[AICE] Pythonで学ぶデータ分析とAIモデリング

1. 国内唯一の国家公認AI資格、AICE Associate合格のための模擬試験問題解説 2. 実際のAICE Associate出題問題と同一形式の模擬試験12回分の解説講座

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

1. コーディングなしでデータ分析とAIモデリングを行うAutoMLプラットフォームを活用したAI実習 2. データ分析のためのデータ探索、可視化、前処理プロセスを経てAIモデリングまで遂行 3. このカリキュラムは、KTが主催するAI資格証であるAICE Basicの合格に最適化されている

今Pythonに慣れていますか？ データを収集し、分析し、それを活用するために最もよく使われるのがPythonです。 データサイエンスにPythonを使用したい場合は、今日のクラスは本当に役に立ちます。 すぐにデータサイエンスに関連するPythonモジュールとパッケージ、別名ライブラリをインストールして使ってみたいと思います。

"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。

現役データサイエンティストから学ぶPythonプログラミング基礎実習講座！累計受講生5,000人以上が選んだこの講座では、Selenaと一緒にPythonの基礎から実習まで段階的に完成させることができます。生成AIとLLMの時代を生きる今、必ず身につけるべき必須言語はまさにPythonです。受講生の高い満足度を背景に、講義評価5点満点中5点を得た検証済みの講座であり、受講時にはいつでも質問やコミュニケーションが可能な無制限Q&Aオープンチャットルームも提供されます。

講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に適用できるよう、既存の講義とは異なる新しい構成の講義です

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。

[人工知能のためのPython]シリーズの第5回の講義です。Pythonの文法と合わせて、機械学習、深層学習に利用される実践練習を行う講義です。

AIという漠然とした恐怖から解放される、一般向けの教養講座です。AIが学習するとは一体どういう意味なのか、具体的な事例を通して見ていきます。また、AIの脳構造がどうなっているのか、どのように思考するのかを具体的な事例で解き明かしていきます。

講師が初めてディープラーニングを学んだ際に失敗した経験をもとに、ディープラーニングの理解に必要な数学、理論、PyTorchベースの実装、転移学習、GPTの核心であるTransformerまで、着実に学べるよう新たに構成した講義です。

ExcelとOrangeで完結する顧客分析、 クロスセルからA/Bテスト、離脱リスク管理まで一度に

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

約20回の面接を通じて身につけた約130個のML/AIエンジニア面接質問と回答の総まとめ

Multi Head Attentionから始まり、Original Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデル、Vision Transformerまで、コードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことができます。

文学、映画、音楽、歴史など人文学的な観点から生成AIの概念と原理を分かりやすく理解し、AIがもたらす文化的影響と生活の変化を探求します。個人と企業がAI時代にどのように対応し、準備すべきかについて、実質的な洞察と戦略を提示します。

AIエージェント、デプロイするたびに不安を感じていませんか？国内の大手企業や海外のビッグテックでの経験をもとに、LangSmithを活用してエージェントの品質を体系的に測定し、改善する方法をお伝えします。

Pythonの文法は勉強したけれど、いざデータを扱おうとすると途方に暮れていませんか？ NumPyやPandasを学ぶべきだとは分かっていても、どこからどう繋げればいいのか悩んでいたなら、このPART2がその答えになります。 全50講のデータ分析カリキュラムのうち、PART2では実際にデータを読み込み、精製・加工しながら統計的に解釈するプロセスを段階的に経験します。単にライブラリや文法を学ぶだけでなく、どのような状況でどのツールを選択すべきかという基準を確立します。 Pythonコードがわかるレベルから、これからデータを扱うレベルへと移行する転換点が、まさにこのPART2です。

この講義は、ChatGPTが単なる対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AIエージェントへと発展するすべての過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの主要フレームワークを活用して、実務ですぐに活用できるAIエージェントを自ら作成します。

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。

Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAGの核心原理と実践的な実装を学習します。トークン効率と遅延時間を最適化する動的ルーティングシステムを設計し、GraphRAGの関係網推論とAgentic RAGの自己評価ループを結合した長期記憶システムを構築します。実務ですぐに活用可能な高度なRAGアーキテクチャ設計能力を完成させるカリキュラムです。

NumpyとPandasの基礎からデータの前処理、可視化、クロールまで一度に！データ分析のためのPython入門講義です。