AI開発者ロードマップ 2026
madohakja
無料
入門 / Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data, Docker, AI, AI Agent
4.9
(7)
AI開発を始める方に、何を勉強すべきかをご案内します。
入門
Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)
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。
受講生 49名
難易度 入門
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
wishmaker
他のPython講座を見て難しくて諦めていましたが、この講座で再挑戦する勇気をもらいました。説明が分かりやすくて理解できるので、学ぶのが楽しいです。
Python基礎文法
仮想環境の概念
自分だけの演習環境の構築
AIを勉強しようと決心し、Pythonの勉強を始めた私。
AIの勉強を始める前に、
パイソンの膨大な量に圧倒され、
AIの勉強を始める前にパイソンばかり勉強して諦めてしまってはいませんか?
この講義、あの講義と受講しながら
その都度、実習環境のインストールと削除を繰り返した結果、衝突が起きて
困った経験はありませんか?
Pythonの勉強は一度で終わらせるものではありません。
必要な部分だけを最小限に学び、
勉強を進める中で分からない部分が出てきたら
徐々に補っていく形で学習するのが効率的です。
AI開発のために必ず必要となる
最小限のPythonの基礎と、
一度構築すれば削除する必要のない
実習環境の構築方法をお教えします。
学習対象は
誰でしょう?
生まれてから一度もコーディングをしたことがない方
Pythonだけを勉強していて、疲れて諦めてしまった経験がある方
Pythonの基礎を素早く学び、AI開発に進みたい方
前提知識、
必要でしょうか?
パソコンの電源の入れ方さえ分かれば大丈夫です。
キャリア認証
122
受講生
11
受講レビュー
1
回答
4.9
講座評価
2
講座
こんにちは、チャン・チョルウォンです。
統計学を専攻した後、データ分析、 ITセキュリティ、 AI開発を経て
現在はAI開発教育とソフトウェア開発を行っています。
複雑な理論を実務と結びつけ、分かりやすく説明する講義を作成しています。 😊
トランスフォーマーアーキテクチャで学ぶAIエージェント with LangChain & LangGraph、ハンビッメディア
1冊で学ぶDocker & Kubernetes、ハンビッメディア
モンテカルロ・シミュレーションで学ぶ確率統計 with Python、ビージェイパブリック
ウェブクローリング & データ分析 with Python、図書出版インサイト
アルゴリズム実装で学ぶ線形代数 with Python, BJパブリック
線形代数と統計学で学ぶ機械学習 with Python、ビージェイパブリック
サムスン電子、AIエージェント(Langchain, Langgraph, RAG, MCP, A2A)
サムスン電子、Scikit-learnを活用した機械学習
サムスン電子、PyTorchを活用したディープラーニング
KT、AIエージェント(Langchain, Langgraph, RAG, MCP, A2A)
LG Uplus, AIエージェント(Langchain, Langgraph, RAG)
LG CNS, エージェントプロンプトエンジニアリング
SKプラネット、Docker&Kubernetes
イヤードリームスクール 3期〜4期、データエンジニア養成課程(Docker, Kubernetes, Kafka, Elasticsearch)
魔道学者株式会社、代表取締役
ナノクッキー、代表
NHN、クラウド開発本部、ITセキュリティ室
クラフトン、データ分析室
フロリダ州立大学、統計学博士課程
高麗大学校、統計学修士
忠北大学校、統計学学士
全体
24件 ∙ (2時間 8分)
講座資料(こうぎしりょう):
5. Python(パイソン)とは
03:37
6. Pythonの特徴
06:35
7. Google Colab の紹介
07:06
8. Google Colab 実行
05:44
9. 数値型変数 & 文字型変数
12:08
10. リスト
07:17
11. タプル
01:30
12. 辞書
03:38
13. 条件文
05:22
14. 繰り返し構文
05:35
15. 関数
03:40
16. CSVファイルを使用する理由
04:04
17. CSVファイルの読み込み
04:23
19. 仮想環境の概念
05:43
22. JupyterLab実習
02:35
23. vscode 実習
08:26
24. 実習ツールの選択および仕上げ
00:59
全体
4件
5.0
4件の受講レビュー
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 282
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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