[PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラス

[人工知能のためのパイソン]シリーズの3回目の講義です。 パイソンコードをデバッグする方法について学びます。

ディープラーニングベースのコンピュータビジョン学習の前に不可欠な、画像の理論的基礎を固めます。ピクセル、解像度、色表現など画像データの点質を理解し、Pythonを活用して画像を読み込み、変換・前処理する実践的なプログラミング能力を養います。

線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。

中高一貫課程で学ぶ数学の内容を凝縮した講義です。 必要な数学的知識やテクニックを、各項目ごとの豊富な演習とともに学びます。

コンピュータービジョンの最も基本的なデータセットであるMNISTに関する理論的概念を整理し、TorchvisionのAPIを通じた実装および直接カスタムデータセットクラスを実装する方法を学びます。

畳み込みニューラルネットワークの核心モジュールである畳み込み層とプーリング層の演算を理論的に完璧に整理し、自ら実装することで実装能力を養う講義です。

ディープラーニングを活用したコンピュータビジョンの最も重要な演算である、畳み込み（コンボリューション）を集中的に扱う講義です。

コンピュータービジョン分野についての簡単な紹介を行う講義です。

仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

Gradient-based Linear Regression (1)で直接実装したコードを、PyTorchの機能を利用して実践的なコードとして実装する方法を学ぶ講義です。また、データ前処理の必要性、理論、学習に与える影響を理論的に学び、実践的なコードで実装する講義です。

Gradient descentで最もシンプルな形のディープラーニングモデルを学習させる過程について完璧に理解する講義です。

ディープラーニングの最も核心的な学習アルゴリズムであるgradient descentを集中的に学習する講義です。

ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

[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。

[人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

[인공지능을 위한 파이썬]シリーズの2番目の講座です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングで使われる実践演習を行う講座です。

Pythonの基本的な文法について、多くの演習を行う講座です。 Pythonの文法と合わせて、機械学習やディープラーニングに用いられる実践演習を行う講座です。

関数の極限、導関数、微分法、導関数の公式、微分の応用

数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

データで世界を読む方法: あなただけのデータサイエンスを探索しましょう! 現代のデータサイエンスの核となるツールと技術を深く実用的に探求します。特に、データサイエンスの必須要素であるAnaconda、Numpy、Pandas、そしてScikit-learnを使用して、データを分析し、アルゴリズムを実装する方法を学びます。

AIに「このデータでモデルを作って」と頼んでみると、最初の数行はそれらしく見えますが、少し複雑になると見当違いなカラムを使ったり、リークが混ざったり、スコアは上がったのにモデルは改悪されたりします。この講義は、より良いプロンプトを教えるものではありません。代わりに、エージェントがデータを理解し、計画を立て、コードを書き、自身の結果を検証し、間違っていれば戻るというループ（ハーネス）を直接設計する方法を扱います。DS-STARの5つのピースからなるループを手作業で一周させた後、データプロファイルカード、フック、スキル階層、独立検証者、アブレーションまで一つずつ組み立てていきます。

複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し、実習するコース！ 難しくて複雑そうに思えた機械学習も、マソキャンパスの<Python機械学習>と一緒なら、簡単かつ楽しく核心を習得することができます。

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

生成AIの発展により、多くの企業がAX（AIトランスフォーメーション）を推進していますが、実際の現場では「AXを推進すべきだ」という要求に対し、何をどのように進めるべきかを体系的に教える教育は多くありません。 ほとんどのAI教育が生成AIの活用法やプロンプト作成に集中しているのに対し、本コースは企業の業務やサービスをAIベースに転換するための「AX戦略企画メソッド」に焦点を当てています。 本コースは、実際のIT現場で大企業、金融圏、公共機関、および多様な企業を対象にDX/AXコンサルティングと教育を行ってきた25年目の専門家の実務経験をもとに構成されました。 単にAIを使いこなす方法ではなく、どの業務をAXすべきか、AIがどこまで判断すべきか、リスクをどのようにコントロールすべきか、そしてAXプロジェクトをどのように設計し検証すべきかを実務的な観点から学習します。 また、AXの本質の理解からAI思考体系、AX設計メソッド、Human-AIの役割分担、ガードレール（Guardrail）設計、KPIおよび検証構造まで、実際のAX推進に必要な核心的な内容を体系的に扱います。 特に、単なる理論教育にとどまらず、保険審査、顧客相談、製造品質、社内業務支援、マーケティング推薦、開発生産性、経営意思決定など、実際の企業事例に基づいたAX問題定義書、AX仮説定義書、AX成果設計書、AXサービス構造図、ガードレール設計書、AX検証計画書まで直接確認し活用できるよう、ガイド様式やサンプル資料まで構成されています。受講後は、実際のAX課題を容易に企画・推進できる実務能力を確保できます。 この講義の最大の差別化ポイントは、実際のAXプロジェクトを遂行する人の視点で、AXをどのように企画・設計すべきかを教える点にあります。 特に、実際の現場で使用できるAX戦略企画の成果物テンプレートと、7つの産業別AX事例を併せて提供することで、受講生が自身の業務に最も近い事例を参考にし、それを自身の環境に合わせて修正してすぐに適用できるように設計されています。 つまり、この講義はAIユーザー（User）を作る講義ではなく、企業のAXを設計し実行できる「AX戦略企画者」を育成するプロセスです。

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

Open APIとPythonを活用して、業務効率を向上させるために必要なスキルとノウハウを学ぶことができます。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

AIであなたの株式投資を革新しましょう！この講義では、ナスダック上位25銘柄をターゲットにした、実際に稼働するAI自動売買システムを自ら作成します。韓国投資証券のAPIを活用し、模擬投資で経験とノウハウを積み、実口座でAI株式自動売買を行える特別な機会を提供します。株の初心者でも問題ありません。株式の基礎概念や米国株をすべき理由を分かりやすく解説し、すべてのソースコードとリモートサポートまで提供いたします。今から今後60年、私たちの人生において投資は必須です。あなたと共に歩むAI投資パートナーを、自分の手で作ってみてください！

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

無限に利益を生み出すアルゴリズム取引ボットを作成して、自動的に実行したいのですが、どこから始めればよいでしょうか?

xlsxwriterチュートリアルで学ぶPythonエクセルプログラミングの基礎講座です。Pythonとエクセルを使用してデータを分析し、業務を自動化することができます。

これで、Pythonの結果をWebページとして表します！ Pythonだけを使って自分だけのWebページを作ることができます。データ分析、機械学習など、Pythonで作成した結果をWebページで確認できるInteractive DashBoardを作成する機会です！

このレッスンでは、Python（Python）を活用して、さまざまに動作するサイトからデータを取得（クロール）するテクニックについて学び、それを応用して実践に直面するさまざまな例に直接適用します。これにより、与えられたコードをコピーして貼り付ける方法の一次元的な業務自動化ではなく、Webが動作する基本原理の理解に基づいた実践問題解決中心の技術について学び、これにより皆さんは今後どのサイトでもデータを収集して処理する能力を持つことができます。また、この過程で発生するさまざまな例外状況をどのようにコードで解決するかについての学習を行い、最終的には日常で発生するさまざまな問題をプログラム的思考で解決して自動化することができます。

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。

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

AIを勉強しようとして、線形代数の数式の前でいつも挫折していませんか？この講義は公式を暗記する代わりに、ベクトルや行列が空間で実際にどのように動くのかを視覚的にお見せします。最後まで受講すれば、ニューラルネットワーク、PCA、SVDの背後に隠れた数学を自力で読み解けるようになります。

「スマートファクトリー、名前はかっこいいけれど、いまいちイメージが湧きませんか？」 ニュースでは連日、第4次産業革命やAI工場について語られていますが、いざ関連資料を探してみると、PLC、MES、ERP、エッジコンピューティングといった専門用語（宇宙語？）ばかりが並んでいます。 非専門家に必要なのは、複雑な回路図ではなく、全体がどのように動いているのかを示す「地図」です。本講義では、難しい工学用語を排除し、誰でも理解できる直感的な図解と比喩で、スマートファクトリーのすべてを解説します。