Swift Playgroundsとは、**Apple社の開発したSwiftをインタラクティブに学ぶアプリ**です。Swift Playgroundsの「*Playground*」は「*遊び場*」を意味します。Swift Playgroundsは、*iPad用*と*Mac用*が提供されています。

Swift Playgroundsではパズルを解きながら*コードを学んでいき*、書いたコードで*ロボットやドローンを動かすことも可能*です。
参考：[Apple Swift Playgrounds](https://www.apple.com/jp/swift/playgrounds/)

Swiftとは**Apple社が開発したプログラミング言語**で、*iOS・Mac・Apple TV・Apple Watch向けのアプリを開発する*プログラミング言語です。開発環境としては、AppleのiOSおよびmacOS・Linux・Windowsが利用可能です。
参考：[Apple Swift](https://www.apple.com/jp/swift/)

Swiftは、iOS・Mac・Apple TV・Apple Watch向けのアプリ開発のプログラミング言語です。Swiftでできることは、以下の**Apple製品で動作するアプリ開発**です。

・*iOS向けのアプリ開発*
　Apple社のiPhoneおよびiPadで動作するアプリ開発に利用できます。
・*Mac向けのアプリ開発*
　Apple社のMac Pro・MacBook Pro等のMac製品で動作するアプリ開発に利用できます。
・*Apple TV向けのアプリ開発*
　Apple社のApple TVで動作するアプリ開発に利用できます。
・*Apple Watch向けのアプリ開発*
　Apple社のApple Watchで動作するアプリ開発に利用できます。

その他にもSwiftは自社製品用アプリ開発に加えて、*Objective-C*の置換言語として*汎用プログラムの開発用途*としても利用することができます。

### Swift Playgroundsの特徴とできることは？

Swift Playgroundsの特徴は、*iPadでSwiftプログラミング言語によるアプリ開発ができる*ことです。つまり**iPadの画面操作だけでアプリ作成できる**ことが特徴です。

Swift Playgroundsでできることは、以下のことが挙げられます。
・*SwiftをiPad上でアプリ作成すること*
　特別な開発環境なしにアプリ開発・アプリ作成が可能です。
・*作品画面を家族やクラスで共有すること*
　家族の作品共有や授業の学習成果をクラスで共有することができます。
・*作成したゲームやアプリを実行すること*
　実際に作成したゲームやアプリをiPadでそのまま実行可能です。
・*遊び場でロボット、楽器、ドローンプログラムを使って操作すること*
　接続可能なロボット、楽器、ドローンが多数そろえられています。
　Swift Playgroundsでアプリ作成したらそのまま操作が可能です。
・*作成したコードをメールやメッセージ、AirDropを使って公開すること*
　iPadの機能を使ってコードの共有や公開がすぐに行えます。
・*公式学習コンテンツを見て学ぶこと*
　Swift Playgroundsの豊富な学習コンテンツを見てコード作成を深く学ぶことができます。

### Swift PlaygroundsのiPad版とMac版の違い

元来*Mac版のXcode*（無料）にはMac版の*Swift Playground*（最後のsがない）が含まれており、iPad版と異なりSwift Playgroundは遊びの要素がありませんでした。

*iPad版のSwift Playgrounds*は文字通り**遊び場をイメージ**しており、*ゲーム感覚でアプリ作成*を行っていきます。そのため、より学習コンテンツとしての要素が強い仕上がりとなっています。その後2020年より念願の*MacOS用のSwift Playgrounds*が提供されて、現在は*iPad版を移植したもの*として**同等の機能が提供**されています。

*まずは[マイナビITAGENT](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)に無料登録いただいて、キャリアアドバイザーにキャリアや転職に関する相談をしてみてはいかがでしょうか。*

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## Swift Playgroundsのアプリ作成方法

Swift Playgroundsのアプリ作成方法は簡単で、**iPadの画面操作だけでプログラムが作成**できます。

*Swift Playgroundsの対象年齢は小学校低学年からの利用*を想定しており、簡単なミッションを設定してクリアすることで理解を深めていきます。*ゲーム感覚でアプリが作成できますので、4-5歳でも操作できる*ように工夫されています。

Swift Playgroundsでどこまでアプリを作れるか、どこまで教育に使えるか、どこまで独学が可能か等のご心配は無用です。小学校低学年から操作できるレベルなため、*教育用途*にも活用できますし*独学の教材*としても最適です。初心者の入門レベルとして使うことや本格的なアプリ開発まで対応できるため、*大人の方にも最適*です。

### Swift Playgroundsで学ぶSwiftのアプリ開発

Swiftはモダンプログラミング言語の多くを参考に開発されました。*Swift Playgroundsで学ぶSwiftのアプリ開発はそこまで難しいわけではありません。*Apple社のダウンロードサイトでは、対象年齢を”*12歳から112歳までこれからプログラミングを始める方にピッタリ*”と説明しています。

また、Swift PlaygroundsではiPadだけでSwiftプログラミング言語を学ぶことができるため、さらに**簡単にSwiftのプログラム作成ができる**ようになります。
参考：[Apple Swift Developer](https://developer.apple.com/jp/swift/)

### Swift Playgroundsで学ぶSwiftの基本コード

Swift Playgroundsでは基本コードを、「*コマンド*」「*変数*」「*関数*」「*演算子*」「*ループ*」「*型*」「*パラメータ*」「*初期化*」「*条件分岐コード*」「*バグ修正*」の10項目に分類しています。Swift Playgroundsの基本コードのコンセプトは**レベルに応じて**「*コードを学ぼう*」の中で学んでいきます。

### Swift Playgroundsを使った学習方法

Swift Playgroundsを使った学習方法は、*Swift Playgroundsのヘルプを利用すること*です。ヘルプでは**豊富な使い方と説明**が記載されています。Swift Playgroundsを使ってプレイグラウンドを攻略していきましょう。

「*コードを学ぼう1*」は基本レベルのレッスンです。設定されているステージをクリアすることで、コマンド・関数・forループ・条件分岐・論理演算子・whileループ・アルゴリズムを学んでいきます。
「*コードを学ぼう2*」は中級レベルのレッスンです。ここでは、上位の変数・型・初期化・パラメータ・配列等を学んでいきます。
さらに、上級レベルの「*コードを学ぼう3*」ではこれまでの振り返りとさらに高度な使い方を学びます。

その他に、*チャレンジ*や*テンプレート*も活用しながらSwiftの学習を進めていきます。また、Swiftの学習を総合的に行う場合は、入門ガイドや関連書籍を利用するのが良いでしょう。

以下にガイドと学習書を挙げておきます。
・*Apple社の入門ガイドを活用する*
「Swiftによるアプリケーション開発:入門編 Xcode 10」は、Apple社のSwift公式入門書です。基礎からしっかり学ぶことができ、本書はApple Booksから入手します。
参考：[Swiftによるアプリケーション開発:入門編 Xcode 10](https://books.apple.com/jp/book/id1483864101)

・*Apple社のSwift Playgroundsの学習書を活用する*
Apple社ではApple Booksで関連書籍の日本語版を発行しており、以下の電子書籍がダウンロード可能です。
「Develop in Swift探究:教師用ガイド Xcode 11」
「Swift Playgrounds: コードを学ぼう1&2 教師用ガイド」
「Swift Playgrounds: コードを学ぼう3 教師用ガイド」
「Everyone Can Codeパズル:生徒用ガイド」
「Everyone Can Codeパズル:教師用ガイド」
「Everyone Can Code冒険」
参考：[Swiftによるアプリケーション開発:入門編 Apple Educationの他のブック](https://books.apple.com/jp/book/id1483864101#see-all/author-other-books)

Swiftは学校向け教材として利用されているため、教材や関連情報もダウンロードできます。学校で取り扱う入門レベルの情報が多数掲載されています。
参考：[Apple 教育 - 小中高等学校 コードを教える](https://www.apple.com/jp/education/k12/teaching-code/)

### Swiftについてより深く学習するには？

ここまでのSwift Playgrounds活用方法で、すでに入門程度の理解が進んでいるはずです。Swiftの中級や上級レベルを挑戦するには、*公式サイトのドキュメントやコミュニティ*から情報を入手しましょう。英語の情報が中心ですが情報が整備されています。

・*公式デベロッパサイトを確認する*
Apple公式デベロッパサイトではSwiftの概要から開発ドキュメントやサンプルコードが提供されています。WWDCの字幕入りビデオ教材も掲載されています。
参考：[Apple Swift Developer](https://developer.apple.com/jp/swift/)
参考：[Apple Swift Development Resources](https://developer.apple.com/jp/swift/resources/)

・*コミュニティに参加する*
Swiftはオープンソース化に伴いコミュニティサイトに広範な情報が提供されています。
参考：[Welcome to Swift.org](https://swift.org/)

## Swift Playgroundsは入門者から気軽に使える学習アプリ

SwiftはApple社が開発した*自社製品向けアプリ開発のプログラミング言語*で、オープンソース化により*汎用プログラミングの用途*としても利用が始まっています。さらに、**Swift Playgroundsは誰でもSwiftを学習できるアプリ**です。

*小学生から大人まで*、学びに年齢は関係ありません。気軽にSwiftの言語学習を始められるので、初心者から上級者まで1度遊び場を訪れて試してみるのはいかがでしょうか。

Swift Playgroundsは、Apple社の開発したSwiftを学ぶアプリです。iPadでインタラクティブに学習できるため、学校教育でも取り入れられています。ここでは、アプリでできること・特徴・学ぶ方法まで丁寧に疑問に答えていきます。

Swift Playgroundsとは、Apple社の開発したSwiftをインタラクティブに学ぶアプリです

iPadがあれば学習目的の利用から、実際に動作するコード作成まで簡単に行うことができます

Swift Playgroundsの対象年齢は幅広く、小学校低学年から大人までカバーします

Swift Playgroundsでできることは？概要と学び方

**Haskellとは、数学者及び論理学者のHaskell Brooks Curryの名前が由来となっているプログラミング言語です。**Haskellのプログラミング言語における仕様は、1987年に開発されました。Haskellは、遅延評価などの数多くの先進的な概念を取り込んでいる「純粋関数型プログラミング言語」とも言われています。詳しい特徴の説明は後述し、ここでは、Haskellの用途について詳しく紹介します。

**Haskellは、Webアプリケーション開発に使用されることがよくあるプログラミング言語の1つです。**近年のWebアプリケーション開発では、フレームワークを利用することが多くあります。フレームワークは、Webアプリケーション開発に特化した機能がまとめて提供されているのが特徴です。したがって、プログラマーなどは開発を行う際に、フレームワークを使用すれば、比較的効率よくWebアプリケーション開発をすることができます。

近年では、独自のフレームワークを用意して開発を行っている企業は多くはないでしょう。*大手有名IT企業などでは独自のフレームワークを使用しているかもしれませんが、多くの企業ではオープンソースのHaskellフレームワークを使って開発することが多いです。そのため、Haskellで開発を行う場合にはフレームワークについて勉強しておくのも重要です。*

### スクレイピングプログラムの作成

*スクレイピングとは、Webサイトにある情報を抽出して加工する技術を指します。*例えば、求人・案件のデータが記載してあるWebサイトがあるとします。求人・案件データの抽出を手作業で実施することももちろん可能です。しかし、手作業の場合、膨大な時間が必要となり、コストがかかります。

よって、コンピュータで自動化させるために、必要なのがスクレイピングプログラムです。**Haskellでは、「Scalpel」などのライブラリを使用してスクレイピングプログラムを作成することができます。**

**Haskellは、APIサーバーを構築する際にも使用されることがあります。**APIとは「Application Programming Interface」の略称で、ソフトウェアコンポーネントが互いにやり取りするために使用するインタフェースの仕様のことです。APIを使用すれば、さまざまなプログラムを組み合わせて1つのサービスを作成することができます。

例えば、Twitter・Instagramなどの有名なサービスでは、APIを使用してツイートや写真などの取得が可能です。取得したデータはWebサイトなどに表示させることもできます。*したがって、APIサーバーは、APIを使用して、データを提供するサーバーを指します。APIサーバーを構築する際にもフレームワークはよく利用されることが多いでしょう。*

ここでは、Haskellのプログラミング言語の特徴について詳しく紹介します。

**Haskellは純粋関数型プログラミング言語の1つです。**関数型言語は、大きく「純粋関数型プログラミング言語」と「非純粋関数型プログラミング言語」に分類することができます。プログラミング言語の多くは非純粋型言語です。純粋型言語にはHaskellだけではなく、Mercury・Clean・Elmなどが挙げられます。

**Haskellには参照透過性が高いという特徴があります。**一般的に、純粋関数型プログラミング言語はこの特徴をもっています。*Haskellでは変数を定義してしまうと再代入は行うことができません。*例えば、xという変数に5を代入したら、5から変数の値を変えることはできないです。このことを「束縛」と呼ばれることもあります。*束縛は変数だけではなく、関数にも適用されます。*したがって、関数が必要とする引数に同じ値を入力すれば、いつでも同じ結果になると言えるでしょう。

**Haskellは、静的型付け言語の1つです。**プログラミング言語には、静的型付け言語と動的型付け言語の2種類があります。*静的型付け言語とはプログラムを実行する前に、プログラムの整合性・合理性を担保する仕組みを採用しているプログラミング言語のことです。Haskelでは、プログラム上で使用される値の型を定義することで整合性などを担保しています。*Haskell以外の静的型付け言語の代表例として、Java・Kotlin・TypeScript・Swiftなどが挙げられます。

一方、Ruby・PHPなどのサーバーサイドでよく使用されているプログラミング言語は、動的型付け言語です。そのため、型を定義するのが不要です。ただし、プログラムを実行するまで、正常な値が使用されているか把握できないため、コーディングした方が確認したり、レビューを行ったりして安全性を担保する必要があります。

**Haskellは、遅延評価という式の評価方式を利用しています。遅延評価とは式の評価を必要となるまで遅延して行う評価手法のことです。**数値が必要になるときまで評価を後回しにする仕組みとも言えます。数値を必要なときのみ取り出すため、効率よくプログラムの実行が可能です。

**モナドとは、プログラムを構造化するための汎用的な抽象概念のことです。つまり、モナドとは、値自体を操作するのではなく、操作手順を組み立てることで計算を行う仕組みのことを指します。**モナドの代表例として、「Maybe型」「List型」「Reader型」が挙げられます。モナドについて勉強する際には、モナドにおける細部の理解を深めた後に、全体を把握するようにすると良いです。*モナドは抽象的な概念であるため、学習している際に混乱を招いてしまうことも少なくありません。*

## Haskellのプログラミング言語を身に付ける方法

**Haskellは馴染みがない言語であり、学習コストが高いプログラミング言語の1つと言われています。**ここでは、Haskellを習得するために必要な勉強方法について詳しく紹介します。順番としては、他のプログラミング言語と同様で、基礎学習を行い、実践学習を実施するという順です。

Haskellを習得するためには、まずは基礎を学習して、次に実践学習をしましょう。

### 書籍や学習サイトを活用してHaskellの基礎を深める

**まず、Haskellの基礎知識を深めることが重要です。基礎学習では、初めは書籍を利用して仕様など細かい部分を勉強するのがおすすめです。**AmazonなどのECサイトでもHaskellに関する書籍は多いため、自分のレベルに合った本を選択しましょう。**また、プログラミング言語を勉強する際には、学習サイトもおすすめです。**学習サイトを利用すれば、プログラミング言語を実行する環境などの構築が不要で、プログラミングを実践しながら勉強ができます。

プログラミング言語の学習サイトでよく使用されているのが*「ドットインストール」「Progate」*です。これらの学習サイトは、無料で使用することも可能です。しかし、無償の場合、学習できる範囲が制限されるため、本格的にプログラミングを学習したい方は、有料で使用することがおすすめと言えます。例えば、Progateの学習サイトを利用すれば「Git」「コマンドラインツール」なども学ぶことが可能です。また、Haskellの基礎を学習できるコースも含まれています。

**書籍や学習サイトを通して、Haskellの基礎知識を深めることができたら、実際に成果物としてポートフォリオを作成しましょう。**プログラミング言語の勉強でよくある失敗例の1つが、インプットするだけで、アウトプットしない勉強方法です。

*プログラミング学習では、アウトプットすることで知識が定着し、より深くまで理解を深めることができます。*そのため、基礎学習ではプログラミング言語の特徴や使い方などを徹底的に学び、実践学習ではポートフォリオ作成など、アウトプットすることでプログラミング言語の知識を定着させていきましょう。また、ポートフォリオを作成すれば、転職する際のアピール素材としても利用することができます。

## Haskellは独特な特徴がありさまざまな用途で用いられている！

これまでに、Haskellの用途・特徴・学習方法について詳しく解説しました。Haskellは、遅延評価などの多数の先進的概念を取り込んでいる純粋関数型プログラミング言語です。**Haskellの主な用途として「Webアプリケーションの開発」「スクレイピングプログラムの作成」「APIサーバーの構築」が挙げられます。**他にも多数の用途があり、例えば金融・医療・科学・セキュリティなどの分野でHaskellは活躍しています。

*Haskellの特徴は「純粋型プログラミング言語」「参照透過性が高い」「静的型付け言語」「遅延評価」「モナド」などです。*馴染みがない特徴も多く、学習コストが高いと言われることも少なくありません。そのため、Haskellを学習する際には、書籍や学習サイトを活用して基礎知識を徹底して学ぶことが大切です。

また、基礎知識を習得できたら、ポートフォリオを作成するなどアウトプットして知識を定着させるのも重要と言えます。**Haskellを使いこなせる人材は非常に少ないため、市場価値が高い人材になることも可能でしょう。**

Haskellとは、数学者及び論理学者のHaskell Brooks Curryの名前が由来となっているプログラミング言語です。Haskellにはさまざまな用途や特徴があります。そこで当記事では、Haskellの用途や特徴、学習方法について詳しく解説します。

Haskellは先進的概念を取り込んでいる純粋関数型プログラミング言語

Haskellの主な用途として「Webアプリケーションの開発」「スクレイピングプログラムの作成」「APIサーバーの構築」

Haskellの特徴は「純粋型プログラミング言語」「参照透過性が高い」「静的型付け言語」「遅延評価」「モナド」など

Haskellの用途や特徴、その勉強方法について詳しく解説！

*機械学習*は*人工知能の分野の1つ*で、学習方法を定義し機械的に学習させるために*過去の蓄積データから将来予測をするための技法*を指します。機械学習においては、*プログラム開発やアルゴリズム設計*が求められるために**専門知識が必要**とされます。

*AWS*では*専門知識を要する工程*を*サービス提供*することで、**利用者の工数削減が可能**となりました。そのためAWSの*機械学習サービス利用者*は*10万人*を超えています。

### AWSの機械学習サービスの特徴は？

通常*機械学習*では、*プログラム開発や学習アルゴリズムの設計の知識*が求められます。プログラム開発はPythonやC、C++が主な開発言語です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の理解の他、高度な数学や統計理論を多用します。さらに、*ハードウェアの知識*に基づいてシステムメモリーの利用や計算手法を最適化しますので、*OSとハードウェアの知識*が求められます。同様に収集したデータを格納するために、HadoopやSQL等の*データベースを理解している*必要があります。

AWSでは*機械学習利用者*へ**ビジネスニーズに合った機械学習サービス提供すること**、並びに*データサイエンティストや開発者*の**工数を削減すること**を特徴としています。
参考：[AWS Machine Learning AWS での機械学習](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/)

*AWS AIサービス*とは、*機械学習利用者向けのサービス*です。AWS AIサービスでは、事前に想定したアプリケーションやワークフロー向けのユースケースに応じた分析サービスを提供しますので、*機械学習*の**経験者以外でもサービスが利用可能**です。具体的には、以下のAWS AIサービスが提供されています。

・*Amazon Comprehend*
　非構造化テキストの分析
・*Amazon CodeGuru*
　コードレビューの自動化
・*Amazon Lex*
　Chatbotによる顧客サービス向上
・*Amazon Forecast*
　需要予測
・*Amazon Textract*
　テキストとデータ抽出分析
・*Amazon Kendra*
　アプリケーション検索機能
・*Amazon Fraud Detector*
　不正検出・防止
・*Amazon Rekognition*
　画像・動画分析によるワークフロー自動化
・*Amazon Personalize*
　リコメンデーションのパーソナライズ
・*Amazon Translate*
　リアルタイム翻訳
・*Amazon Polly*
　テキストの読み上げ
・*Amazon Transcribe*
　音声データのテキスト変換
参考：[AWS Machine Learning AIサービス](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/ai-services/)

*AWS MLサービス*では、*データサイエンティストや開発者*の*負担を軽減するサービス*を提供しています。機械学習を担当する専門家において*必要とされる作業*を、*AWS MLサービス*を活用することで**負担を軽減し生産性向上が期待できる**でしょう。具体的には、以下のAWS MLサービスが提供されています。

・*Amazon SageMaker*
　機械学習の一連のモデル準備・構築・トレーニング・デプロイの作業のワークフロー自動化
・*Amazon SageMaker Ground Truth*
　データラベル付け作用の自動化による生産性向上
・*Amazon SageMaker Neo*
　クラウドとエッジデバイスのML推論
・*Amazon Augmented AI (Amazon A2I)*
　モデル再トレーニングのレビュー用ワークフロー構築

### AWSの機械学習サービスの事例は？

機械学習の適応領域は*コンピュータ認識の領域*として、画像認識（顔認証や監視等）、音声認識（音声入力や応対等）、文章解析・文章認識（不正検知や検索等）、異常検知（故障や異常行動等）等が代表例となります。同様に*コンピュータ分析・予測の領域*として、数値の予測（売上や株価等）、イベント発生の予測（購買予測等）等が挙げられます。

さらに*コンピュータ対処応答の領域*として、行動の最適化（出店や在庫最適化等）、作業の最適化（自動運転や自動応答等）、表現の生成（翻訳や要約等）等に活用されています。

AWSの機械学習サービスはすでに多くの方が利用しており、その中で*153件の導入事例*を**一般公開**しています。代表的な導入事例として、*ディズニー社のアーカイブプロセス*が挙げられます。AWSでは、ディズニーの機械学習から深層学習への併用・移行例を機械学習のサイトで紹介しています。
参考：[AWS 機械学習 Disney は深層学習を利用して、コンテンツの世界を分類](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/customers/innovators/disney/)

同様に、導入事例サイトでは153件の事例をについてロケーション・顧客種別・産業でフィルターすることができます。ロケーションを日本でフィルターすると*NTTドコモ並びにアイシン・エィ・ダブリュ工業*の2件の事例が掲載されています。ご興味のある方はご確認ください。
参考：[AWS Machine Learning のお客様](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/customers/)

### AWSの機械学習サービスの料金体系は？

AWSの機械学習サービスにおいても、他のAWSサービス同様にサービス利用に応じた**従量制課金**の料金体系となります。以下のサービスでは*無料利用枠*が設定されていますのでご活用ください。

・*Amazon Polly*
　音声変換サービス：500万文字/月の無料枠
・*Amazon SageMaker*
　機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ：無料枠として最初の2か月間、250時間/月 (t2.medium でのノートブックの利用)、50時間/月 (m4.xlarge でのトレーニング)、125時間/月 (m4.xlarge でのホスティング)
・*Amazon Rekognition*
　画像・動画分析：無料枠として5,000件/月の画像分析、最大1,000個/月の顔メタデータを保存
・*Amazon Comprehend*
　自然言語処理(NLP)サービス：無料枠として50,000単位/月のテキスト(500万文字)/各API、最初の12か月間5つのトピックモデリングジョブ/月(各最大1MBまで）
・*Amazon Transcribe*
 音声テキスト変換：60分/月の無料枠
・*Amazon Translate*
　機械翻訳：200万文字/月の無料枠
参考：[AWS Machine Learning AWS で無料](https://aws.amazon.com/jp/free/machine-learning/)

## AWSの機械学習サービスの学習方法は？

AWSでは機械学習サービスの利用者向けに*学習コンテンツ*や*認定資格制度*を用意しています。これらの学習システムにより、*技術力の向上*とともに**AWS機械学習サービスの有効活用**が期待できるでしょう。

### AWSの機械学習サービスのチュートリアルは？

AWSでは始めて利用される方のために概念や利用方法を整理し、学習コンテンツとして提供しています。その学習コンテンツを「*チュートリアル*」と言います。
*AWSチュートリアル一覧*は「*ご利用開始のためのリソースセンター* 」の「*ハンズオンチュートリアル*」で表示されます。
参考：[AWS ご利用開始のためのリソースセンター ハンズオンチュートリアル](https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/)

2021年5月現在、機械学習のカテゴリでは初心者向けのレベル100のコンテンツが14件、上級者向けレベル300のコンテンツが1件用意されています。

・*機械学習カテゴリ 初心者向けレベル100*（14件）
「深層学習の紹介」、20分
「深層学習モデルをトレーニング」、10分
「顔を検出・分析・比較」、10分
「Amazon SageMaker Autopilotを使用して機械学習モデルを自動作成する」、10分
「WordPress で作成したウェブサイトに音声を追加」、10分
「テキストの感情を分析」、10分
「AWS DeepLensプロジェクトを作成」、10分
「AWS DeepLensプロジェクトを拡張」、10分
「動画分析とリッチメタデータ抽出」、10分
「言語間でテキストを翻訳」、10分
「AWS Deep Learning AMI を起動」、10分
「機械学習モデルを構築・トレーニング・デプロイ」、10分
「進化するボット」、1.5時間
「音声を文字起こしする」、10分

・*機械学習カテゴリ 上級者向けレベル300* (1件）
「機械学習トレーニングの最適化とスケーリング」、10-20分
この学習コンテンツはサインアップすることで利用可能となります。

### AWSの機械学習サービスのトレーニングは？

AWSでは機械学習の*デベロッパー、データサイエンティスト、データプラットフォームエンジニア、ビジネス上の意思決定者*を対象に*デジタルトレーニング*を提供しています。*AWSにサインアップ*することで**コンテンツが利用可能**となります。
参考：[AWS トレーニングと認定 機械学習](https://aws.amazon.com/jp/training/learn-about/machine-learning/)

2021年5月現在、以下のデジタルトレーニングが設定されています。
・*デベロッパー*向け
「Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning」、基礎、8時間
「AWS Foundations: Machine Learning Basics」、基礎、30分
「Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中級、4.5時間

・*データサイエンティスト*向け
「ML ビルディングブロック: サービスと用語、基礎」、40分
「データサイエンスの要素」、中級、8時間
「Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中級、4.5時間

・*データプラットフォームエンジニア*向け
「ML ビルディングブロック: サービスと用語」、基礎、40分
「Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning」、基礎、8時間

・*ビジネス上の意思決定者*向け
「AWS Foundations: Machine Learning Basics」、基礎、30分
「Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers」、基礎、90分
「ビジネス上の課題を克服するための機械学習」、基礎、60分
「AI/ML/DL をわかりやすく解説」、基礎、45分

*デジタルトレーニング*の他*クラスルーム*形式も開催されています。詳細は以下のリンクをご確認ください。
参考：[AWS トレーニングライブラリ 機械学習](https://www.aws.training/LearningLibrary?filters=Domain%3A30)

### AWSの機械学習サービスの認定資格は？

AWSでは機械学習の開発あるいはデータサイエンスの業務を行っている方向けに「*AWS 認定 機械学習 – 専門知識*」の認定資格を設定しています。

資格取得により機械学習を用いた*ビジネス課題解決の提案を実施*することや、*AWSのサービス選択および設計・実装能力*が証明されるでしょう。分類は*専門知識認定*のカテゴリですから資格取得により**高度な専門性**が証明されます。
参考：[AWS トレーニングと認定 AWS 認定 機械学習 – 専門知識](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/)

## AWSの機械学習サービスを活用しデータ分析の効率を高めましょう

*AWSの機械学習サービス*は*利用者向けのAWS AIサービス*並びに*開発者・分析者向けのAWS MLサービス*が用意されています。ともに*サービスの種類は豊富*ですので**日常の業務効率を改善する**ことが可能です。今後も増加を続けるデータを*分析・活用*し、*ビジネス決定の精度*を高めましょう。

ビッグデータによりデータ分析の重要性が高まっています。AWSでは機械学習の専門知識を要する工程に着目しサービス提供を進めています。ここではAWSの機械学習サービスの全体像並びに導入事例を紹介していきます。併せて学習方法についても触れていきます。

AWSはこれまでの機械学習の専門知識を要する工程をクラウドサービスとして提供しています

AWSの機械学習サービスは利用者向けAWS AIサービスと開発者向けAWS MLサービスがあります

AWSは機械学習の学習コンテンツの整備や認定資格にも注力しています

AWSは機械学習でも注目度が上昇中！活用例と学習方法を解説

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