【ゼロから学ぶ人向け】G検定の勉強に使えるCoursera(コーセラ)の日本語無料講義を詳しく解説

コンテンツを右手に持ってPC画面から飛び出してくる人勉強法
本記事の対象者
  • 今からG検定の勉強をはじめようと思っている方
  • 有料スクールを使わずに独学で合格を目指したい方
  • 何から手をつければよいか分からない方

本記事の目的は、「AI知識ゼロからG検定合格」したい方のために有益情報をお届けすることです。

完全無料のG検定対策講座というものは残念ながら存在しません。一貫したカリキュラムで勉強するには、スクールの有料プログラムなどを受講する必要があります。

でも、G検定に「関連する」スキルを学べる無料講座はいくつか存在します。

今回はそんな中でも、JDLAが監修・推薦する無料講座を紹介します。

本格的な試験勉強に入るまえに、AIやディープラーニングについてまず「知る」ための超入門編としてオススメです。

『AI For Everyone』でAI・DXスキルが学べる

【概要】『AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)』とは?

AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)

本記事で紹介するのはCoursera(コーセラ)の『AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)』です。

JDLAウェブページでも紹介されています。

Courseraとは?
  • MOOC:Massive Open Online Course(大規模公開オンライン講座)の1つです。
  • インターネット上で、どこでも誰でも無料で講義を受講できる学習サービスです。

本講座のポイントは以下の3つ。

  1. JDLAが監修・制作
  2. 日本人向けの特別版
  3. AIの超基礎を学習

ひとつずつ説明します。

1/3:JDLAが監修・制作

JDLA(日本ディープラーニング協会)がDeepLearning.AIと共同制作した動画講義となっています。

元々はDeepLearning.AIが英語圏の人向けに『AI For Everyone』という講座をつくっていました。

そこに、JDLAが制作した特別セクションが追加されたのがこの『AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)』。

ということで、元々の英語の講義と、追加された日本語の講義が入り混じったカタチとなっています。

講師はこの2名↓

  • 英語パート:Andrew Ng先生(DeepLearning.AI創設者)
  • 日本語パート:松尾 豊 先生(JDLA理事長)

2/3:日本人向けの特別版

Courseraでは珍しい日本人を対象にした特別版で、講義スライドが日本語になっています。

英語パートも、講義スライドは日本語です(講師のAndrew先生は英語を話すので、英語を聞きながら日本語の講義スライドを見る、という不思議なカンジですが)。

リスニングが苦手な方は日本語字幕を使う必要はありますが、通常のCourseraの講義よりも日本人にやさしい構成となっています。

3/3:AIの超基礎を学習

講座タイトルにもなっている通りAIに関するリテラシーレベルの内容を学びます。

これからAIを学んでいく人が最低限知っておくべき必須事項に触れているので、超入門編としてピッタリの講義だと思います。

【中身】受講内容・難易度・時間は?

大きなタブレット画面から飛び出すコンテンツを眺める人のイラスト

講座の全体像をサラっと紹介します。

大きく分けると、はじめの導入セクション本編の5セクション(第1週~第5週)からなります。

※2022年8月時点での最新情報になります。

はじめに(このコースについて)

  • 講義動画数:4本
  • 総視聴時間:16分14秒
  • 講師の先生:Andrew Ng 氏、松尾豊 氏
「はじめに」の各セクションタイトル・時間・講師がまとめられた表

『すべての人のためのAIリテラシー講座』をつくった目的や、学習する意義について、2人の講師が語っています。

DXについての講義はJDLAが新たに付け足したパートで、松尾先生が講師をつとめます。

【1週目】AIの基礎

  • 講義動画数:9本
  • 総視聴時間:68分53秒
  • 講師の先生:Andrew Ng 氏
「第1週」の各セクションタイトル・時間・講師がまとめられた表

AIってなに?ディープラーニングってなに?といった超初歩的な内容に関する講義です。

【2週目】AIプロジェクトの推進

  • 講義動画数:8本
  • 総視聴時間:51分56秒
  • 講師の先生:Andrew Ng 氏
「第2週」の各セクションタイトル・時間・講師がまとめられた表

ビジネスでAIを活用していくうえで、知っておきたい必須の基礎知識が学べる講義です。

【3週目】AIの社内導入と産業活用

  • 講義動画数:10本
  • 総視聴時間:90分15秒
  • 講師の先生:Andrew Ng 氏
「第3週」の各セクションタイトル・時間・講師がまとめられた表

AIプロジェクトをまさに社内導入したいと考えているビジネスマン向けの、より実践的な講義です。

【4週目】AIと社会

  • 講義動画数:8本
  • 総視聴時間:49分35秒
  • 講師の先生:Andrew Ng 氏
「第4週」の各セクションタイトル・時間・講師がまとめられた表

AIを学んでいくうえで切っても切り離せない「社会との関わり」について学ぶ講義です。

【5週目】日本におけるAI活用

  • 講義動画数:5本
  • 総視聴時間:25分53秒
  • 講師の先生:松尾豊 氏
「第5週」の各セクションタイトル・時間・講師がまとめられた表

JDLAによって付け足された特別セクションになります。

これまでの世界標準の内容とは別に、日本では?にフォーカスした活用事例を学ぶ講義です。

以上が講座の全体像です。

難易度についてですが、AIについて全く知識のない素人でもOKなレベル感です。文系も理系も関係なく、初学者でも安心して受講できるよう設計されています。

【結論】忙しい方のための「ココだけ見て!」まとめ

コンテンツの中からひとつをつまんでピックアップする女性を描いたイラスト

本講座は「AIの超キホン」にしか触れていませんが、それでも

  • 全動画本数=44本
  • 総視聴時間=3時間47分18秒

なので、忙しい方にはしんどいボリュームです。

とにかくG 検定に関係する知識だけ学びたい!

という声もあるはずなので、私がぜんぶの動画を見て「G 検定シラバスに出てくるキーワード」が学べるセクションのみ抜粋してみました↓

1週目イントロダクション
機械学習
データとは?
AIにまつわる専門用語
AI企業にするには?
機械学習でできること、できないこと
機械学習でできること、できないこと―実例
非技術者でも分かるディープラーニング概要(パート1)
非技術者でも分かるディープラーニング概要(パート2)
7:41
6:05
11:06
9:52
7:23
7:49
8:04
7:05
3:48
3週目各種AI応用分野について
その他主なAI技術の紹介
17:02
15:20
4週目AIの現実
差別/バイアス(偏見)
AIに対する敵対的攻撃
AIの誤った活用
7:12
9:24
7:55
4:05

忙しければ上表にあるセクションだけでも見てみてください。

G検定をこれから目指す初学者が「試験にはどんな知識が必要か」という雰囲気を知ることができると思います。

【勉強法】初心者のおすすめ学習ステップ

「全体像をつかむ」のあとに「インプット」と「アウトプット」を循環する様子を描いたイラスト

はじめは全体像をつかむことです。

本記事で紹介する『AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)』や、別記事で紹介している無料講座などを見ましょう。

もちろん、これら講義だけでG検定の試験範囲すべてを網羅できるわけではないです。

ただ、初学者が「G検定にはどんな知識が必要なのか」という雰囲気を知るには十分です。流し見で構わないので、まずはザックリとイメージを把握することをオススメします。

全体像をつかんだ後は、インプットとアウトプットのループです。

  • インプット参考書を使ってアバウトだった知識を補強
  • アウトプット演習問題を繰り返し解いて知識を定着

たいていの合格者はこの流れで勉強していますし、いちばん効率的です。

必ずチェック!

G検定が比較的新しい試験なこともあり、テキストや参考書のアタリハズレが激しいです。時間とお金を無駄にしないためにも慎重に選びましょう。

調べるのが面倒な方は、G検定対策本の比較記事をどうぞ。

必ずチェック!

G検定の模擬試験がタダで受けられるツールがあります。
受験者のほぼ全員が利用しているので、知らないと間違いなく損です。

こちらの記事で紹介していますので、アウトプット(問題演習)にぜひ活用してください。

すべて視聴した私が各セクションの内容を1行レビュー

本講座で具体的にどんなことが学べるのか、登録前に知っておきたい方のために、セクションごとに1行でざっくりとレビューします。

※なお、2022年8月時点での情報になります。

はじめに(このコースについて)

このコースのはじめに

日本語特別版をJDLAと共同開発した背景や思いについて、Andrew Ng先生から語られています。

DXとは?

DXの概要やDXのプロセスについて、松尾先生からのお話です。

DXにおけるAI/DLの重要性

AI/ディープラーニングがこれまで不可能だったテーマを可能にし、DXにおいて重要な役割を担うことを学びます。

このコースを学ぶ皆さんへ

Andrew Ng先生からの激励のメッセージです。

エマ
エマ

見なくても差し支えないです

【1週目】AIの基礎

イントロダクション

特化型人工知能/汎用人工知能などに触れつつ、AIを学んでいくうえでの大前提や心構えについてのお話です。

機械学習

今日のAIで特に重要な「機械学習」について、概念や実用例についてのザックリしたお話です。

データとは?

AIに不可欠な「データセット」の作り方や集め方、ラベルづけなどの基本、注意点などについてのお話です。

AIにまつわる専門用語

AI・機械学習・ニューラルネットワーク・ディープラーニング・データサイエンスという用語の違いや関係性について学べます。

AI企業にするには?

優れたAI企業になるための5ステップについて紹介しています。

機械学習でできること、できないこと

AIで「何ができて何ができないのか」見極めることの大切さや見極めのコツについてのお話です。

機械学習でできること、できないことー実例

AIで「何ができて何ができないのか」について、自動運転や病気の画像診断の実例を紹介しています。

非技術者でも分かるディープラーニング概要(パート1)

Tシャツの需要予測という具体例を用いて、ニューラルネットワークの形成過程を分かりやすく説明しています。

非技術者でも分かるディープラーニング概要(パート2)

ニューラルネットワークが顔認識という問題をどう解いているのか、画像データのしくみにも触れながら説明しています。

テスト

有料コース登録すると受けることができます。
(無料の「聴講モード」の方は無視でOKです)

エマ
エマ

初学者向けのエッセンスが詰まってるので、ぜんぶ見ましょう!

【2週目】AIプロジェクトの推進

イントロダクション

2週目で学ぶ内容について触れています。

機械学習プロジェクトのワークフロー

データの収集→モデルの訓練→モデルの展開」の流れを、アレクサや自動運転の例を用いて説明しています。

データサイエンスプロジェクトのワークフロー

データの収集→データの分析→仮説やアクションの提案」の流れを、eコマースや製造ラインの例を用いて説明しています。

データの扱い方について(あらゆる職種で学ぶ必要性)

営業、マーケティング、製造業、農業など、分野を問わずあらゆる職種でデータサイエンスや機械学習に関わりがある、というお話です。

AIプロジェクトの選び方(パート1)

プロジェクトを選ぶコツとして、「AIができること」かつ「ビジネスにとって価値のあること」が大切であることが語られています。

AIプロジェクトの選び方(パート2)

プロジェクトの絞り込みを行うときに大切な技術面・ビジネス面の適性評価についてのお話です。

AIチームとの働き方

プロジェクトを円滑に進めていくうえでのAIチームの構築、エンジニアとのコミュニケーションについてのお話です。

AIチームで活用できるツールの概要

TensorFlowPyTorchなどのフレームワークや、Scikit-learnなどのライブラリ、他にもArxivGitHubといった重要ツールなどについて紹介しています。

テスト

有料コース登録すると受けることができます。
(無料の「聴講モード」の方は無視でOKです)

エマ
エマ

G検定範囲外の話もあるので、どうしても時間のない方は飛ばしちゃいましょう

【3週目】AIの社内導入と産業活用

イントロダクション

3週目で学ぶ内容について触れています。

ケーススタディ:スマートスピーカー

これまでとりあげたシンプルなAIではなく、実用的で複雑なタスクを行うAIがどうやって開発されるか、スマートスピーカーを例に具体的な流れを解説しています。

ケーススタディ:自動運転車

もうひとつの複雑なAIの例として自動運転の開発の流れです。

AIチームの典型的な役割分担

エンジニア・データサイエンティスト・プロダクトマネージャーなどの役割について触れています。

AIトランスフォーメーション・プレイブック(パート1)

1週目で触れたAIトランスフォーメーション・プレイブックSTEP1~STEP3に関する内容です。

AIトランスフォーメーション・プレイブック(パート2)

1週目で触れたAIトランスフォーメーション・プレイブックSTEP4~STEP5に関する内容です。

AI導入時の注意点/避けるべき落とし穴

AIを構築するうえで気をつけるべき5つのポイントについて触れています。

AI導入の最初の一歩

実際にAI導入をはじめようと思っている方へのアドバイスを語っています。

各種AI応用分野について

コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識といったディープラーニングの応用例についての概要紹介です。

その他主なAI技術の紹介

教師あり学習以外のキーワード(教師なし学習、転移学習、強化学習、敵対的生成ネットワーク、ナレッジグラフ)について学べます。

テスト

有料コース登録すると受けることができます。
(無料の「聴講モード」の方は無視でOKです)

エマ
エマ

最後の2つの動画が特に大切!
試験必須の概念がたくさん登場するので、ことばだけでも覚えましょう!

【4週目】AIと社会

イントロダクション

4週目で学ぶ内容について触れています。

AIの現実

AIの限界説明可能性の課題に関する内容です。

差別/バイアス(偏見)

性別・人種などへのステレオタイプをAIが取り込んでしまうという課題、またその対処法についてのお話です。

AIに対する敵対的攻撃

AIを騙すさまざまな敵対的攻撃(Adversarial attacks)が存在することを学びます。

AIの誤った活用

ディープフェイクフェイクコメントなどについて触れています。

AIと発展途上国

発展途上国のAI構築による経済成長への期待や課題についてのお話です。

AIと仕事

AIが全世界の仕事に与える影響(失われる/創出される仕事)や解決策を学びます。

おわりに

1週目~4週目すべての講義のおさらいです。

テスト

有料コース登録すると受けることができます。
(無料の「聴講モード」の方は無視でOKです)

エマ
エマ

忙しい方は前半の4つの動画だけでも見ましょう!
倫理面の問題はシラバス範囲内なので試験に出ます!

【5週目】日本におけるAI活用

イントロダクション

5週目がJDLA作成の特別セクションであること、その目的や意義に触れています。

日本におけるAI/DL活用事例1

製造業、モビリティ、医療、介護の領域における応用例を紹介しています。

日本におけるAI/DL活用事例2

インフラ、サービス・小売、農林水産業、その他の領域における応用例を紹介しています。

日本における人材育成~JDLAの取り組み~

JDLAの取り組み概要や、G検定・E資格の宣伝についてのお話です。

おわりに

松尾先生による激励のメッセージです。

エマ
エマ

G検定の試験対策がメインの方は飛ばしてもOKです!

さいごに:講座を見る方法やその他おトク情報を紹介

受講登録までの手順

ここまで見て「実際に受講したい!」と思った方は以下の流れで受講登録しましょう。

講座を見るまでのステップ
  • STEP0
    Courseraアカウント作成

    アカウント作成がまだの方はCourseraウェブページから「参加は無料」をクリックして登録してください。

    名前やメールアドレスなど、かんたんな入力で登録できちゃいます。

  • STEP1
    下記リンクから講座トップページへ
  • STEP2
    「無料で登録」をクリック
    『AI for Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座』トップページ)
  • STEP3
    「聴講モード」を選択
    受講登録画面

    ※「コースを購入」にすると料金が発生するので注意です。

  • これで完了!
    好きなところから動画を視聴しましょう
    受講登録後の画面

補足その1:「なんか途中出てくるんだけど?」

STEP3のあと、↓のように経歴について聞かれたら「スキップ」でOKです。

経歴入力画面

↓のような目標設定についても同じく「後で行う」でOKです。

目標設定画面

補足その2:「受講を中断してもいいの?」

途中でぶち切りしても全く問題ナシです。

ホーム画面に行くと受講中のコースが出てきて、いつでも続きから動画が見れます↓

Courseraホーム画面

以上が登録の手順でした。

ちなみに、無料の聴講モードではなく有料版($49)を受けると修了証がゲットできます。G検定は修了証を提示した方限定で割引が受けられるので、気になる方はこちらの記事も見てみてください。

Coursera以外のG検定対策におすすめな無料コンテンツ

本記事で紹介したモノ以外にも無料の講座があります。

例えば、スキルアップAIの『AIジェネラリスト基礎講座』には無料トライアル版があって、G検定のさわりの部分だけですがタダです。

あと、gaccoの『AI活用人材育成講座』は、基礎から専門レベルまで広くAI関連スキルが無料で学べます。

また、絶対にオススメしたいのが「模擬試験ツール」です。

「G検定合格のカギは問題演習」と言っても過言ではないのに、試験の過去問は公開されていません。巻末に模擬試験が付いた参考書も売ってますが、一冊ではぜんぜん足りません。

そこで役立つのが↓の2つ。

無料で模擬試験が受けられる神がかりサービスで、使わなきゃ確実に損です。

私も受験時にお世話になった超有益ツールなので、必ずチェックしてください。

ここで挙げた無料講座や無料模擬試験などのツールは下記記事で詳しく解説していますよ!