[PY 0202] 人工知能のためのPythonレベル2

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。

関数の極限、導関数、微分法、導関数式、微分の活用

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

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。

中高校のコースで学ぶ数学の内容を圧縮した講義です。 必要な数学的知識、テクニックを各アイテムごとに多くの練習とともに学びます。

[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。

[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。

数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

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。

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。

仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

[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。

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。

[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。

PythonとChatGPTを最大限に活用し、ネットワークプログラミングを基礎から習得します。 退屈な概念説明に終始するのではなく、実践的な演習を通して受講生が自らネットワークコードを記述し、そのプログラムがどのように動作するかを直接確認することに重点を置いています。 基本的なネットワーク演習から実務で応用可能なネットワーク技術まで習得可能であり、多様なプロトコルやツールを扱う演習を通じて、より深い理解と実践力を培うことができます。 さらに、ChatGPTを効果的に活用することで、受講生は学習の困難さや退屈さを感じることなく、記憶に深く刻まれる学習体験を得ることができます。

コーディングテスト [ ALL IN ONE ] ✔️ 講義の一つで終わる

原理からしっかりと理解させて差し上げます！

最新のスタートアップで活用されているフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱えるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で素早く活用できる技術です。本講義では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを扱い活用できる技術まで学習します。

本講座は人工知能（AI）技術を初めて触れる学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成されたAI音楽生成入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、これを活用して自分だけの音楽を制作する実習を段階的に進めます。 単純にボタンを押して音楽を作るレベルを超えて、AIモデルの原理と音楽生成に影響を与える主要要素を理解し、望む雰囲気・ジャンル・楽器構成を調整して創造的な成果物を完成できるように案内します。 講義を終えると、AIを親しみやすく活用できる自信とともに、実生活・プロジェクト・コンテンツ制作など様々な分野に適用できるAI音楽生成能力を身につけることができます。

コーディングテストを初めて始める方の目の高さに合わせた、問題プールが中心のPythonコーディングテスト講義です。

データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを学びたい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、(2) 実践クローリングプログラミングを通じてPythonとクローリングに慣れていきます。

Pythonと世界シェア1位のInteractive Brokers APIを活用して、株式取引の自動化を体系的に学習できます。

この講義では、アルゴリズム取引をローカルコンピューターとクラウド環境で自動化する過程を扱い、実習を中心に進められます。

積分学における理論、数値近似、直感、および視覚化。数学プログラミングスキルを向上させましょう。

"業務自動化？したいのですが、誰がいいのかわからないのですか？＆quot; 鶏をつかむのにソカルを書く必要はありません。インターネット上の複雑なクローラよりも、10行の簡単なコードがより実用的であることをお知らせしたいと思います。

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

QMLは、Qtが提供するUIを作成するプログラミングインタプリタ言語です。 JSONに似ており、JavaScriptを使用できます。 QMLとPythonを組み合わせることで、モダンな高度なUIを簡単に開発できます。

コーディングについて何も知らない会社員も簡単にプログラミングの基本概念と文法を実習を通じて学び、ファイル入出力、Excelデータ処理、MS-word文書自動作成、グラフ描画、ウェブスクラップなどを学びます。

NumpyとPandasの基礎からデータの前処理、可視化、クロールまで一度に！データ分析のためのPython入門講義です。

あなたを真の実践ゲーム開発者へと導く講座。 実践プロジェクト4つとAI特化のゲーム3つで、限界を超えてみましょう！

微積分に対する深い理解と直感を身につけましょう。問題を解き、アルゴリズムを手計算とPythonで実装しましょう。