機械学習とAIに関するAndrew Ngの7コースを受講した私の旅

正直に言うと、Andrew Ngのコースを受け始めたら止まらなくなりました :D 過去数ヶ月で、CourseraとDeepLearning.AIの7つのコースを完了しました。各コースは前のコースの上に積み重なり、機械学習とAIが実際にどう機能するかのより鮮明な全体像を与えてくれました。ゼロから始める場合に最も理にかなうと思う順序で、これらのコースについての私の見解をお伝えします：

• Machine Learning Specialization
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers
• Generative AI for Everyone
• Building system with chatGPT API
• Neural Networks and Deep Learning
• Functions, Tools, and Agents with LangChain
• Vector Databases: from Embeddings to Applications

1. Machine Learning Specialization — 確固たる基盤

この初心者に優しい3コースの専門分野は、機械学習の概念とアプリケーションの確固たる基盤を提供します。回帰や分類などの教師あり学習アルゴリズムから、教師なし学習や強化学習などのより高度なテクニックまで進みます。Pythonでのハンズオンのコーディング演習が好印象で、プログラミング経験が限られていてもアクセスしやすいと感じました。これは世の中にある最も優れた入門的な機械学習コースの一つです。

2. Generative AI for Everyone — ハイプの解明

非技術者向けのこのコースは、生成AIの仕組み、応用、限界を解説します。コンテンツはよく整理されており、長所と短所のバランスを取り、一般的な誤解を払拭しています。構想からリリースまで、効果的なプロンプトの作成を含め、生成AIを理解したいすべての人にとって素晴らしいコースです。

3. Neural Networks and Deep Learning — 主要モデルの理解

このコースはディープラーニングについてもう少し深く掘り下げ始め、教師あり学習への応用、モデルの主要カテゴリ（CNN、RNNなど）、そしてそれらをいつ適用すべきかをカバーしています。「Machine Learning Specialization」の後にこのコースを受講すると、特定のコンテンツが重複していると感じることがあります。遠慮なくスキップしてください。

4. 最初のGen AIアプリケーションを構築する準備ができたと感じたら

最初のアプリケーション、特にGen AIアプリケーションを構築する準備ができたと感じたら、「ChatGPT Prompt Engineering for Developers」と「Building system with chatGPT API」のコースから始めてください。

これらのコースは、アプリケーションを構築する際に考慮すべき最も重要なステップの概要を提供してくれるため、多くの時間を節約できます。もちろん、サンプルコードも付属しているので非常に実践的です。

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

このコースは初心者にも上級者にも恩恵があります。AndrewとOpenAIのIsa Fulfordが教えています。プロンプトエンジニアリングのニュアンスとLarge Language Models（LLMs）の使用に焦点を当てています。LLMのコアコンセプトを見事に解説し、プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスについて実践的な洞察を提供します。さまざまなアプリケーションでLLM APIのパワーを理解し活用したい方にとって特に価値があります。例えば、アプリケーションで後で使用できるようにGPTに回答をJSON形式で出力するよう依頼する方法など。

Building Systems with the ChatGPT API

Prompt Engineeringコースのフォローアップであるこの1時間のセッションは、LLMの初心者に最適です。ハンズオンの例を提供し、大規模言語モデルを使用してマルチステップシステムを効率的に構築する方法を教えます。プロンプトエンジニアリングと大規模言語モデルの応用に興味がある方にとって優れた入門書です。以下の実際のコード例付きのガイダンスが気に入りました：

• 「Moderation API」を使用してユーザー入力をバリデーションし、プロンプトインジェクションを回避する方法
• 思考の連鎖推論
• プロンプトのチェーン
• 出力の評価

5. さらに深く潜る準備はできましたか？

これらのコースの後、Gen AIアプリケーション構築をさらに深く掘り下げたい場合は、「Functions, Tools, and Agents with LangChain」と「Vector Databases: from Embeddings to Applications」の2つのコースが最適です。

ベクトルデータベースとは何か、どのように機能するか、そしてマルチモーダルな生成AIアプリケーションの構築にどう役立つかを理解することは非常に面白いです。

振り返ると、これらのコースがいかによく積み重なっていったかに感謝しています。理論的な知識だけでなく、物を作り始めるための実践的な自信を与えてくれました。私のように非技術系のバックグラウンドから来ている方には、これが本当に最良の学習パスだと思います。

6. アップデート（2025年11月）：実践に移す

「学んだことを実世界のプロジェクトに活かすのが楽しみ」と言っていたのを覚えていますか？実際にやりました。

これらのコースを完了した後、75日間かけてhttps://stratum.chandlernguyen.com/を構築しました — Andrew が教えてくれたまさにそのもの、LLMプロンプトエンジニアリング、ファンクションコール、思考の連鎖推論、マルチエージェントシステムを適用した9エージェントのAIマーケティングプラットフォームです。

このプラットフォームは11の戦略フレームワーク（SWOT、Porter's Five Forces、Blue Ocean Strategyなど）とプログレッシブラーニングを使用しています — つまり、AIエージェントは会話のたびにあなたのビジネスについて賢くなっていきます。戦略的インテリジェンスを必要とする中小企業やマーケティングエージェンシー向けに設計されており、単なる実行ではありません。

完璧ですか？間違いなくそうではありません（まだ学んでいます！）。でもライブで動いていて、機能していて、Andrew のコースで学んだことを直接適用したものです。学ぶ最良の方法は、本物を作ることかもしれません。

これらのAIコンセプトがどのように実際の製品に変わるか興味がある方は、STRATUM：75日間で（うち10日間は病気で）一人で作った9エージェントマーケティングアプリケーションまたはhttps://stratum.chandlernguyen.com/で詳しく読むことができます。

まだコーディングし、まだ学び、まだAndrewの教えを実際の問題に適用しています。

皆さんはいかがですか — これらのコースを受けましたか、それとも同じような学習の旅をしていますか？うまくいったこと（あるいはうまくいかなかったこと）をぜひお聞かせください。

よろしくお願いします、Chandler