくらい有名な講座です。
機械学習の基礎を学べ、初心者向けにわかりやすく解説してくれます。
ディープラーニングを学ぶにしても機械学習の知識が必要なので、まずは機械学習講座を受講するのがおすすめです。
Courseraの機械学習&ディープラーニングおすすめ人気講座8選
機械学習とディープラーニングを学べる講座の内、筆者が受講して良かった講座や受講者が多く、評価の高い講座を5つ選びました。
AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）【初心者向け】
| レベル | 初級 |
| 前提知識 | 不要 |
| 学習期間(週10時間学習の場合) | 1週間 |
| 日本語対応 | 〇 |
| 料金 | 7,342円/月 |
| Coursera Plusに含まれるか | × |
| 講座ページ | >>講座はこちら |
この講座の講師は上で紹介した講座「機械学習」で講師をしているAndrew Ngさんです。
長年AIの分野に携わり、DeepLearnig.AIという企業の創設者でもあるAndrew NgさんがAIの概要について説明した後、AIを仕事にどう生かすかやAIとどう共存していくかなどを解説します。
易しい内容なので理系文系や職種問わず、AIの基礎を学びたい方やAIを使いこなしたいすべての方が受講できる講座です。
さらにこの講座の日本語版はAndrew Ngさんの講座の後にJDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）が制作した以下の講座を追加した特別版です。
日本語版の追加講座
- DXとは何か
- DXにおけるAIの重要性
- 日本におけるAI活用
この講座の修了証を提示すればJDLAが実施するG検定（AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験）が30%引きで受けられます。
資格を取ってAIの分野に転職しようと考えている方にもおすすめの講座です。
>> 「AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）」の講座はこちら
機械学習のための数学【初心者向け】
| レベル | 初級 |
| 前提知識 | 不要 |
| 学習期間(週10時間学習の場合) | 1か月 |
| 日本語対応 | 〇 |
| 料金 | 7,342円/月 |
| Coursera Plusに含まれるか | 〇 |
| 講座ページ | >>講座はこちら |
機械学習の理解に必要な以下の数学について学びます。
- 線形代数
- 微分積分
- ベクトル
- 行列
- 主成分分析による次元削減
この講座を受ければ機械学習を学ぶにあたって必要な数学の知識はバッチリです。
「高校で習ったけど忘れてしまった…」という方や「文系だったからそもそも習ってない…」という方におすすめです。
Python入門【初心者向け】
| レベル | 初級※ |
| 前提知識 | 不要 |
| 学習期間(週10時間学習の場合) | 3週間 |
| 日本語対応 | 〇 |
| 料金 | 7,342円/月 （修了証なし、聴講のみは無料） |
| Coursera Plusに含まれるか | 〇 |
| 講座ページ | >>講座はこちら |
※この講座はグーグルアドバンストデータアナリティクスプロフェッショナル認定証講座の一部です。認定証講座全体としては上級ですが、こちらの講座は初級レベルの内容です。
機械学習やディープラーニングを学ぶにあたってプログラミングの基礎知識は必須です。
特にPythonは機械学習やディープラーニングでよく使われるプログラミング言語です。
この講座では以下のようなPythonの基本的な知識を身に付けられます。
- Pythonの特徴
- コーディングするための環境「Jupyter Notebooks」の使い方
- 関数
- 条件分岐
- ループ
- ストリングス
- Pythonのデータ構造
この講座は修了証なしで良ければ無料で受講できます。
無料で受講するには講座ページの「無料で登録」ボタンをクリックし、出てくる画面下部の「聴講コース」をクリックします。
「これからAIについて学びたいけれどプログラミングはやったことがない…」という方におすすめです。
機械学習【初心者向け】
| レベル | 初級 |
| 前提知識 | 基本的なプログラミングスキル、高校レベルの数学 |
| 学習期間(週10時間学習の場合) | 2か月 |
| 日本語対応 | 〇 |
| 料金 | 7,342円/月 |
| Coursera Plusに含まれるか | × |
| 講座ページ | >>講座はこちら |
機械学習とは予測モデルを構築することです。
機械学習プログラムに集めたデータを学習させると、過去のデータを元に未来のデータを予測するモデルを作ることができます。
そんな機械学習の基礎を学ぶのに最も適した講座がこの「機械学習」です。
講師を勤めるAndrew Ng（アンドリュー・ン）さんはGoogle Brainチームの創設リーダーをしていた方で、CourseraとDeepLearning.AIの創設者でもあります。
現在はCourseraの会長、スタンフォード大学の非常勤教授、AIの研究者などをしています。
AIについて誰よりも理解しているAndrew Ngさんの授業はめっちゃわかりやすかったです。
一見難しい概念も例えを使ってわかりやすく解説してくれます。
受講に必要な高校数学の知識は講座内で簡単に説明してくれますが、イマイチ理解できないという方はこちらの講座で数学のおさらいができます。
Pythonを用いた基本的なプログラミングの知識も必要ですが、他の言語で基本的なコーディングができるのであれば大丈夫です。
プログラミングを全くやったことがない方はこちらの講座で予習しておくのがおすすめです。
機械学習を学び始めたい人に最もおすすめできる講座です。
機械学習講座については以下の記事でより詳しく解説しています。
詳しくはこちら
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Courseraの機械学習(Machine Learning)を徹底解説
Courseraでスタンフォード大学が提供している機械学習（Machine Learning）って講座が評判良いらしいんだけど、実際どうなの？ 機械学習講座ってどんな内容なの？無料で受けられるの？難し ...
続きを見る
ディープラーニング
| レベル | 中級 |
| 前提知識 | Pythonの中級スキル、線形代数と機械学習の基本的な理解 |
| 学習期間(週10時間学習の場合) | 3か月 |
| 日本語対応 | 〇 |
| 料金 | 7,342円/月 |
| Coursera Plusに含まれるか | × |
| 講座ページ | >>講座はこちら |
この講座ではディープラーニングの基礎を身に付けられます。
使用言語はPython、ライブラリはTensorFlowを使います。
講座を修了すると以下のスキルが身に付きます。
- ニューラルネットワークの構築とトレーニング
- ディープラーニングのためのテストセットの訓練と開発
- TensorFlowを用いたニューラルネットワークの実装
- 畳み込みニューラルネットワークの構築と画像や動画などに適用
などなど
講師は機械学習講座と同じAndrew Ngさんです。
受講にあたってはPythonと線形代数、機械学習の知識が必要です。
Pythonは基本的なコーディングができるのに加えてデータ構造の理解も必要なので、自信がなければこちらの講座で事前学習できます。
機械学習と線形代数の知識はこちらの講座で身に付けられます。
機械学習を学んだ後、さらにディープラーニングでニューラルネットワークを極めたい方におすすめの講座です。
自然言語処理
| レベル | 中級 |
| 前提知識 | Pythonの中級スキル、機械学習・線形代数・微分積分・統計の知識 |
| 学習期間(週10時間学習の場合) | 3か月 |
| 日本語対応 | 〇 |
| 料金 | 7,342円/月 |
| Coursera Plusに含まれるか | × |
| 講座ページ | >>講座はこちら |
自然言語処理とはコンピュータが人間の言葉を理解し、処理する技術です。具体的にはテキストや音声データを分析して意味を把握したり、文章を生成したりします。
この講座では機械学習とディープラーニングを応用して自然言語処理を実現します。
講座を修了する頃には以下のスキルが身に付きます。
- 質問応答や感情分析を実行する自然言語処理プログラムを設計
- 自然言語処理による言語翻訳ツールを作成
- 自然言語処理によりテキストを要約
中級者向けの内容なので、上の表に記した前提知識が必要です。
機械学習は実務レベルの知識、Pythonはディープラーニングフレームワーク利用経験があるのが好ましいです。
仕事で機械学習を使った経験を活かして自然言語処理にも挑戦してみたい方におすすめの講座です。
すべての人のための生成型AI【初心者向け】
| レベル | 初級 |
| 前提知識 | 不要 |
| 学習期間 | 5時間 |
| 日本語対応 | 〇 |
| 料金 | 7,342円/月 （修了証なし、聴講のみは無料） |
| Coursera Plusに含まれるか | × |
| 講座ページ | >>講座はこちら |
生成AIとはテキスト、画像、音声、動画などのコンテンツを新たに生成するAIのことです。
最近話題のAIについて5時間でサクッと学べる講座です。
具体的には生成AIについての以下の知識を学びます。
- 生成AIとは何か
- どのように機能するのか
- 使用例
- 生成AIにできることとできないこと
- 生成AIの構想から立ち上げまでのサイクル
- 生成AIが社会にもたらす機会とリスク
などなど
修了証の取得は有料ですが、講座で学ぶだけなら無料でできます。
前提知識は必要ないので、生成AIについて知りたい方は気軽に受講してみてください。
生成的逆数ネットワーク (GAN)
| レベル | 中級 |
| 前提知識 | Pythonの中級スキル、TensorFlowかKerasかPyTorchのディープラーニングフレームワークの経験、AI・ディープラーニング・畳み込みニューラルネットワーク・線形代数・微分積分・統計の知識 |
| 学習期間(週10時間学習の場合) | 2か月 |
| 日本語対応 | 〇 |
| 料金 | 7,342円/月 |
| Coursera Plusに含まれるか | × |
| 講座ページ | >>講座はこちら |
GANとは2つのニューラルネットワークを競い合わせることでデータを学習し、新しいデータを生成する生成モデルの一種です。具体的には生成器がデータを生成し、識別機が与えられたデータがAIが作ったデータが否かを判定します。これを繰り返すことで生成器がよりリアルなデータを作れるようになります。
より現実に近い画像や動画などを生成できる敵対的生成ネットワーク（GAN）の基礎から応用までを学べる講座です。
講座名は自動翻訳で「生成的逆数ネットワーク」となっていますが、GANの正しい日本語名は「敵対的生成ネットワーク」です。
具体的には以下の内容を学びます。
- GANの基本的な構成要素の理解
- PyTorchというライブラリを用いて基本的なGANを構築
- 高度なGANを構築するための畳み込み層の使用
- GANの出来の評価
などなど
中級レベルのため、受講に際しては上の表に記載した前提知識が必要になります。
前提知識が不足している方は事前にディープラーニング講座を受講しておくことをおすすめします。
高度な生成AIを作るためにGANを学びたいという方におすすめの講座です。
機械学習&ディープラーニングおすすめ人気講座まとめ
この記事では初心者向けに以下のおすすめ講座を紹介しました。
特に機械学習講座はこれから機械学習とディープラーニングを学び始めるすべての方におすすめです。
Courseraは現役エンジニアの講義を受けられるので、実践的なスキルを身に付けてスキルアップを叶えられます。
＼高品質の授業をお手頃価格で受講／
Courseraの料金体系については以下の記事で解説しています。
Courseraの概要はこちら
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