AI・機械学習のための確率理論:ベイズ・分布・推定の核心
jhim21
¥11,183
初級 / Python
AIや機械学習の学習において、確率論の習得は必須です。より深く確率論を学びたい方に推薦します。
初級
Python
メイカソンで80%が詰まるポイント、今すぐ解決しましょう。 Raspberry Pi・コンピュータビジョン・LLM・3D設計まで4週間完成! デモ可能なスマートミラーPoCでメイカソン上位入賞達成!
統合PoC実装力
LLM API実践テンプレート(再利用可能な骨格)
MediaPipe FaceMesh ベースの「認識 UX PoC」
Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python) スキル
組み立て可能なレベルのスマートミラーハードウェア設計成果物
この講義はスマートミラーメイカソン/AIoTメイカソンで最も求められる核心能力を「事前ミッション形式」で完走できるよう設計された実戦型事前教育です。断片的な技術の羅列ではなく、実際にデモ可能な統合PoC(Proof of Concept)を目標に構成しました。
受講生は講義を通じて以下の必須4つの成果物を完成させます。
LLM API基盤対話応答モジュール
LLM APIを単純に呼び出すレベルを超えて、役割分離(system/user)、会話履歴の維持、リトライ/タイムアウト、ロギングまで備えた「実戦テンプレート」を作ります。
スマートミラーに合わせて短くカード型の要約応答(一目で見る形式)で出力する応答フォーマットも一緒に整理します。
MediaPipe FaceMesh 顔ランドマーク + フィルター PoC
FaceMeshランドマーク座標を抽出し、サングラス/マスク/ステッカーなどフィルター1つをリアルタイムで顔に追従させるコンピュータービジョンデモを実装します。
今後「ユーザー認識ベースのUI/インタラクション」に拡張可能な基盤を確保します。
Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python)でセンサー値を伝達
Arduinoが読み取ったセンサー値をシリアル(UART)で送信し、Raspberry PiでPython(pyserial)を使用して受信・パース・例外処理まで実行します。
メイカソンで最も頻繁につまずく区間である通信/権限/データ破損/タイムアウト問題を事前に解決できるように構成しました。
さらに選択パートでは、チームの力量と目標に合わせて次のように拡張できます。
Raspberry Piで天気データ入力(都市変更/更新を含む)
FirebaseまたはSupabase DBとの連携(値の保存/照会)
レスポンシブWebUI(モバイル/デスクトップ)
AWSデプロイ基礎
講義が終わると、受講生は「各技術を少しずつ知っている状態」ではなく、メイカソンですぐにデモ可能な統合デモ + 提出用ドキュメント/証跡(ログ・映像・README)まで備えた状態でスタートすることになります。
学習対象は
誰でしょう?
メイカソン/ハッカソン参加予定者
ラズベリーパイ・Arduinoで成果物を作りたい開発者/学生
生成AI(LLM)ベースの機能を実際の製品/プロジェクトに組み込んでみたい方
コンピュータビジョン(顔認識)PoCが必要な方
ハードウェア設計まで含めたポートフォリオが必要な方
チームプロジェクトリーダー/教育者(講師/助手)
前提知識、
必要でしょうか?
基礎プログラミング
23
受講生
5
受講レビュー
4.8
講座評価
1
講座
IT教育専門企業のKodeKoreaです。
✅様々な分野の最新IT技術を誰よりも早く学ぶことができます。
✅簡単なコーディングから高度な技術スタック、ハッカソン大会までカバー可能なボトムアップ(bottom-up)教育中心です。
✅最高効率でコンパクトに、短期間で完成させることができます。
🔗ホームページ |
🧑💻インスタグラム | @kodekorea
📭メール | shain1912@naver.com
全体
22件 ∙ (8時間 49分)
講座資料(こうぎしりょう):
8. ラズベリーパイの設定
23:18
全体
5件
4.8
5件の受講レビュー
受講レビュー 4
∙
平均評価 3.5
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
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