「Artificial Intelligence Graduate Certificate」は、スタンフォード大学（Stanford University）工学部が提供するAI技術関連コース。修了までには1、2年かかり、受講と課題に週15～20時間程度充てる必要がある。

主な学習内容

　AI技術に関連する以下のような技術を学ぶことができる。

• 機械学習
• ロボット工学
• 確率モデル
• 自然言語処理（NLP）
• 知識表現（人間語を機械語に変換すること）

　AI技術が問題解決や推論、学習、対話（インタラクション）をどのように実施するのかや、アルゴリズムの設計やテスト、実装方法までが学習対象となる。

修了要件

　学習コース内の「必須コース」のうち1つか2つと、「選択コース」のうち2つか3つを修了する必要がある。スタンフォード大学の学生以外でも受講できるプログラム「Non-Degree Option」で受講を継続するには、各コースでB（3.0点）以上の成績を収める必要がある。

受講資格

　応募者は学士号を持ち、GPA（成績評価点）3.0以上を取得する必要がある。大学レベルの微分積分と線形代数を修めており、多変数関数の微分、行列／ベクトル記法と演算を十分に理解していること、確率論と基本的な確率分布に精通している必要がある。

　OS「Linux」のコマンドラインインタフェース（CLI）や、「Java」「JavaScript」「C」「C++」「Python」などプログラミング言語に精通している必要もある。コースによっては、その他の受講資格が必要な場合もある。

　本コースの公式Webサイトは「こちら」。

2．MIT xPROの「Designing and Building AI Products and Services」

　マサチューセッツ工科大学（MIT）のプロフェッショナル開発プログラム「MIT xPRO」が提供する、8週間のオンライン学習プログラム。週に6時間程度を充てる必要がある。

主な学習内容

　さまざまな業界におけるAI技術の設計原理と応用について学習する。具体的な内容は以下の通り。

• AI技術をベースにした製品設計
• 深層学習（ディープラーニング）など機械学習アルゴリズムの基礎
• 問題解決に向けたインサイト（洞察）の適用方法

　受講生は医療や教育など幅広い分野におけるAI評価方法を学ぶ。機械学習手法を実際の問題に適用したり、「ヒューマンマシンインタフェース」（HMI：人間からの指示を機械に送り、機械からの結果を人間に送る部分）を設計したりして、AI技術に関する製品やプロセスの設計・構築を実践できる。

受講資格

　主にユーザーインタフェース（UI）／ユーザー体験（UX）デザイナー、テクニカルプロダクトマネジャー、専門家、技術コンサルタント、起業家、AIスタートアップの創業希望者を対象としている。

　本コースの公式Webサイトは「こちら」。

3．Berkeley Executive Educationの「Artificial Intelligence: Business Strategies and Applications」

　Berkeley Executive Educationは、カリフォルニア大学バークレー校（The University of California, Berkeley）が提供する経営教育プログラム。約2カ月間のコースで、週4～6時間を当てる必要がある。

　自社でAI技術を活用しようとしている上級職や、AIプロジェクトを率いるマネジャーが対象となる。

主な学習内容

　AI技術を使った機能やアプリケーションの可能性と注意点を踏まえて、実際のビジネスへの応用について学ぶ。AIチームの構築から、AIアプリケーション開発プロジェクトの組織や管理についても学ぶ。技術者や同業者と効果的にコミュニケーションを図れるよう、以下のような技術についても学ぶ。

• 機械学習
• ディープラーニング
• ニューラルネットワーク（人間の脳の神経細胞を模した、機械学習の要素技術）
• コンピュータビジョン（画像処理を通じて対象の内容を認識して理解するAI技術）
• ロボット工学

受講資格

　主に経営幹部、上級職、業務部門の責任者、データサイエンティスト、データアナリスト、中堅レベルのAI専門家を対象としている。

　本コースの公式Webサイトは「こちら」。

4．Courseraの「IBM Applied AI Professional Certificate」

　Courseraは誰でも受講可能な大規模公開オンライン講座（MOOC）を配信する団体。「IBM Applied AI Professional Certificate」は、IBMによる認定を受けた初級レベルのAIコース。約6カ月間のコースで、週に4時間程度充てる必要がある。

主な学習内容

• AI技術の定義やAI技術の用途の他、機械学習やディープラーニング、ニューラルネットワークといった専門用語の理解
• IBMのAIサービス群「Watson」の各サービスとAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）、およびPythonを使用した、最小限のコーディングによるAI搭載ツール構築
• プログラミングなしの仮想アシスタント、AIチャットbot作成と、Webサイトへのデプロイ（展開）
• Python、コンピュータビジョンライブラリ「OpenCV」、Watsonを用いたコンピュータビジョンの実践
• 画像を識別する「カスタム画像分類モデル」の開発と、クラウドサービスへのデプロイ

受講資格

　技術的なバックグラウンドがなくても受講できるが、一部の授業では、AIアプリケーションを開発、デプロイするためにPythonの知識が必要になる。プログラミングの経験がない受講者のために、Python入門の授業もある。

　本コースの公式Webサイトは「こちら」。

5．Courseraの「AI for Everyone Cours」

　「AI for Everyone Cours」は、Courseraが提供する非技術者を対象とした約6時間のコース。

主な学習内容

　ニューラルネットワークや機械学習、ディープラーニング、データサイエンスなど、一般的なAI関連の用語の意味を学ぶ。

　その他の学習内容は以下の通り。

• AI技術でできること、できないこと
• 企業の課題解決にAI技術を適用する方法
• データサイエンスプロジェクトやAIプロジェクトのワークフロー
• AIチームとの連携方法と、組織におけるAI戦略の構築方法
• AI技術を巡る倫理的・社会的議論とその対処

受講資格

　特になし。

　本コースの公式Webサイトは「こちら」。

　後編は引き続き、AI関連の認定資格コースを紹介する。