理工系列専攻者のためのコンピューティング思考と人工知能

Pythonによるデータ分析方法を理解し、さまざまな形式のデータを自分で分析して視覚化して、データストーリーの概要をまとめましょう！

ChatGPT、生成型AIを活用して創作者になろう！

Pythonプログラミング言語の基本的な内容を学習することで、人工知能に必要なPythonコーディング能力を習得してみよう！

Kerasを活用し、機械学習とディープラーニングのモデルアルゴリズムを理解しましょう！

MATLABの基礎を築き、プログラミングの基本概念を応用し理解しましょう！

人工知能とAI倫理を理解し学習し、自身の専門分野と結びつけ、AIデジタル能力を強化してみよう！

実生活と専攻の問題を実際のコンピュータプログラムに移すための学習とPythonベースの人工知能ツールの活用を練習してみよう！

大容量データから有用な情報を抽出し、意思決定を支援する能力を養ってみよう！

機械学習の主なアルゴリズムとディープラーニングを理解し、人工知能を学びましょう！

C++言語の基本概念とオブジェクト指向の概念を学びながら設計し、実装し、開発しよう！

コンピュータ工学の専攻者のためのオブジェクト指向の概念に基づいたModern C ++プログラミング

ブロックコーディングでテキストコーディングを体験し、Arduinoを制御しよう！

Pythonを使用するための基礎を築き、データ分析の問題を解決しましょう！

Pythonを活用して機械学習の技術を学び、実データからの情報抽出方法と予測モデルの開発能力を向上させよう！

AIをベースにしたテキスタイルCADの理解を通じて、衣類学の基礎現場知識とファッションスペシャリストの能力を育てよう！

Linuxシェル＆オープンソースソフトウェア環境でコラボレーション方式でアプリケーションの開発を経験し、プログラムコーディングに必要な開発環境を構築しよう！

高度化された小売業に合ったデータ分析を理解し、産業で活用するツール活用法を学びましょう！

リアクトを活用したWebアプリケーション開発能力を備え、実務に適用できる能力を育てよう！

さまざまなデータ構造とアルゴリズムを学習し、プログラミングを通じてそれらを実装する実践能力を身につけましょう!

基本的なウェブサイト構築方法を習得し、公共データOpen APIを連携した実戦プロジェクトを通じて、Web開発の基礎から実務適用能力まで！

論理的思考能力を向上させ、第4次産業革命時代に自分の専攻と情報通信技術を融合できる能力を培います。

テキストマイニング本番プロジェクト。データ収集から感性分析データの可視化まで一度にずっとやってみる講義です！

このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます。

Python ベースのデータ構造とアルゴリズムを学習し、コーディング テストの問題を通じてコーディング能力をさらに強化しましょう。

このコースでは、Logpresso を使用してクエリを使用してダッシュボードを構成する方法について説明します。 リアルタイム データを視覚化し、アラートを実行し、必要に応じてドリルダウンやフィルタリングを動的に実行できる機能について説明します。

いよいよ皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、次々と確率と統計の原理について学びます。

開発者が知っておくべきプログラム開発の基本的な内容を含むC言語をゆっくり勉強します。

サイドプロジェクトでは、データをどのように活用できるのでしょうか？ 「그밈」さん、「スカル」さんの話を、今回のセミナーで聞いてみてください！

コンピューティング思考は、コンピュータ専攻者だけを学ぶことではありません。どんな仕事でも解決しなければならない問題があり、この問題を解決するのにコンピューティング思考を使うことができるのです。

コーディングテストに合格するためのC++レッスン、 本なしで可能！著者と直接コミュニケーションできるコミュニティを提供！

Javaベースのデータ構造とアルゴリズムを習得し、本番問題で競争力のあるコーディング専門家に成長してみてください！

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

iOSプログラミング言語であるSwiftを学ぶ際、複数の概念が一度に登場すると混乱することがあります。 そこで私は「新しい概念を理解する時は、すでに学んだ概念のみが使われるべきである」という原則で講義を作りました。 そのためこの講義は、段階ごとに単一の新しい概念のみが登場し、その他の馴染みのない概念は絶対に登場しないよう、概念間の順次構造を精密に設計しました。 概念一つに1分、総180個。 基礎である変数と定数からCS観点で理解するメモリ構造、そして非同期処理の最新文法まで。 3時間で、180個の核心概念を設計された順序で学習します。

"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。

シリコンバレーのソフトウェアエンジニアからビッグデータの処理方法を学び、Apache Sparkでビッグデータコードを開発する方法をPythonを使って学びます。現在14年間ソフトウェア開発者として、Webアプリケーション、ビッグデータ、SRE & DevOpsまでPythonで処理しています。Pythonを使って、ビッグデータ職種で必ず知っておくべきApache Sparkについて、簡単に深く学べる機会を絶対に逃さないでください!

問題化（Problematization）は、問題提起、問題作成などとも翻訳される用語です。そして、問題設定や問題定義とも翻訳され得ます。要請事項や常識のような既知の事実に対し、新しい観点から疑問を呈し、問題を定義し、この問題を解決する方法を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、未だ開発分野で十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決する計画を立てる作業です。つまり、問題化と関連があるということです。 問題を解決するには、まず問題が明確に定義されている必要があります。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要請の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要請を明確な問題に変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの真のニーズを正確に把握することができます。この講義は、実践事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練するよう手助けします。

データ時代、真の価値を発見せよ！📊 データに集中したアプリケーション設計は、もはや必須となりました。 最新トレンドと実務中心の事例で、会社が求めるインサイトと実力を身につけましょう。 効率的なデータ処理と設計の秘訣、今すぐ始めましょう！ あなたの次のステップ、データ中心の世界へ飛躍しましょう！

SQLD、何から始めればいい？途方に暮れているあなたへ贈る講座、全課程修了後、生まれ変わったあなたに出会えます。SQLD オールインワンパス！

エントリーブロックコーディングでメーカーコーディングを学び、コーディングの基本を知りたい方のための講義です。非専攻者も！コーディングに初めて接する学生も！コーディングの基本理論と部品/センサーの基本的な使い方を学び、さまざまなメーカー活動を行うことができます。

ブロックコーディングEntryを活用し、コンピューティング的思考力及び問題解決能力を養い、Entry AIツールを通して人工知能の概念を習得し、簡単な機械学習を実習する。