[AICE] Basic合格のためのカスタマイズ講義

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

プログラミング概念の理解、今は選択ではなく必須です！ 急に決まったエンジニアとの協業に戸惑っていませんか？ エンジニアとしてキャリアをスタートさせたいですか？ 非専門家には難しく感じられたプログラミング！概念から基礎実習まで一緒に学びましょう。

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

数学やコーディングはよく知らないけれど 機械学習のトレンドを把握し 機械学習技術を活用して プロダクトを企画したい方々向けの 機械学習入門講座です。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

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。

この講義は、過去問演習のみで情報処理技師の実技試験を準備するコースです。不要な理論や膨大な内容の代わりに、実際の試験で繰り返し出題される過去問を中心に学習し、「合格」に直結するように設計されています。最新の出題傾向を反映し、核心となるポイントや出題パターンを素早く把握することができ、問題演習を通じて答案作成のコツまで身につけることができます。短期間で効率的に合格を目指す受験生に最適化された講義です。

Pythonを知らなくても大丈夫です！ この講義はプログラミングが初めての方でも付いてこられるよう構成された実習中心の講義です。 クラシックゲームのスペースインベーダーを直接作りながら、Python基礎文法とPygameを活用した2D game-programmingを自然に身につけることができます。 ゲームを作りながら学ぶ分、退屈する暇もなく、自分の手で何かを完成させる達成感を感じることができます。

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。

開発を初めて始める人のための講義です。開発言語よりも、UIフレームワークよりも前に始めるべきプログラミング的思考です。

2時間以内に git、VS Code、Node.js、Python、Java 開発環境を Windowsで スムーズに設定する方法です。

AIとビッグデータの時代、組織のデータを正しく活用できていますか？このコースでは、統計的思考の基礎から機械学習とディープラーニングの核心的な原理まで、データを読み解き解釈する必須の能力を養います。変動性の中からパターンを発見し、データに基づいた意思決定ができる実務リーダーへと成長しましょう。

第4次産業革命技術の核であるICBM (IoT, Cloud, Big Data, ML) および自動運転車、メタバースなどの関連技術を基礎から学習し、今後の技術の変化に備えることができる能力を培うようにします。

オートメーションレッスンでニュースをクロールする..疲れましたか？あなたをインスタグラムインフルエンサーにする自動化プログラム開発講義です。

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。

AIの勉強を始める前に、Pythonの勉強だけで挫折していた私。一生に一度使うかどうかの機能をすべて学ぶのに体力を消耗せず、本当に知っておくべき内容だけをお教えします。

反復業務の自動化、有料ツールなしでAIと一緒に進めてみませんか？私が実際にn8nとLlamaで構築した実践ノウハウをお教えします。 単に「ノードの繋ぎ方」だけを学ぶ講義ではありません。 Googleスプレッドシートの自動整理、YouTube字幕の収集、AIファクトチェック、スケジュール管理といった実際の業務フローを直接実装しながら、すぐに活用可能なワークフローを作っていきます。

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

分野無関係！開発者なら、実務で必ず知っておくべき核心基礎を簡単に+コード中心に扱う講義です。 成長したいすべてのジュニア開発者と就学者にこの講義を強くお勧めします。

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。