こないだオンラインのAI学習サービスの「Aidemy」を1カ月限定で受講したんよ。そんときのまとめをしてみたんや！
ぎんさんの「まとめてみた♪」シリーズですね！「Aidemy」気になっていたんで、ぜひ教えてください。
ええで。AIの勉強をAidemyでしてみたいって思う人や、Aidemyの口コミや感想をさがしている人の参考になるとええな。
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結論！1カ月だけだと時間が足りなくて、厳しい！
今回1カ月限定で受講しましたが、時間が全然足りなかったです。そのため、あまり身に付かなかったです。「もう少し、時間をかけて受講すべし！」「学んだことをアウトプットすべし！」と実感しました。Aidemyのホームページにも、「3カ月でAI人材になる」との記載もありますし…1カ月では短すぎでした。
それでは、詳細をご紹介します。
はじめに
ここでは、今回受講した「Aidemy」と「Aidemy」を受講するに至った背景を簡単に紹介します。
Aidemyとは？
「Aidemy」は、AIについてオンラインで学ぶサービスで、データサイエンスやAIエンジニアになるための、学習ができます。
Freeコースでは無料で10講座ほど、受講できます。また、プレミアムコースは、AIエンジニアは3カ月で528,000円、6カ月で858,000円、9カ月で1,078,000円と、なかなかのお値段となります（23/6時点）
ポイントは社長の石川さんのイニシャルが「A・Ｉ」なところです。
Aidemyを受講することになった背景
本業の会社が「AI人材を育成するぞ」ということで、希望する社員は「Aidemy」を受講することができました。「Aidemy」のコースって、前述のとおりとてもお高いので、ここぞとばかりに手を上げ、受講しました。ライセンスの本数の都合上、1カ月しか受講できなかったので、1カ月間集中して受講しました。
受講方法・環境＆受講形式
受講方法・環境はEdgeがあればOK！
受講方法と環境はインターネット環境とEdgeがあればOKです。面倒なソフトのインストールや、環境構築は一切不要で、手軽に始められます。
なぜかChromeだと表示がいまいち（一部、レイアウトの都合で観れないなど）なので、PCのEdgeで受講しておりました。Chrome派としてはEdgeかよ！という感じでしたが、Edgeで頑張って受講しました。
受講形式
Progateやドットインストールが、講座により形式の差がなかったですが、Aidemyは受講形式は講座によって異なります。よくあるパターンは以下でした。
①動画＋クイズorコード入力
②テキスト（画像あり）+クイズorコード入力
やはり動画がある方がわかりやすいですが、ドットインストールやデイトラのように、コードを入力する動画を見て学習するのではなく、概念的な説明の動画を見る学習スタイルでした。ですので、元気な時は「テキスト+コード入力」をして、疲れたときは「動画の説明を見る」とメリハリはつけやすかったです。
受講した講座の紹介
１カ月の期間限定とはなりますが、その期間に受講した講座、66個を簡単に紹介します。一番左の数値は、受講順序になります。()内はAidemyが提示した受講時間になります。実際の受講時間ではありません。復習のため、2回受講したものも含みます。概算でTotal：156Hrくらいです。
基礎/リテラシー関連
Aidemyは各講座、色々な方、その分野のスペシャリストが解説しております。ですので講座間の繋がりが希薄で、内容の細切れ感もあり、また内容もダブることもあります。ですので、各講座毎に一貫性を持たせた（講座の中で共通した大きな枠組みのoutputを作るなどの一貫性）、Progateやドットインストールに比べ、学びにくさを感じました。
1.はじめてのAI(1.0Hr)
2.機械学習概論(1.5Hr)
3.はじめての働き方改革(1.0Hr)
4.ディープラーニング基礎(3.0Hr)
5.Python入門(4.0Hr)
6.ビジネスパーソンのためのDX入門（3.0Hr）
7.ビジネス数学(1Hr)
8.機械学習につながるビジネス数学(0.5Hr)
9.ビジネスパーソンのためのAI入門(1.5Hr)
10.マスクド・アナライズの「ＡＩビジネス活用を考える」(1.0Hr)
11.ビジネス統計学入門(2.5Hr)
12.AIマーケター育成コース(1.0Hr)
13.投資効果を最大化するAI導入(3.0Hr)
14.はじめてのAI(復習、2回目受講）
15.はじめてのPython(4.0Hr)
16.ビジネスパーソンのためのデータサイエンス入門(1.75Hr)
17.オープンイノベーション実践のためのAIリテラシー(1.5Hr)
22.ゼロから学ぶカーボンニュートラル基礎（1.5Hr）
24.DX時代のアジャイル適用術（1.5Hr）
27.クラウド入門（1.0Hr）
29.DX時代のデジタル技術と開発手法（2.5Hr）
31.プログラミング超入門（2.0Hr）
32.機械学習のための線形代数（3.0Hr）
33.ビジネスIoT入門（2.0Hr）
35.数学入門/線形代数（2.0Hr）
36.数学入門/微分積分（1.0Hr）
38.AIプロジェクトマネジメント（1.5Hr)
46.AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ（0.75Hr）
52.Linux入門（2.0Hr）
57.明日から活かす、DevOps（1.5Hr）
58.PythonによるExcelの自動化（3.0Hr)
59.Python×Excelでデータ分析(1.5Hr)
60.AIプロジェクト推進力向上(4.0Hr)
61.Git入門(2.0Hr)
62.コマンドライン入門(3.0Hr)
AI＆データサイエンス関連
主に使うソフトはPythonでした。ですが、ソフトのインストールや環境構築は不要で、WEB上でコードを入力して、アウトプットをWEB上で確認できます。これは非常に便利でした。
18.機械学習概論（復習、2回目受講）
19.Python基礎(4.0Hr)
20.ライブラリ「NumPy」基礎/数値計算(3.0Hr)
21.ライブラリ「Pandas」基礎/表計算(2.5Hr)
23.ライブラリ「Matplotlib」基礎/可視化(4.0Hr)
25.データクレンジング(2.5Hr)
26.教師あり学習/回帰(1.0Hr)
28.教師あり学習/分類(3.0Hr)
30.教師なし学習(2.5Hr)
34.ディープラーニング基礎(3.0Hr)
37.データハンドリング(1.0Hr)
39.データベース入門(2.0Hr)
40.G検定対策講座(1.5Hr)
41.SQL入門(1.5Hr)
42.スクレイピング入門(2.5Hr)
43.SQL標準(8.0Hr)
44.機械学習におけるデータ前処理(4.0Hr)
45.自然言語処理基礎(3.5Hr)
47.時系列解析Ⅰ/統計学的モデル(4.5Hr)
48.異常検知(5.5Hr)
49.時系列解析Ⅱ/RNNとLSTM(3.0Hr)
50.ネガ・ポジ分析(2.0Hr)
51.感情分析/株価予測(1.0Hr)
53.Docker入門(1.5Hr)
54.CNNを用いた画像認識(3.0Hr)
55.男女識別/深層学習発展(3.0Hr)
56.手書き数字認識（kaggleのコンペ）
63.理論から学ぶ機械学習(4.0Hr)
64.理論から学ぶCNN(3.0Hr)
65.深層学習のための正則化(3.0Hr)
66.深層学習の適用/画像認識(1.0Hr)
67.深層学習ライブラリ(0.5Hr)
68.順伝播型ネットワーク(3.0Hr)
66講座から厳選！おすすめ講座Top3
おすすめNo1：ビジネスパーソンのためのDX入門（ディティール版）
株式会社NextInt 代表中山ところてん氏が日本企業の雇用問題、そこから生じた日本のITの負の遺産、これからこの負の遺産をどうしていくか、激しい環境変化の中生き残るためのDXをやるか、ITに詳しくない初学者でも理解できるように、解説してくれています。
講座を聴講してすぐに、DXとために何か実践するというよりは、「DXとは何か？」、教養のために知っておきたい内容となってはいます。
おすすめNo2：機械学習概論
機械学習って何？という疑問を初学者でもわかりやすく、ちょっと詳しく、ちょっとコードを入力して体験できます。この講座は、社長自ら解説してくれています。また、この講座は、Aidemyの無料登録でも見れるので、気になる方はAidemyに無料登録してみては如何でしょうか？
おすすめNo3：数学入門（微分積分）
株式会社Libarts代表取締役下島 健太さんが、微分と積分についてわかりやすく説明してくれています。微分とか積分とか、大学の数学の授業以来のような気もしますが、だいぶ忘れてしまった脳みそでも、よく理解できました。数学をこんなにわかりやすく説明できるのだと、感動しました。
効率的な受講方法/受講順番
たくさんの講座が受講できるので、受講順番には悩みました。そのようなときは、Aidemyの各コースを参考に受講順番を決めるのがおすすめです。
例えば、「実践データサイエンス講座」では、Python入門から、Numpy、Pandasなどから始まり、機械学習概論、データクレンジング、機械あり/なし学習などを経て、データサイエンス100本ノックから住宅価格予測、Kaggleという流れです。
また「自然言語処理講座」では、Python入門から、Pandas、Matplotribなどから始まり、データクレンジング/ハンドリング、機械学習概論、教師あり/なし学習などを経て、自然言語処理、ネガ・ポジ分析、Kaggleという流れです。
自分の気になる内容に関連するコースを選んで、受講順番を決めてみては如何でしょうか？
受講してよかったこと
1カ月限定の受講とはなりましたが、受講してよかったことを紹介します。
Pythonへの抵抗感がなくなった
Pythonについては、入門から基礎、Pandas、Numpyなどから、機械あり学習、ディープラーニング基礎などまで、Pythonをたくさん使います。たくさん使うので、Pythonへの抵抗感がなくなりました。また、クラスやインスタンスの概念は、PHPなどをやるときにも役立ちました。
AI/データサイエンスのリテラシーが身についた
AIやデータサイエンスの全くの初学者でしたが、リテラシーレベルの知識は身に付けることはできました。機械学習の概念や各用語の意味など、全くわからないレベルからは脱することはできました。
おまけ：無料でAidemyの講座を受講する方法
Aidemyでは、無料会員登録でFreeプランの機械学習概論やディープラーニング基礎、はじめてのPythonなど、16講座が無料で学べます。（23/6時点）
まずは無料で学んでみて、興味があれば、有料会員登録するのもありですね！
まとめ
約1カ月という超短期間で、インプットしまくったので、正直理解が追い付いていない部分も多々ありました。これで、『今日から俺はＡＩエンジニアだぜ！』という訳にはいかなさそうです。
ただ、概念や用語などのリテラシーは理解できるようにはなりました。本当に奥の深ーい世界であることを、身をもって知ることができたので、自分のやりたいことと繋げていけるといいなと思っています。
それでは、ありがとうございました！
