ビッグデータ分析完全攻略：基礎からディープラーニングまで

Obsidianは単なるメモアプリではなく、知識と情報を体系的に結びつけ、長期的に活用できる強力なセカンドブレインツールです。しかし、多くのユーザーが初期設定の難しさ、プラグイン活用の複雑さ、整理されないノート構造により途中で諦めてしまいます。 この講座は、このような問題を直接解決するために設計されました。講師はObsidianを活用して実際に知識管理、プロジェクト管理、学習記録、生産性自動化を構築してきた経験をもとに、どこから始めるべきか、どのように構造を組み立てるべきか、どの機能をいつ使うべきかを段階的に案内します。 基礎的なインストールと設定から始め、メタデータ・フロントマター・マークダウン構造を理解し、デイリー・ウィークリー・マンスリーノートシステム、テンプレート自動化、Tasks・Dataview・QuickAddのような核心プラグインを実践例で学習します。また、ツェッテルカステン方式のノート連結、プロジェクト管理、音声メモ自動化、外部サービス連携まで扱い、受講生が自分の環境にすぐ適用できるよう構成されています。 この講座を通じて受講生は、散らばった情報を一つのシステムに統合し、学習・業務・プロジェクト全般で継続的に活用可能な自分だけのセカンドブレインを完成させることができます。

この講座は、MySQLデータベースとSQLを完全な初心者から実務レベルまで、段階的に学習できるように設計されています。 データベースの概念、関係モデル、SQL文法、照会・条件・ソート・関数・結合（JOIN）・サブクエリ・インデックスまで、実際の例を中心に解説します。 学習の中で多くの受講生が難しく感じる概念（結合、サブクエリ、グループ関数など）を、実際に手を動かしながら理解できるように構成されており、 理論 → 実習 → まとめという流れで、挫折することなく最後まで完走できる講座です。 SQLが初めての方も、基礎を改めて整理したい方も、実務ですぐに活用できるデータベーススキルを身につけることができます。

マーケティング自動化を導入したいけれど、 何から始めればいいかわからず、 CRM、メールマーケティング、AIツールがそれぞれバラバラに動いており、 顧客データは溜まっているのにコンバージョン率が上がらないという悩みを抱えていませんか？ この講座は、CRMと生成AIを活用して「実際に売上につながる」マーケティング自動化システムを作る方法を、最初から最後までご案内します。 ChatGPT、Zapier、Kit (ConvertKit)、ElevenLabs、HeyGenなど、実務ですぐに使えるツールを連携させ、 顧客をセグメント化し → パーソナライズされたメッセージを自動で配信 → コンバージョン率を最大化する「超パーソナライズCRMワークフロー」を自ら構築します。 理論中心ではなく、実務で検証された事例とステップバイステップの実習で構成されているため、 マーケティング経験のない初心者の方でも、講義に沿って進めるだけで、一つの完成されたCRM自動化システムを自ら作り上げることができます。

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

AI分野で活用度が非常に高いディープラーニングフレームワークであるPytorchを利用して、様々な人工神経網を実装する講義です。

40種類以上の経済指標と株価データをAIで分析し、S&P 500、QQQ ETFだけでなく個別銘柄まで予測する強力な株価分析モデルをご自身で作ってみましょう！

"ビッグデータ+AIフルスタック開発" - AIに生命力を吹き込むビッグデータ構築過程をパイロットプロジェクト形式に進めます。 ニーズを把握し、段階的にプラットフォームを構築し、スマートカーデータのナビゲーションと分析を行います。

数学の数式のような難しい内容は省き、気楽な気持ちでAIに対する全般的な知識を得られる講義です。

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

Pythonクロールマスター。 本物の活用に必要な内容だけを押し込めました。

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

ソフトウェア データ パイプラインを作成する際に最もよく使用されるオーケストレーターである Apache Airflow を学習できます。

このコースでは、ログプレスの強みであるリアルタイム処理と外部連携を含むデータエンジニアリングの実行方法について説明します。また、リアルタイムで参照データを付与する方法、論理的に関連する事象の順序、収集間隔でさまざまな動作を検出する方法、または後続の処理のためにCEP(Complex Event Processing)について深く説明します。

試験の形式と出題傾向を一目で把握！全120問で実践感覚を養いましょう。 独学でも体系的に学習できる、AWS AI Practitioner 本番試験の完璧な対策。

ディープラーニングライブラリなしで床からアルゴリズムを実装し、原理を正しく掘り下げましょう:)

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🚀 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。

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

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