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！

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！

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！

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！

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

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！

ティンカーキャッドでシンプルで楽しい3Dモデリングを作ろう！

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！

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！

ChatGPT、生成型AIを活用して創作者になろう！

非エンジニアのためのAbyss配布方法を学ぼう!

公共データをRとPythonで分析し、行政・政策問題を実証的に解決できるデータ基盤行政実務能力を身につけよう!

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！

RとR Studioでポリシー評価を理解し、試してみましょう！

データサイエンスを通じて効率的かつスマートにプロジェクトを管理しよう

この講義で線形データ構造とアルゴリズムを学習できます。

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。

データで世界を読む方法: あなただけのデータサイエンスを探索しましょう! 現代のデータサイエンスの核となるツールと技術を深く実用的に探求します。特に、データサイエンスの必須要素であるAnaconda、Numpy、Pandas、そしてScikit-learnを使用して、データを分析し、アルゴリズムを実装する方法を学びます。

ゲーム制作に使用する経路探索と空間分割アルゴリズムを体系的に整理したオンライン講義です。

初心者のためのSQLコーディングガイド！ SQLを作成し、解釈し、検証できる秘法を伝授します。

この講義は、データ分析を初めて始める学習者から実務で活用しようとする学習者まで全てを対象に、Rを活用したデータ処理と可視化の全過程を体系的に学習できるよう構成されています。 まず基礎セッティング段階では、開発環境のインストールから始めてDataFrameとSeries生成方法を身につけ、Rプログラミングに必要な基本技を堅実に固めます。続いて核心機能学習に移り、インデックシング、スライシング、ソート、フィルタリング、欠損値処理などデータ分析で最も頻繁に使用される機能を実習中心で学習します。 基礎を固めた後は、中級機能に拡張して日付・時間データ処理、グループ化演算（groupby）、データ結合（merge、concat）、関数適用（apply、lambda）など実際のデータ分析業務で必須的に要求される機能を集中的に扱います。これにより単純なデータ操作を超えて、複雑なデータ構造を扱う能力を育てることができます。 最後に、可視化パートでは線グラフ、ヒストグラム、ボックスプロット、時系列グラフなど多様な可視化技法を扱い、データをより直感的に表現する方法を学習します。可視化を通じて分析結果を効果的に伝達する能力まで一緒に習得することができます。 特に本講義は理論学習に留まらず、多様な例題と段階別実習を通じて学んだ内容をすぐに適用できるよう構成されています。したがって受講生は講義についていくだけでも実務感覚を自然に育て、さらに実際のプロジェクトにも活用可能なデータ分析力量を確保することができます。

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。

✅全体（1）〜（7）のシリーズのうち、（4）データ構造、アルゴリズム、オブジェクト指向、プログラミング言語。

"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。

Windows APIとC++を利用して最下から2Dゲーム開発のアルゴリズムと原理を中心に勉強するゲーム開発＆アルゴリズム講義です。

データウェアハウス(DW)の繰り返しのパイプライン管理、これからはdbtでその苦痛の束縛から解放されましょう！ dbtが提供する効率性の上で、ビジネス中心のデータモデリング、効果的なデータライフサイクル管理など、より高い価値を創出するデータ分析エンジニアへと生まれ変わりましょう。

良いメンターがおらず奮闘しているジュニアPM/POに伝えたいことを詰め込みました。仕事のできるPM/POが使う様々な手法とメンタルモデル（Mental Models）を惜しみなくお伝えします。

「AI時代のゲーム開発を支える技術」をテーマに、ディアブロ1スタイルのPCGダンジョン生成の原理をコンソールで実装しながら構造を学習します。これをUnityで3Dに拡張し、シードベースのダンジョン生成・メッシュ配置ルール・デバッグツーリングを備えた生成パイプラインを完成させます。サンプルコードと実習を通じてAI補助アート制作フローまで繋げ、すぐに応用可能なダンジョンクローラープロトタイプを作れるようにします。

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!

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。

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。

プログラミングスキル、アルゴリズムスキル、統計分析スキルのプロフェッショナル能力を向上させましょう！

ついに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、一歩ずつ確率と統計の原理について学んでいきます。参考書籍「皆の確率と統計」https://wikidocs.net/book/18165

ソフトウェアの品質は習慣です！この講義では、企業が望む最高のプログラマーになる方法を学ぶことができます。

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。