機械学習モデルを活用したAndroid、iOSアプリ開発

<機械学習、要点だけを素早く！>（インサイト、2025）をもとに、機械学習の理論と実践例を扱う講義です。

直感的でパイソニックなPyTorchを通じて、ディープラーニングモデルを直接構築する方法を学習します。最新のPyTorchバージョンを反映しています。

<大規模言語モデル、要点だけを素早く！>（インサイト、2025）をもとに、LLMの理論と実践例を扱う講義です。

Androidモバイルプログラムを本番プロジェクトを通じて段階的に習います。 ブルートゥース脳波測定装置を利用して脳波を測定し、音楽を聞かせるモバイルアプリを作成しながら、モバイルアプリ開発の基本はもちろん、実戦で活用可能なSQLite、Bluetooth、Soundなど有用な技法を学びましょう。

3回で終わる短いKotlin文法！Kotlinの基本文法とAndroidの基本プログラミングはもちろん、実際にAndroidアプリも作ってみましょう！

Swift言語でテトリスゲームを作成します。

新しいswiftUI環境で拡張現実ARアプリを作成します。 ARKit、RealityKit、Core MLなどを活用して独自のスノーアプリを作成します。

機械学習の主要なアルゴリズムとディープラーニングを理解し、人工知能について学んでいきましょう！

Windows、macOS、iOS、Android アプリケーションを 1 つのコードで開発および動作させる MAUI クロスプラットフォームの開発について学びます。

ニューラルネットワークをFPGAに実装する — 言葉には馴染みがありますが、実際に成し遂げた人は稀です。 キャップストーン、競技会、卒業制作で一歩先を行きたいなら、モデルを学習させるだけでなく、その演算が実際のチップの中でどのように動くのかを自ら作り、証明できなければなりません。この講義は、まさにその点、理論と実物ハードウェアの間のギャップを埋めるお手伝いをします。 MNISTの数字を認識するニューラルネットワークアクセラレータ（NPU）を、スペックの読み解きからPythonゴールデンモデル、Verilog RTL設計、FPGA検証まで、最初から最後まで自ら完成させます。ラインバッファと並列MACで作るConv層、ReLU・MaxPool・Flattenを経て全結合層とArgmaxまで — 9つのブロックを一つのチップに統合し、"Pythonの正解とハードウェアの出力が1ビットも違わない（Bit-True）"ことを自ら証明します。シミュレーションは正常に動くのに結果だけが微妙に異なる、そんなもどかしい瞬間を乗り越える方法まで講義に込めました。 整数量子化、配列の軸順序の変換、アキュムレータのオーバーフロー防止など、一般的なディープラーニングの教材では扱われない実戦的なノウハウを一つずつ解説します。私はRISC-V CPU設計とFPGA Bit-True検証を長年手がけてきた中で経験した試行錯誤を、皆さんが繰り返さないようこの講義に凝縮しました。講義が終わる頃には、"自ら設計し、証明した"と言える完成されたハードウェアプロジェクトが手元に残ります。

このレッスンは、Webサービス開発技術であるJavascriptを使用して、モバイル環境のさまざまなネイティブアプリ機能をすばやく作成する方法を学び、ストアのリリースまで学習することができます。

Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう！ 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう！

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

誰よりも早く学ぶSpringboot + Android(Compose) RestAPI掲示板作り Springbootでサーバーを開発し、Androidで自分だけの掲示板を作ってみましょう!!

現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。本講座は、Androidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を利用しています。本講座は、Android開発の全過程の中で3つのプロジェクトを実際に遂行する過程です。プロジェクト遂行時には、Hilt、Retrofit、RoomDatabase、MVVMなど、現場で実際に使用されている高度な技法を習得することができます。さらに、Android開発ツール内でGeminiを活用したライブコーディングを行い、AIを利用した生産性の向上を図ることができます。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義を提供できるよう努めてまいります。

SwiftUI初めに登場するデータ関連プロパティラッパーについて学びます。 @State、@Binding、.constant、ObservableObject、@Published、@ObservedObject、@EnvironmentObject、@Environment

AndroidとiOSデバイスでテストオートメーションの開発が気になったすべての人のための講義です。このレッスンにより、モバイルデバイスで自動化テストを実行できるようになります。

Xcodeを利用してiPhone専用RPGゲーム開発を行います。 アプリの開発に何の知識がない方も十分に追いつくように講義を準備しました。

76の例で練習し、勉強するコトリンKotlinのプログラミング言語。

パーセプトロンから誤差逆伝播法まで、ニューラルネットワークの核心となる数学理論を体系的に学び、Rコードで自ら実装します。活性化関数、勾配降下法、多層ニューラルネットワークなど、ディープラーニングの基礎をしっかりと身につけ、実際のデータセットを活用した分類問題の解決能力を養います。