[リニューアル] はじめてのPython機械学習ブートキャンプ（簡単に！実際のKaggle問題を解きながら整理する）[データ分析／サイエンス Part2]

データ分析初心者のために、Pythonによるデータ分析の全プロセスの基本技術を身につける講座です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEC企画担当者および開発者として、Pythonによるデータ分析の全プロセスを簡単に学び、すぐに活用できるように作成しました。

データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを学びたい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの基本文法をまとめ、(2) 実践的なクローリングプログラミングを通じてPythonとクローリングに慣れていきます。

実務で実際にWebサービスを開発した経験をもとに、入門者向けに、実際に商用化できるレベルのWebサービスやアプリサービスを開発することを目標としたフルスタックシリーズ講座です。 そのためのPart2講座として、さまざまな技術が存在するフロントエンド技術の中から、レスポンシブ対応や互換性まで考慮した最新のHTML5、CSS3、Vanilla JavaScript（Javascript）＋ES6について、すべてをしっかりと網羅して整理する講座です。

この講義を通じて、SQLとデータベースの理解、SQL文法、実際に活用するためのデータベース設計、プログラミングによるデータベースの活用、データ分析の活用事例まで学ぶことができます。

最新のフルスタックとバックエンドのために、簡単で高性能なFastAPIを使い、バックエンドの基本概念からFastAPIの主要な構文、非同期データベースの活用までを、わかりやすく段階的に学べる講座です。きれいに整理された教材とプロジェクトを通して学習できます。

本講義はフルスタック講義シリーズPart3にあたり、最新のサーバー技術とDocker技術をしっかりと身につけるための講義です。本講義では、Dockerを実際に自分の技術スタックに取り入れられるよう、Dockerのさまざまなオプションを一つひとつ丁寧にテストし、Dockerを理解するために必要なLinuxなどの関連技術も学び、さらに実際の複雑なサービスまで作れるように構成されています。

中上級SQLを身につけ、実務レベルの実践的なデータ分析問題101問に一緒に取り組みながら、確かなSQLデータ分析スキルを磨きます。

講師が初めてディープラーニングを学んだ際の失敗経験をもとに、ディープラーニングの理解に必要な数学や理論、PyTorchによる実装、転移学習、GPTの中核であるTransformerまで、段階を追って学べるよう新たに構成した講座です。

開発とデータに強くなるために必須となるコンピュータサイエンス（CSの知識）の核心を、短時間で簡潔に整理するロードマップのパート1講座です。本講座は、数年にわたり国内トップ企業の社内研修でも使用されている講座です。実際の現場でシステムソフトウェアからWeb、アプリ開発、データサイエンスまで20年間携わってきた経験をもとに、開発とデータに強くなるために必要な核心を、順を追って正統的に、しかし分かりやすく整理した講座です。

本講義は、Dartプログラミングの基礎からFlutterの基本・中級機能、さらにはバックエンドであるFirebaseとの連携、そして実際のプロジェクトまで！Flutterを段階的に習得できる、完成度の高い講義です。

実務で実際にWebサービスを開発した経験をもとに、入門者向けに、実際に商用化も可能なレベルのWebおよびアプリサービスを開発することを目標としたフルスタックシリーズ講座です。これに向けた第一歩（part1-1）として、本格的な開発に必要なPython中級、flask［フラスク］によるバックエンド実装技術、そして必須のWeb技術（HTTP、RestAPI、MVCパターンなど）について詳しく解説する講座です。

最新のスタートアップで活用されているフルスタックおよびデータサイエンス技術の基盤技術の一つである、ビッグデータを扱えるNoSQL技術を身につけます。MongoDBはNoSQLの中でも特に習得しやすく、すぐに活用できる技術です。本講義では、短時間でMongoDBの基礎を学び、PythonでMongoDBを操作・活用できる技術まで習得していきます。

講師が初めてディープラーニングを学んだ際の失敗経験をもとに、ディープラーニングの理解に必要な数学や理論、PyTorchによる実装、転移学習、GPTの中核であるTransformerまで、段階を追って学べるよう新たに構成した講座です。

データ分析初心者のために、Pythonによるデータ分析の全プロセスの基本技術を身につける講座です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEC企画担当者および開発者として、Pythonによるデータ分析の全プロセスを簡単に学び、すぐに活用できるように作成しました。

AI分野で活用度が非常に高いディープラーニングフレームワークであるPytorchを利用して、様々な人工神経網を実装する講義です。

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

1. AI資格、AICE Associate取得のためのPythonコーディング学習 2. 基礎から応用まで段階的なPythonコーディング学習 3. AI分野の権威、高麗大学キム・ジュンホン教授の講義

この講義を通じて、SQLとデータベースの理解、SQL文法、実際に活用するためのデータベース設計、プログラミングによるデータベースの活用、データ分析の活用事例まで学ぶことができます。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

最新のスタートアップで活用されているフルスタックおよびデータサイエンス技術の基盤技術の一つである、ビッグデータを扱えるNoSQL技術を身につけます。MongoDBはNoSQLの中でも特に習得しやすく、すぐに活用できる技術です。本講義では、短時間でMongoDBの基礎を学び、PythonでMongoDBを操作・活用できる技術まで習得していきます。

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

非専門家や入門者の方が、ビッグデータ分析実技試験を短期間で取得できるようガイドします！ 理論は軽めに、実践は確実に。複雑な背景知識がなくても、過去問を中心に試験に必ず出るポイントだけを絞って集中的に学習します。

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

AI時代の必須資格証、MS AI-900！🚀 ご存知でしたか？ChatGPTはMicrosoft Azureでのみ運営されています！ 最新GPTモデルを独占提供するMicrosoft Azure OpenAIを本格的に活用したいなら、今がまさにチャンスです。AI-900コースを通じてAzure AIサービス専門家として成長し、企業が信頼するエンタープライズ級AIソリューションをマスターしましょう。グローバル公認認証まで確保して、真のAI専門家として競争力を高めましょう！

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。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

"YouTubeに溢れているありふれたAI理論やチャットボットの例は、もうゴミ箱に捨ててください。製造業の言語を知り、工程の本質を見抜く、大韓民国唯一無二の'7大産業群統合製造AIバイブル'です。" こんにちは、知識共有者のバイト探偵です。 現在、数多くの企業や実務担当者が「製造DX（デジタルトランスフォーメーション）」と「AI導入」を叫んでいます。しかし、市販されている大多数の講義は、製造業の過酷な現場実務を全く知らないIT開発者やコンサルタントによる、机上の空論に過ぎません。 本コースは理論のための講義ではありません。大韓民国を代表する7大製造産業群の実際のドメイン知識（Domain Knowledge）と最新のAIフレームワークを有機的に結合し、明日からすぐに現場で適用できる「実戦型製造DXシナリオアーキテクチャ」を提供します。

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。

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。