ユン・ジェソンの人工知能開発 AI Part 1 機械学習のためのPythonデータ分析

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。

このコースでは、Angular JSを使用してWebアプリケーションのFront End開発方法を学ぶことができます。現在、Angular JSはReact JSとともに、次世代のWebアプリケーション開発方式として注目されています。

：「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。

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つの実践プロジェクト（メモアプリ、LBSアプリ、Firebaseを利用した掲示板アプリ）を開発する。

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。

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。

このコースはPython文法の基礎を学ぶプロセスです。文法の説明とサンプルコードを並行して理解度を高めます。 Pythonベースのライブラリを学びます。

このコースでは、Tensorflowライブラリを活用してデータを予測する方法を学びます。ライブラリー学習とサンプルデータ分析を並行して実践に適用できるデータ分析、処理方法を学習します。

現代のビジネスの世界では、データのセキュリティと詐欺の​​防止はこれまで以上に重要になりました。このレッスンでは、AI（AI）を活用して理想取引を効果的に検出および分析する方法について集中的に取り上げます。 Pythonと機械学習を活用して、理想取引、クレジットカード詐欺、生産ラインの異常など、さまざまな産業分野で発生する異常値を早期に検出、検出できるようにする人工知能モデルを構築してみます。

コーディングなしのフルスタックシステム構築：韓国語のプロンプト（バイブコーディング）だけで、データ収集からAI・ML分析、ウェブダッシュボードまで、パイプライン全体を自ら完成させます。 100%自動化パイプラインの所有：毎朝テレグラムでS&P 500のスクリーニングおよび投資意見を受信する、独立した株式分析ツールを確保します。 実践データに基づいた投資フレームワークの習得：実際に運用されているソースコードを基に、機関レベルのデータ分析およびリスク管理能力を自分のものにします。

本講義は、推奨システムの基本概念からディープラーニング適用原理まで取り上げます。コラボレーションフィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッド推薦システムなど、さまざまな推薦アルゴリズムを学び、推薦サービス開発のための実務能力を育てましょう！

難しい関数ベースのエクセルはもう終わり、数回のクリックでエクセルの高度な機能を活用するコース！ 業務での活用度は高いものの馴染みの薄いエクセルの高度な機能を効果的に学習し、業務自動化とデータの前処理、データモデリング、高度な視覚化能力まで一度に習得して、データ分析レベルをぐんぐん上げましょう！

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。

Spark（スパーク）機械学習の核心フレームワークに対する理解、難易度の高い実戦問題を通じたSQLベースのデータ加工、業務ドメイン分析を通じたデータ分析と最適化された機械学習モデルの構築能力まで、大容量データに基づいた機械学習のエキスパートとして認められたいなら、この講義と共に歩んでください。

微積分に対する深い理解と直感を身につけましょう。問題を解き、アルゴリズムを手計算とPythonで実装しましょう。

必須の資格ですが独学では決して容易ではないビッグデータ分析技師を、 学びやすいデータ分析ツールRを活用して、短期間で完全攻略しましょう！！

キャグルはどんなプラットフォームですか？毎年、キャグルでは世界中のユーザーを対象にアンケートを行います。データサイエンスを学びたいと思うとき、いくつかの疑問があります。 今始めるには遅すぎませんでしたか？ PythonとRの間でどの言語を選ぶべきですか？給与はどのくらいですか？ 世界中のユーザーの回答で気になることを解決してください！ Pandasの強力な機能のいくつかは、頻度分析とデータの可視化を可能にします。

簡単かつ便利に資料を処理するR言語で、コンピュータ非専攻者も自分の専攻分野と関連してコンピュータプログラム活用能力を育てよう！

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

この講義は、Pythonでデータベースの株式クォントを投資するPart1の後続講義であり、part1講座がintroduction感に近づいた場合、part2は実戦戦略の実装とクォント投資開発の全体的なフロー経験が中心となる深化講義です この授業では時系列データを扱うadvancedなパンダス（Pandas）テクニックと、それに基づいてシグナルベース戦略とさまざまなサイクルで資産の比重を調整する必要がある静的/動的資産配分戦略を実装する方法について重点的に取り上げ、戦略実装にとどまらず、さまざまな投資戦略を最小限のコード修正で直接検証してバックテストする 'コードのフレームワーク化'と、これを拡張して実戦投資まで続くように改善の仕方、そしてこの過程で注意すべき事項についても学びます。数学的に深く取り上げて市販の投資書籍やブログ、youtubeなどでは見られなかった最高のPython(Python)クォント投資フローを体験できます。

本授業では、PythonのPandasライブラリを活用して、さまざまな形の金融データを分析して処理する原理と方法について学び、これを実戦に直面できる状況に適用してみて、最終的には財務諸表データに基づくバックテスト（backtesting）を実装する方法ベース）について学びます。その結果、投資ロジックの検証や根拠なしに、単に他人が良いということだけに従う＆＃x27;パッシブ投資家＆＃x27;として活用してデータから自由自在に抽出して定量的に分析できる自己主導的で能動的な投資家になることができます。

Web上からデータを収集する方法を学び、機械学習の教師あり学習モデルを作成してみよう！

ADsP要約本 + 過去問解説。2025年8月46回試験反映！（随時更新！）

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。

本過程は、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過程です。機械学習や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。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

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。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

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。