[PY 0205] 人工知能のためのPythonレベル4 - オブジェクトとクラス

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。

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。

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。

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。

仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

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。

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。

[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。

[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。

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。

[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。

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、AIプラットフォームの理解と活用の基礎からAI画像生成技術まで扱う実習中心のコースです。学習者はAIの基本概念とツールを身につけ、これを活用してAI画像を生成する能力を学ぶことができます。AI技術を初めて触れる学習者も簡単に付いていけるよう構成されており、実生活で活用可能なAI画像生成技術を素早く身につけることができる機会を提供します。

コーディングテスト [ ALL IN ONE ] ✔️ 講義の一つで終わる

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。

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。

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。

原理からしっかりと理解させて差し上げます！

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。

Pythonプログラミングの入門から、ITセキュリティのさまざまな分野で適用できる技術を学びます。

Pythonでは、並行性/並列性プログラミングを使用してデータを収集し、MongoDBにロードして分析し、モダンなWebフレームワークであるFastAPIを使用して収集したデータを視覚化したWebアプリを開発します。このプロセスでは、コルーチン、マルチスレッド、およびマルチプロセッシングを使用したPythonの並行性/並列性プログラミングを学び、理解し、それを使用してPythonのパフォーマンスを向上させる方法を理解します。 Pythonの並行性/並列性コードを実務に直接適用するのに役立ちます。開発だけで終了するのではなく、AWSクラウドに実際のアプリをデプロイして運用する方法についてお知らせします。

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。

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、実務に即応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。

ITセキュリティ業務をPythonを利用して自動化すれば効率的ですよね？本講座では、PythonとWeb Flaskの開発を通じて業務を自動化できるアイデアを一つずつ取り入れながら、実習を進めていきます。

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。

毎回複雑なプロジェクトをビルドする時や、配布パッケージを作る時に、数多くのコマンドを一つずつ入力していませんか？現在、ほとんどのオープンソースプロジェクトでは、コマンド入力の手間を省くためにビルド自動化スクリプトを作成しています。あなたもビルド作業を面倒だと感じていますか？それなら、この講義でビルドを自動化し、業務効率を高めてみてください。

Pythonコーディングを学びます。ライノ（Rhino3d）グラスショッパー（Grasshopper）を使用してデザインスクリプトを学ぶことができます。コンピュータ思考、パラメトリック、ジェネレーティブデザインなどのクリエイティブコーディングを学びましょう。

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。

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。