金日韓の人工知能のためのテンソルフロー2

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。

Unity 3D実戦プロジェクトジャンル別ゲーム開発 part 01 Defense game（ディフェンスゲーム）です。

このコースは、Spring Framework で学んだ概念に基づいて Web アプリケーションの実装方法を学び、学んだ内容をすべて総合して最終的なミニプロジェクトを実行します。 コースを修了すると、すぐに実プロジェクトを実行できるようになります。合計 65 の講義と 29 時間 37 分の学習時間。多くの内容が含まれています。

JSP WEB MVC Model2 Programmingについて理解し、MVC Model2掲示板プロジェクトを使用して本番での適用方法を学ぶことができます。 （本講師の質疑応答を提供しない講義です。）

JSP基礎から車両購入ショッピングモールプロジェクトまで完成できる講義で、学習が終わればすぐに実戦プロジェクトを遂行できるようになります。 （本講義は、質疑応答を提供しない講義です。）

レスポンシブWebページの作成に不可欠なHTML＆HTML5を習得することができます。

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できます。本講座は、Androidアプリケーション開発に関する基礎から応用まで、ほとんどの内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を利用し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全体コースの中でも、アクションバー、データ管理、リソース管理、センサー、ネットワークに関する内容が主となっています。

現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発できます。 どの言語を使っても、同じAndroidアプリケーションを開発できます。 本講座では、Androidアプリケーション開発の基礎から応用まで、ほとんどの内容を網羅しており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを記述しています。 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の全過程のうち、メニューとAndroidアプリケーションの構成要素、スレッド、Fragmentに関する内容が主であり、次期過程ではより深みのある内容を扱う予定です。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講座を提供できるよう努めてまいります。ありがとうございます。

Unity6を活用したハイブリッドカジュアルゲームを制作できる。

Unity 環境で C# を学習します。C# を学習しながら Unity 開発環境を自然に習得できるため、初心者開発者にとって非常に有益です。

最新のMaterial 3ライブラリと共にするAndroid 15バージョンアプリ開発 part1 UIプログラミング課程です。

2024年の最新バージョンと17時間48分のランニングタイム このコース一つでkotlin完全征服することができます。

このコースでは、リアクトを使用してフロントウェブを開発する方法を学びます。リアクトのためのJavaScriptコア文法、CDNベースリアクト開発、NPMベースリアクト開発方法を学習します。

c#言語を基盤に、Unityを利用して、段階的にディフェンスゲームの制作を習得します

3つの実戦プロジェクト（メモアプリケーション、LBSアプリケーション、FireBaseを利用した掲示板アプリケーション）開発する。

Unity ジャンル別実践プロジェクトでは、Cookie Run などのラン ゲームの基本原理を習得して Unity ゲームを作成できます。

このレッスンは、合計4つのパートで構成されたJava Androidアプリの開発プロセスです。

このレッスンは、合計4つの部分で構成されたJava Androidアプリ開発プロセスです。 2番目のレッスンでは、練習の例でメニューと4つのコンポーネントについて説明します。

本講義はおしゃれライオンのようにアプリスクール：アンドロイド講義を進行するユン・ジェソン講師様講義です。

このコースはPythonのWindowsプログラミングの基本を学ぶプロセスです。ウィジェットの使い方説明とサンプルコードを並行して理解度を上げます。

ディープラーニングの最も核心的な学習アルゴリズムであるgradient descentを集中的に学習する講義です。

人工知能の公用語であるケラスとPythonを利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）、分類（Classification）、ディープラーニングNeural Networkプロジェクトを理論とともに学ぶケラス理論と実践総合過程です。

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！

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

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。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

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。

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。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるように分かりやすく解説します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを使ってウェブ上で実行することができます。 基礎から実習までを経験しながら、AI活用の第一歩を確実に踏み出すことができます。

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

電子・半導体産業は超精密工程と複雑なサプライチェーンにより、データ基盤管理と革新が特に重要な分野です。この講義はAI技術を活用して不良検出、工程最適化、予知保全、サプライチェーン管理など電子・半導体製造業ですぐに適用できる実務戦略を扱います。 グローバル企業の実際の事例とともに、中小・中堅企業が現実的に活用できる低コスト・高効率AI導入方法も提示します。これにより受講生は生産性向上とコスト削減だけでなく、未来競争力を備えるAI基盤製造戦略を理解し適用できるようになります。

Multi Head Attentionから始まり、Original Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデル、Vision Transformerまで、コードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことができます。

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。

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

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:)

本講座は、AI技術を初めて接する学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成された入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。

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。