こんにちは！トライエッティング広報担当の間瀬です。

新年度スタートということで、新たな学びを始める人も多いのではないでしょうか。
今回は、海外の大学でAIを専攻していた当社AIチームメンバー2人のおすすめ教材をご紹介します。大学で紹介されたAI初心者が必ず通る本や、講義で最初に扱われた教材の中からおすすめできる良著やコンテンツを厳選しました！

AIをこれから学びたい人、AI開発にご興味をお持ちの方の参考になりましたら幸いです！

■「AIについて基礎から学んでみたい！」という一般の方におすすめな「Elements of AI」

「AIについて基礎から学んでみたい！」という一般の方におすすめなのが、ヘルシンキ大学監修のオンラインコース「Elements of AI」のコースです。

基礎から応用まで、誰でも無料で学べるオンラインコースになっており、世界で100万人以上の学習者がいるとのことです。

一点注意が必要なのは、英語のほかに様々な言語が準備されていますが、日本語は未実装。

詳しくはこちらをご覧ください！

■データサイエンスで使われる技術や概念について幅広く学ぶことができる「An Introduction to Statistical Learning」

教師あり学習、教師なし学習などデータサイエンスで使われる技術や概念について幅広く学ぶことができる本です。RやPythonを使って実践的に学べるようになっているので、それらの言語でデータ分析を行いたい方におすすめです！

また、この本で学んだあとは、より数学的な内容にも踏み込んだ「Elements of Statistical Learning」が役に立つのではと話します。

■予測に関するオンラインの教科書「Forecasting: Principles and Practice」

こちらは、予測に関するオンラインの教科書です。
時系列分析の入門として良い教材とのことで、実際にRで手を動かしながら学べます！

■様々なケーススタディから問題解決のコツを学ぶことができる「Applied Predictive Modeling」

様々なケーススタディを通じて、モデルを実用的に使ったり問題解決をしたりするためのコツを学ぶことができる書籍です。難しいモデルも、実際のデータとシナリオの中で使ってみることで、具体的な使い方を理解できるという点がおすすめポイントです！

■機械学習の基本的な概念と手法について紹介されている「Foundations of Machine Learning」

数学や計算機科学を学んでいる方には「Foundations of Machine Learning」がおすすめです。大学院生向けの入門書で、機械学習の基本的な概念と手法について紹介されています。

理系大学生向けには「Pattern Recognition and Machine Learning」もおすすめとのことです。

■終わりに

以上、AI初心者が必ず通る本や、講義で最初に扱われた教材などのおすすめコンテンツをご紹介しました。ぜひ、これらの書籍・コンテンツから、AIの世界に一歩踏み出してみてください！

当社は、専門的な知識もプログラミングも不要で簡単に分析や自動化ができるノーコード需要予測AI「UMWELT」や、スタッフとの複雑なシフト調整も瞬時に解決できるシフト自動作成AI「HRBEST」を提供しているAIの会社です。

こちらの製品にもご興味をお持ちの方は以下のリンクをぜひチェックしてください！

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また、当社では事業拡大に伴い、さまざまなポジションで人材を募集しています。ご興味をお持ちの方はお気軽にご連絡ください！
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