ユン・ジェソンのJavaベースAndroidアプリ開発 Part 4 - 実戦プロジェクト

ソフトウェア開発ベース言語C言語入門コース

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。

Androidアプリ開発に必要なJava部分を選別して講義を作成しました。総講義時間13時間30分です。 Androidを開発する前に一度クリーンアップすると、多くの助けになります。 Youtubeソフトキャンパスチャンネルにはもっと講義があります。 たくさん助けてほしいです。 インストラクターユンジェソンインストラクター

: "環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、統計学でEコマース売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅（全38講）" 単に分析ツールの使い方を習得するレベルを超え、実際のEコマース現場で発生するログデータを統計的プロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築から記述統計、確率分布、仮説検定の核心理論をしっかりと固めた後、実際のユーザーアプリ滞在時間および購入転換率の比較分析、そして重回帰分析を通じた成果寄与度の計量化まで！データサイエンティストの核心である'データに基づいた意思決定および分析自動化の能力'を、実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

"環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、データで売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅（全39講）"単にライブラリの使い方を習得するレベルを超え、実際のEC実務で扱うデータをデータサイエンスのプロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築とNumpy/Pandasの基礎から始まり、データの前処理、統計分析、視覚化、そしてビジネスシナリオに基づいたRFMセグメンテーションと仮説検証まで！データサイエンティストの核心的な能力を実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

「基礎から7つのドメインプロジェクトまで、ディープラーニングのA to Zを完成させる（全41講）」 単にモデルを呼び出すレベルを超え、現場のトレンドであるPyTorch Lightningを活用して、クリーンで効率的なディープラーニングパイプラインを構築する方法を学びます。株価予測から生成AI、医療映像、サウンド分析まで、計7つのプロジェクトを直接実装し、どのようなデータを前にしても自信を持てるAIエンジニアへと成長しましょう。

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。

: "環境構築から7つの実務プロジェクトまで、データドメインを横断するディープラーニング・フルスタックの旅（全35講）" 単にサンプルコードをなぞるレベルを超え、実際の現場で扱う多様な形態のデータをディープラーニングで料理する方法を学びます。CPU/GPU開発環境の構築から始まり、ゴミの分別（画像）、株価予測（時系列）、心電図の異常検知（AE）、アニメーション化（GAN）、医療画像セグメンテーション（U-Net）、サウンド分類（オーディオ）まで！ディープラーニングの核心アルゴリズムを、実践プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

: "数学的基礎から最新モデルまで、TensorFlowで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なTensorFlowとKerasの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へようこそ。

：「データ分析のその先へ、5つの実践プロジェクトで完成させる予測モデリング（全45講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単にライブラリを呼び出す方法を超えて、タイタニック号の生存予測からスパムメッセージ分類まで、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。線形モデルから最新のアンサンブルアルゴリズム、そして自然言語処理（NLP）の基礎まで、現場で最も強力な威力を発揮するプロジェクトを体系的に攻略します。さあ、分析されたデータを基に未来を予測する人工知能モデリングの世界へ踏み出しましょう。

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

* 100% 実践型カリキュラム：文法の勉強ではなく、データを直接扱う実習中心の構成 * 機械学習の先手必勝コース：AI学習前に必ず知っておくべき前処理技法を完璧に整理 * データ分析ツールマスター：Numpy（数値演算）、Pandas（データ制御）の核心機能を攻略 * 視覚化インサイトの導出：Matplotlib、Seabornを活用したデータ視覚化スキルの伝授 * 統計の基礎固め：データの特性を把握する基礎統計およびグループ分析技法の学習

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。

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を使用しています。本講座はAndroidの全過程のうち、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中心となっています。

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に関する内容が中心となっており、次回の講座ではより深い内容を扱う予定です。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義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することができる。

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ライブラリを使用したAndroid 15バージョンアプリ開発 Part1 UIプログラミング講座です。

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