AIウェブプログラミング (Streamlit)

"DRF, 이것만은 알고 사용하자." クラス型ビューの1号講師として、DRFのクラスを正しく活用し、継承とオーバーライドを正確に学べる講義です。 重要な基本事項を正しく学習しましょう!

人気3総士（Vue + Django + Bootstrap）を活用して、簡単かつ素敵な自分のブログを作ることができます。 レスポンシブは基本、スマートフォンでも見ることができます。

クライアントプロフェッショナルFWのVue.jsとサーバープロフェッショナルFWであるDjangoを一緒に活用して、アップグレードされたWebプログラミングをしましょう。 Vue側のVueRouterとVuexを使わなくても、Django側のDRFを使わなくても、簡単にできる。

Vue.jsとDjangoフレームワークを使用してWebプログラミングを行うことができます。

Streamlit を活用して、自分のデータ分析アプリをすばやく簡単に構築して共有してみましょう。

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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。

済州島で開催されるブートキャンプをオンラインで！自分のサービスを素早く作成してみましょう！ :)

画像をアップロードすると、Opencvが処理して顔を検出するWebアプリを作成します。

ビッグデータ時代、データサイエンスが科学的なビジネス意思決定のためのソリューションとして脚光を浴びている。この過程を通じて、さまざまなデータ分析法と活用方法について学習し、これを現業に適用することができるだろう。

5つの実践プロジェクトを通して、データ・機械学習Webアプリケーションの開発方法を学びます。PythonとStreamlitでWebアプリケーションを手軽に素早く制作し、デプロイできます。(2025年6月更新)

このコースは食品・医薬品製造業でAIを活用して生産性と品質を向上させる方法を扱います。原材料管理、生産工程、品質検査、規制遵守など主要段階でAIがどのように適用されるかを実際の事例を通じて学び、不良率減少と効率的な運営戦略を理解することができます。 このコースを通じて学習者は▲食品・医薬品産業特性とAI導入必要性▲データ基盤品質管理▲予測保全及び設備効率化▲規制遵守モニタリングとリスク管理▲国内外導入事例分析などを身につけ、現場ですぐに適用可能な戦略とインサイトを得ることができます。

Python Web 開発 A to Z を学びながら作成! Web の基礎からブログ開発、公開までを一度に学べます。

データに興味があるデジタル人材なら？オレンジ3を通じてデータ分析に入門しよう！

SSIS、SSAS、MachineLearning、BI、ETL。国内の書籍、YouTube、講義、ブログ、学園で見られない重要な技術を学ぶことができます。国内の大企業、米国の大企業、米国の州政府の資金援助機関の就職に興味のある方にもおすすめです。

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DjangoはPythonベースのWebアプリケーションフレームワークです。 Part.3では、DjangoとSQLite3を活用してデータ駆動型のWebサービスを作成します。

Django（2.0以降）を使用してWebアプリプロジェクトの開発を開始する方法を学び、講義内容を活用して簡単な非会員掲示板サイトを作成してAWSで実行できるようにします。

化学・精密化学製造業は複雑な工程と高い安全性が要求される産業です。本講義はAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、安全を強化する戦略を扱います。工程データ分析、品質予測、設備予知保全、環境規制対応など実際の現場ですぐに適用可能なAI活用事例を中心に実務能力を体系的に学ぶことができます。

このコースは機械・金属加工産業でAIを活用して生産性と品質を向上させる実務戦略を扱います。CNC、溶接、切断など主要工程データを分析し、不良率削減・予知保全・作業者安全管理までAI技術がどのように適用されるかを実際の事例とともに説明します。学習者は中小企業から大企業まで現場ですぐに活用できるAIベースの加工最適化方法を理解し、グローバル競争の中で製造革新を実現できるインサイトを得ることができます。

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。

🚀 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。

ADsP資格証All-In-One講義！超短期完成！参考書籍：「みんなのADsPチートシート」https://wikidocs.net/book/18829

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!