PyTorchを活用したディープラーニング Part 2 実戦ディープラーニングプロジェクト with PyTorch Lightning

Unity 3D実戦プロジェクトジャンル別ゲーム開発 part 01 Defense game（ディフェンスゲーム）です。

"環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、データで売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅（全39講）"単にライブラリの使い方を習得するレベルを超え、実際のEC実務で扱うデータをデータサイエンスのプロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築とNumpy/Pandasの基礎から始まり、データの前処理、統計分析、視覚化、そしてビジネスシナリオに基づいたRFMセグメンテーションと仮説検証まで！データサイエンティストの核心的な能力を実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

JSP WEB MVC Model2プログラミングについて理解し、MVC Model2掲示板プロジェクトを通じて実務での適用方法を習得することができます。（本講師の質疑応答は提供されない講座です。）

JSPの基礎から車両購入ショッピングモールプロジェクトまで完成させることができる講座で、学習を終えればすぐに実戦プロジェクトを遂行できるようになります。（本講座は質疑応答を提供していない講座です。）

JavaScriptをより簡単かつ強力に使用できるjQueryを見た講義で完成できます。

CSS＆CSS3最も簡単に間違いがあるでしょう。

Androidアプリ開発に必要なJava部分を選別して講義を作成しました。総講義時間13時間30分です。 Androidを開発する前に一度クリーンアップすると、多くの助けになります。 Youtubeソフトキャンパスチャンネルにはもっと講義があります。 たくさん助けてほしいです。 インストラクターユンジェソンインストラクター

JavaScript言語の概要、基礎文法、提供ライブラリまで、JavaScriptの全体的な内容を学ぶことができます。

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。

: "環境構築から7つの実務プロジェクトまで、データドメインを横断するディープラーニング・フルスタックの旅（全35講）" 単にサンプルコードをなぞるレベルを超え、実際の現場で扱う多様な形態のデータをディープラーニングで料理する方法を学びます。CPU/GPU開発環境の構築から始まり、ゴミの分別（画像）、株価予測（時系列）、心電図の異常検知（AE）、アニメーション化（GAN）、医療画像セグメンテーション（U-Net）、サウンド分類（オーディオ）まで！ディープラーニングの核心アルゴリズムを、実践プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

: "数学的基礎から最新モデルまで、TensorFlowで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なTensorFlowとKerasの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へようこそ。

：「データ分析のその先へ、5つの実践プロジェクトで完成させる予測モデリング（全45講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単にライブラリを呼び出す方法を超えて、タイタニック号の生存予測からスパムメッセージ分類まで、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。線形モデルから最新のアンサンブルアルゴリズム、そして自然言語処理（NLP）の基礎まで、現場で最も強力な威力を発揮するプロジェクトを体系的に攻略します。さあ、分析されたデータを基に未来を予測する人工知能モデリングの世界へ踏み出しましょう。

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

* 100% 実践型カリキュラム：文法の勉強ではなく、データを直接扱う実習中心の構成 * 機械学習の先手必勝コース：AI学習前に必ず知っておくべき前処理技法を完璧に整理 * データ分析ツールマスター：Numpy（数値演算）、Pandas（データ制御）の核心機能を攻略 * 視覚化インサイトの導出：Matplotlib、Seabornを活用したデータ視覚化スキルの伝授 * 統計の基礎固め：データの特性を把握する基礎統計およびグループ分析技法の学習

現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。本講座は、Androidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を利用しています。本講座は、Android開発の全過程の中で3つのプロジェクトを実際に遂行する過程です。プロジェクト遂行時には、Hilt、Retrofit、RoomDatabase、MVVMなど、現場で実際に使用されている高度な技法を習得することができます。さらに、Android開発ツール内でGeminiを活用したライブコーディングを行い、AIを利用した生産性の向上を図ることができます。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義を提供できるよう努めてまいります。

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現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。 どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。 本講座はAndroidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。 また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を利用しています。 本講座はAndroidの全過程のうち、メニューとAndroidアプリケーションの構成要素、スレッド、Fragmentに関する内容が中心となっており、次回の講座ではより深い内容を扱う予定です。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義を提供できるよう努めてまいります。ありがとうございます。

Unity6を活用したハイブリッドカジュアルゲームを制作することができる。

Unity 環境で C# を学習します。C# を学習しながら Unity 開発環境を自然に習得できるため、初心者開発者にとって非常に有益です。

最新のMaterial 3ライブラリを使用したAndroid 15バージョンアプリ開発 Part1 UIプログラミング講座です。

直感的でパイソニックなPyTorchを通じて、ディープラーニングモデルを直接構築する方法を学習します。最新のPyTorchバージョンを反映しています。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

半導体に関する製造革新案をベンチマークし、半導体データを用いてコーディングなしで機械学習やディープラーニングを試すことができます。

Pythonを使って本番投資に役立つツールを作りたいですか？このレッスンでは、Python中級者向けの金融データ分析用のインタラクティブWebダッシュボードを作成し、深刻な定量化作業のためのペアトレーディング戦略について学びます。皆さんだけの有用な分析ツールを作って金融データをより強力に分析し、賢明な投資決定を下すのに役立つことを願っています。

"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。

この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

Microsoft AI-900資格の同時取得を目指せる特別講義であり、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、AI概要、機械学習の基礎、コンピュータービジョン、自然言語処理、ドキュメントインテリジェンス、知識マイニング、および生成AIを含む理論と実習が兼ね備えられた形式で提供します。

このコースは、データ視覚化の核心ツールであるSeabornと、対話型ダッシュボードを構築するPlotly/Dashを活用し、実務に即座に適用可能な視覚化スキルの習得に焦点を当てています。多様な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料作成とウェブベースのダッシュボード実装能力を同時に向上させることができます。

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

毎日繰り返される資料調査と文書作成、いつまで抱え込み続けるつもりですか？ 私自身も溢れる情報の中から核心を見つけ出すために、毎日残業していた平凡な会社員でした。 しかし、Gemini 3を実務プロセスに導入した後、業務スピードが劇的に速くなる経験をしました。 Geminiを活用して、業務の生産性を高めてみてください。

こんにちは、皆さん。私のフルAIコース2026へようこそ：ChatGPT、Google Gemini、Midjourney、Firefly。このコースでは、すべてのAIツールについてあらゆることを学べます。これらのAIツールのすべての機能について、ビデオレッスンを作成しました。これらのツールのすべての機能の使い方について、実際の実践的な実装をご覧いただけます。

Pythonクオンツ投資とともに、データに基づいた投資戦略を立て、戦略に従った投資を行ってみましょう。様々な資産配分戦略を実装し、最終的に自分だけの投資戦略を作り上げることができます。

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

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。

本講義は、Node.jsとTypeScript環境で最新のGemini API SDK（@google/genai）を扱うことを目標としています。 テキスト、画像、ビデオを同時に処理するマルチモーダル技術の使用方法を学びます。 APIキーの発行からプロジェクトの設定、モデルの呼び出しまで、全過程を実習します。

クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。 その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。

Pythonの基本文法と人気ライブラリの活用 ChatGPTを活用したPython文法とライブラリコード自動生成

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座は、AIがPythonだけの領域だという偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、そしてコーディング能力まで付与します。 OpenAI APIをベースに、AIアーキテクトへと成長しましょう。 AI作家、翻訳家、画家、コーディング仲間など、多様なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成などの核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作成します。 システムメッセージでAIに役割を与え、有害コンテンツの検閲まで学びながら、 既存のJavaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。

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。

この講義は、AIを使ってはいるものの、どこまで信じて使うべきか迷っている方のために、 AIを仕事や作業プロセスに過度になりすぎず、かつ実際に役立つ形で活用する方法を扱います。 専門的な開発知識や複雑なツールを前提とせず、誰もが自分のワークフローの中でAIをどのように活用すればよいかに焦点を当てます。 プロンプトを複雑に作成する方法よりも、**「どんな瞬間にAIを使うべきで、いつは使わない方がいいのか」**、 AIの結果をそのまま信じずに**「確認し、整える思考法」**を中心に解説します。 この講義を通じて、AIをすべてを代行してくれる自動化ツールではなく、 共に考えを整理し、作業を補助してくれる**「実用的なパートナー」**として活用するための基準を身につけることができます。