OCRの理解と応用に本当に役立つ講義。 直接実習を追いかけていくうちに、理論まで理解できました。

学ぶことがたくさんありました。とても役に立ちました。

質の良いスキルを学んでいます。 お金が全く惜しくない講義です。 私はクラス、継承などこのようなPythonの基礎的な概念や浅く活用することしか知りませんでした。 （講師の方が作成されるコードを解釈できる程度） コードリファクタリングと言うべきでしょうか..？ 講師の方の実務する姿を視覚化して映像で見た気分でした。 Python基本内蔵ライブラリをもっと活用できるようにならなければと感じもしました。 特に最近はAIによりコード解釈やエラー処理が比較的簡単になりましたが、途中途中難しい概念や解釈はAIの助けを受けて勉強しています。 このような価格で良い講義を提供してくださりありがとうございます。

データブリックスを活用したAI講座は他にないように思いますが、素晴らしい講義をありがとうございます。ただし、各詳細な単元ごとにもう少し概要説明をしていただけたら、さらに良かったと思います。例えば、機械学習の各メニューごとに機能を説明していただき、各コードがどのメニューでどのように活用されるのかを補足していただけると、より素晴らしいものになったでしょう。そして、この講義を受講する方は、SparkやDatabricksが主な関心事であるため、AIへの関心は高くても知識が不足している方が多いかと思いますが、この点も補足いただければ、さらに素晴らしい講義になったことと思います。

普段から関心があった分野なので、他のドメインや現場ではどのように進められるのか疑問が多くありましたが、多く解決されました。とても面白かったですし、進めたいと思っているプロジェクトに大変役立ちそうです。 追加で、以前に他のDatabricksやAzure関連の部分を学習しながら解決はしましたが、この講義でも追加的な説明がもっとあったら良いなという点を共有いたします。 1) 他のAPI連携方法 (Section2, 実習環境でAzure OpenAIではなくChatGPTや他のツールのAPI連携例) 2) Azure VMリソース割り当て (Section3, Section6, Databricks Compute 適切な設定時に必要 & Cost Budget Management) 3) コード公開 (ライブコーディングを志向されていますが、個人課金形態でコンピューティングを使用してエラーになる部分防止)

実務でも使われるので、講義の合間合間に覚えておくように言われた部分が良かったです。