非専門家のための数学・統計の基礎（実習）

Unreal Engine 5とOpenAI APIを連携して実際に会話可能なAI NPCを作る実戦プロジェクト講義

コーディングなしでブループリントだけで完成する自分だけの初ゲーム制作入門講座

Unreal Engine が提供するネットワークフレームワークの構成を理解します。 サーバー、クライアント、レプリケーション、RPC とは何か、どのように機能するかを理解します。 アンリアルフレームワークを使用してネットワークゲームを作成できます。

pythonとKerasを使ったディープラーニングの使い方を学びます。

Unityエンジンを使用する言語はC＃言語です。 Unityでよく使われる機能を中心に講義内容を扱っており、データ型や変換、オブジェクト指向と一般化、簡単なファイル入出力まで取り上げました！

採用トレンドと職務分析に基づいて、独自の就職戦略を策定してください。 自己紹介から面接までA to Z就職準備

本コースは、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習するコースです。機械学習とディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本コースを通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に身につけることができます！

Linux（Linux）とは基本的な構造を説明し、シェルを扱う方法を学びます。さらに、Linuxネットワークの基本的な理解を得るために学びましょう。

非専攻者のためのPythonプログラミング

3Dプリントやインテリアやゲームのアート作品が必要ですか？ブレンダーの基礎講義でリアルな3Dグラフィックデザインワークを作成します。

コンピュータハードウェアの基本構造と動作原理と設計方法とOSの部分を学び、良いプログラムを作成するために必要な知識を築くことができます。

Rとデータの理解とデータ分析のためのデータ処理方法、データの可視化方法など、基本的なデータ分析のための基盤を固めます。変数、関数、パッケージを活用して、データを自分が好きな形に加工する方法を学びます。

This lecture will teach you how to systematically analyze and organize the core functions and conditions of software, and explain the theoretical background of its relationship with testing for finding and improving bugs based on this.

VR/AR 콘텐츠をUnityエンジンで制作するにはC#を学習する必要があります。C#を学習するにはC言語の学習が必要です。本講座ではC言語の基本からメモリ管理までを扱っています。

本コースは、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習するコースです。機械学習とディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本コースを通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に身につけることができます！

機械学習を勉強したいが統計学的知識が不足している人のための講義です。

数学が好きな人は手を挙げて！ 確率と統計を学びたい人は手を挙げて！

Pandasの主要機能をSQLと比較しながら学んでみましょう！

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

このレッスンでは、Python（Python）を活用して、さまざまに動作するサイトからデータを取得（クロール）するテクニックについて学び、それを応用して実践に直面するさまざまな例に直接適用します。これにより、与えられたコードをコピーして貼り付ける方法の一次元的な業務自動化ではなく、Webが動作する基本原理の理解に基づいた実践問題解決中心の技術について学び、これにより皆さんは今後どのサイトでもデータを収集して処理する能力を持つことができます。また、この過程で発生するさまざまな例外状況をどのようにコードで解決するかについての学習を行い、最終的には日常で発生するさまざまな問題をプログラム的思考で解決して自動化することができます。

ゲームで使用される重要な数学概念を簡単に学べる講義です。数学をよく知っている人は該当知識を当然のこととして捉えているため、何も知らないという前提で教えることができません。 本当に非専攻者だと思って初心者の視点から説明します。

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

これで、Pythonの結果をWebページとして表します！ Pythonだけを使って自分だけのWebページを作ることができます。データ分析、機械学習など、Pythonで作成した結果をWebページで確認できるInteractive DashBoardを作成する機会です！

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

無限に利益を生み出すアルゴリズム取引ボットを作成して、自動的に実行したいのですが、どこから始めればよいでしょうか?

PythonベースのWebクロール技術を習得し、Webページからデータを収集し、これを基に業務でのデータ収集と分析能力を向上させるためのプロセスです。

クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。 その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。

この講義を通じてSQLとデータベースの理解、SQL文法、実際の活用のためのデータベース設計、プログラミングを通じたデータベース活用、データ分析活用事例まで習得できます。

Pythonを通じてウェブクロール、テレグラムボット、AWS EC2を利用してCGV龍山アイパークモールのIMAX映画前売りオープンアラートを作ってみる講座です。このコースでは、Webクロールの基本的な理解から、テレグラムボットを作成してサーバーとして構築するプロセスまで学習できます！

AIデータ分析およびモデリング結果をWebプログラムにしてみてください。

Pythonの基本を身につけた方がこの講義を見たら、どのようにPythonを活用できるかを学ぶことになります。

化学・精密化学製造業は複雑な工程と高い安全性が要求される産業です。本講義はAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、安全を強化する戦略を扱います。工程データ分析、品質予測、設備予知保全、環境規制対応など実際の現場ですぐに適用可能なAI活用事例を中心に実務能力を体系的に学ぶことができます。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。