[PY 0202] 人工知能のためのPythonレベル2

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。

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。

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分野についての簡単な紹介を行う講義です。

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。

数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

関数の極限、導関数、微分法、導関数の公式、微分の応用

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。

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。

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。

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。

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

[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。

[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。

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。

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。

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。

ゼロベースから始めて、Pygameをライブラリを活用した誰でも簡単にPython（Python）ゲームを作る

Pythonプログラミングはゲームで簡単で楽しく理解できます。 小学生、中学生などの子どもたちも十分にフォローできる講義ですので、両親、先生も学んでおくと使えるところが多いです。 :)

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。

カナダ国立大学教授の特講で行われた講義。 Python、コーデュー、スクラッチプログラミング入門/基礎と実戦活用をすべて込めました。 講義を修了したら、コードスプリントのグローバル修了証を受け取ってください。

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。

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。

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。

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。

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。

コーディングはAIが、成果は私が！ 入門者でも可能な実務プログラミング能力最大化！

このレッスンでは、カーネルプログラミングとPyTorchモジュールの開発方法を学ぶことができます。学習した知識を活用して、モデルをより迅速に開発できます。

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。

プログラミング経験がなくてもUMLとオブジェクト指向設計を学べる講座です。日常的な例（カフェ、図書館、ショッピングモール）で概念を説明し、9種類のUMLダイアグラムを段階的に学習します。理論とPlantUMLを使用して実務ですぐに活用できる設計能力を養います。

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。

本講座は、AI技術を初めて接す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、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。