ISTQB AI Testing - ベストプラクティスを学び試験に備える

このレッスンでは、リアクトアプリケーションをテストする方法を学びます。

この講義を通して、実務で開発するのと同じように、クリーンで分かりやすいテストコードが書けるようになります。テストコードがなぜ必要なのか、良いテストコードとは何か、これらが気になるすべての方のための講義です。

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。

簡単なReactNativeアプリをTDD方法論で開発しながら、TDDの概念を確実に習得し、ReactNativeモバイルアプリ開発に適用できるように練習します。

ソフトウェアの品質は習慣です！この講義では、企業が望む最高のプログラマーになる方法を学ぶことができます。

CodeTreeの過去問と、過去問を解くためのアルゴリズムとヒントをお伝えします。 C++を使用しますが、ライブラリを使用しないため、他の言語を使用する方も受講可能です。（Pythonコード提供）

この講義を通して、フロントエンドテストの全体的な種類を把握し、状況に合った適切なテストを選択することで、信頼感のあるテストを作成する方法を学びます。

フラッターでのユニットテスト、UIテスト、統合テスト方法について公式文書の内容に基づいて説明する講義です。

フロントエンドはユーザーとの接点が行われるところなので、開発者の立場ではなく、ユーザーの立場でのテストが非常に重要です。 E2Eテストでユーザーシナリオが正常に動作していることを確認し、私のコードについて恐怖に自信を持って体験してください！

データが爆発的に増加し、リアルタイム処理が重要となる時代に、エッジコンピューティングはもはや選択ではなく必須技術として確立されています。本講座は、エッジコンピューティングの核となる概念から実際のビジネス環境に適用する構築戦略まで、すべてを体系的に学習できるよう構成されています。 本講座を通じ受講生の皆様は、エッジコンピューティングの基本原理をしっかり固め、実際の業務やプロジェクトに適用できる実践的な知識とノウハウを習得します。未来IT環境のコア技術であるエッジコンピューティングの専門家として成長するための、最も確実な第一歩を踏み出しましょう！

AndroidとiOSデバイスでテストオートメーションの開発が気になったすべての人のための講義です。このレッスンにより、モバイルデバイスで自動化テストを実行できるようになります。

本コースは、AIモデリングプロジェクトを実務で熟練して遂行するための基本理論と実務活用能力を同時に身につけられるよう構成されています。 学習者はAIプロジェクトの全体的な流れを理解し、問題定義 → モデル設計 → データ確保及び前処理 → 特徴抽出 → モデル学習及び検証まで段階別過程を実習と共に経験することになります。 また、様々な状況で最適なAIモデルを選定し管理する方法を学習し、実際のビジネス現場に適用できるAI実務能力を身につけることができます。 本コースを通じて学習者は、AIモデリングプロジェクト全過程を体系的に理解し、これを基にデータ基盤問題解決能力を強化することができます。

AWS Certified AI Practitioner既出問題の解説過程は、資格試験合格のための核心要約過程です。 まず、AI/MLおよび生成AIの基本概念を素早く復習し、試験に頻出するAWSの主要AIサービス(例：SageMaker、Rekognition、Pollyなど)の機能と使用事例を学習します。 これを基に、様々な実際の問題状況にどのAIソリューションが適切かを判断する練習を行い、AIモデルの責任ある使用とデータセキュリティ関連の内容も扱います。 最後に、既出問題のタイプ別解答戦略を身につけ、実戦模擬試験を通じて試験に備えます。この過程を通じて、短時間で効率的に試験準備ができます。

25年7月に実施したTDDオンラインライブミートアップの録画映像です。

同じ機能を作成する場合でも、JavaScript の文法を始めたばかりのジュニア開発者と経験豊富なシニア開発者のコードは、かなり異なります。もちろん、結果物は同じです。後者のコードが認められる理由は、構造化された設計と変更に対応できる拡張性にあるでしょう。この講義では、そのような優れたコードを作成する方法について説明します。

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。

あなたのアイデアを、わずか数分で美しいプレゼンテーションに変えることができます。 スライドのデザインに何時間も悩む必要はもうありません。GAMMAのAI技術を使えば、コンテンツ作成のプロセスを劇的に改善できます。

Javaプログラミング言語を使用している、または勉強している学生や開発者であれば、必ず知っておくべきアプリケーションをテストするさまざまな方法を学びます。

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:)