超初心者でもできる！Pythonでさっと作るスペースインベーダー

バイブコーディング、自分だけやっていないようで不安ではありませんか？ どこから始めればいいのか、見当もつきませんか？ ご安心ください。スッコーチがお手伝いします。 ゲーム開発も、AIバイブコーディングと一緒なら難しくありません。 無料のGemini CLIさえあれば、誰でも作れるようにガイドいたします。 ゲーム開発に不可欠な知識も併せてお伝えするので、 この講義を終えた後には、他のゲーム制作にも挑戦できるようになります。

私たちの学生時代、コンピューター室で聞こえていた「カチッ」という音…それはまさにマインスイーパーでした。 今回の講義では、その思い出をPythonで再実装します。 初心者も、さらにはPythonを初めて触る方も一行ずつ付いてくれば いつの間にか皆さんだけのマインスイーパーゲームが完成していることでしょう。

SW講師を希望する皆様のための授業でカリキュラムと資料提供、15年目現職講師のノウハウとハチミツチップまで一度に解決できます。

2026年のUnityエンジンベースのゲーム開発のために知っておくべきすべての内容を盛り込みました！ どうせコーディングはAIがやってくれますが、それでも指示を出すためには必須の内容を知っておく必要がありますよね！ 従来のC#とUnityで作るシリーズよりも、さらに詳細な内容を収録しています。 この内容は、従来の「ゲーム開発チャレンジ」で扱った内容の精製版です。

「プログラミングを始めたいけど、どこから学べばいいかわからない…」 そんな初心者の方にぴったりの入門講座です。 本講座では Macユーザー向けに最適化された環境で、Pythonの基礎を90分で効率よく学べます。Google Colaboratoryを使用するため、ソフトのインストール不要！すぐに実践に取りかかれます。

この講義が特別な理由：主要なメリット • 直感的な視覚化：Pygame 2Dシミュレーションでアルゴリズムの動作をリアルタイムで直接確認 • 実践的な実装経験：理論を超えて直接コーディングしながら自律走行アルゴリズムを体得 • 主要アルゴリズムのマスター：ダイクストラ、ピュアパス追従、ICPなど必須アルゴリズムを集中学習 • 段階的な深掘り学習：基礎からSLAMまで体系的な難易度構成 • LidarベースのSLAM：未知の環境でのマップ構築と位置推定の実習

1. コーディングなしでデータ分析とAIモデリングを行うAutoMLプラットフォームを活用したAI実習 2. データ分析のためのデータ探索、可視化、前処理プロセスを経てAIモデリングまで遂行 3. このカリキュラムは、KTが主催するAI資格証であるAICE Basicの合格に最適化されている

ChatGPTから受けるカスタムマンツーマンPythonコーディング家庭教師！ コードを読み書きできる力、コーディングリテラシー(Coding literacy)能力を高めてみませんか！

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ChatGPTが自分だけのアプリケーションに搭載されたらどうでしょうか？本講座では、ChatGPT APIを活用して様々なプログラムを制作します。基本的なAPIの使用方法から、プログラムの制作・配布方法まで、全ての過程を詳しく解説します。

"数式とコードは省略し、原理と視覚的な結果に集中します！" 本講義は、技術的な壁のためにPBR（物理ベースレンダリング）の理解を諦めていた3Dアーティストやモデラーの方々のために企画されました。プログラミングの知識がなくても実際の作業にすぐ適用できるよう、光が物体の表面でどのように反応するかという視覚的な原理を中心に説明します。 光の基本物理：光束、照度、輝度など、難しく感じられる用語をアーティストが理解しやすい概念として解き明かします。 表面の視覚的な実装：すべての物体が持つフレネル（Fresnel）特性と、粗さに応じた光の反射を、コードではなく「目で見る原理」として学びます。 高度なライティング技法：IBL（イメージベースドライティング）とグローバルイルミネーション（Global Illumination）が、実際のモデリングの結果にどのような違いをもたらすかを分析します。 レン더링方程式の理解：レンダリングエンジンの核心であるレンダリング方程式を、数式ではなく、光の流れを示す一つの「約束」として理解することで、作業のクオリティを一段階引き上げます。 #アーティストのためのPBR #3Dモデラー講座 #コードなしのグラフィックス #物理ベースレンダリング #PBRの原理 #レンダリング方程式 #フレネル現象 #非専門家のためのグラフィックス #3Dレンダリング基礎 #CGアーティスト #レンダリング入門 #ビジュアル原理講義 #3D作業のコツ

この講義は、過去問演習のみで情報処理技師の実技試験を準備するコースです。不要な理論や膨大な内容の代わりに、実際の試験で繰り返し出題される過去問を中心に学習し、「合格」に直結するように設計されています。最新の出題傾向を反映し、核心となるポイントや出題パターンを素早く把握することができ、問題演習を通じて答案作成のコツまで身につけることができます。短期間で効率的に合格を目指す受験生に最適化された講義です。

オープンソースを使わず自ら作成したコードで、機構学・動力学理論の実装から多関節マニピュレータの通信インターフェースまで完璧にマスター

プログラミングおよびPythonに関する基礎概念学習を基に、Pythonで数学問題を解いてみます。 （方程式の解と根、グラフ描画）

最近これを知らないとまずいと言われるほど有名になったNano Banana? Gemini 3.0? このコースでGemini APIを使って全て扱うことができます。

このコースでは、Pythonプログラミングの完全な入門を提供します。基礎の基礎から始めて、徐々により高度なスクリプトの作成や実世界のコーディング課題の解決まで進んでいきます。段階的な説明、実践的な演習、プロジェクトを通じて、このコースはコーディングの旅を始めたい方やPythonの基礎を固めたい方に最適です。

簡単な説明とさまざまな実習を通じて、Web クロールと Web サイトの自動化が可能になり、Web サイトの作成、ChatGPT の活用など、さまざまな応用方法を学ぶことができます。

[講義要約：ピクセルから実務まで、名刺認識システムの構築] 前処理（Pre-processing）：ノイズを除去し、ガウシアンブラーとキャニーエッジで名刺の「骨組み」を抽出する方法を学びました。 ハフ変換（Hough Transform）：数万個の点の中から $(\rho, \theta)$ 投票システムを通じて、本物の「輪郭」を選抜するオーディション過程を経ました。 幾何学的推論：複雑な直線方程式を代入法と行列で解き明かし、名刺の4つの頂点 $(x, y)$ を精密に特定しました。 データ整列およびフィルタリング：重なる線を除去し、見つけた点に「左上、右上、右下、左下」の順でラベルを付けるデータ精製技術を習得しました。 魔法の変換（Perspective）：歪んだ画像を真っ直ぐに補正したり、逆に自分が望む額縁の中に画像を合成したりする実務技術で締めくくりました。 📢 「数式を見るだけで頭が痛くなりますか？ 私もそうでした。」 開発現場で画像処理プロジェクトを初めて任された時、私を最も苦しめたのは画面いっぱいの $\sin, \cos$ 数式でした。本には公式ばかりが並び、肝心の「なぜ自分のコードでは名刺が見つからないのか？」という実務的な問題に答えてくれる場所はありませんでした。 私はこの講義を通じて、受講生の皆さんが直面する3つの慢性的な問題を解決したいと考えています。 1. 「数学が宇宙語のように感じられる問題」 → [比喩の力]で解決します。 直線方程式を単に暗記するのではなく、「原点から放たれたレーザー」と「影絵遊び」として理解していただきます。原理を理解すれば、コードは自然とついてきます。私が数多くの試行錯誤の末に見つけ出した「最も簡単な言葉」で数式を翻訳します。 2. 「理論は知っているが応用ができない問題」 → [データオーディション]で解決します。 なぜ名刺の輪郭が10個もできてしまうのか、なぜ頂点の順番が混ざってしまうのか…。実務で必ず直面する「汚いデータ」をどのように選別し整列させるか、私のデバッグノウハウをすべて公開しました。玉石混交の中から本物を見極めるオーディションロジックは、皆さんのプロジェクトを一段上のレベルへと引き上げるはずです。 3. 「成果物が退屈な問題」 → [インタラクティブ合成]で締めくくります。 単に白黒のエッジを見るだけで終わる講義ではありません。自分がマウスでクリックした「殿堂入りの額縁」の中に、皆さんが作った名刺をピタッと当てはめる瞬間、皆さんは単なるコーディングを超えて「空間を操る魔法」を体験することになるでしょう。 「コンピュータビジョンは数学ではなく、世界を見つめる新しい目を持つ過程です。」 私が現場で悟った、あの刺激的な「A-ha!」体験を皆さんに伝えたいと思います。もう複雑な理論書は閉じても大丈夫です。私と一緒に、コードという筆で画像を自由自在に描いてみましょう！

オートメーションレッスンでニュースをクロールする..疲れましたか？あなたをインスタグラムインフルエンサーにする自動化プログラム開発講義です。

開発を初めて始める人のための講義です。開発言語よりも、UIフレームワークよりも前に始めるべきプログラミング的思考です。

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。

- 私は4年目のAIスタートアップを運営しているResearch Engineer/AI PMです。 - この動画は人工知能を「今」、「2026年」に勉強を始めようとする方々のための講義です。 - 大学生の友人たちを見ていると、人工知能をどのように始めればいいのか見当もつかない友人が多いです。 - この講義を聞いた後、人工知能の勉強を始められるようになれば嬉しいです。 - ちなみに、この講義は「自分の業務にAI活用」または「GPTを利用した収益化方法の始め方」といった講義ではありません。 - 学生、大学院生、または開発者の方々が人工知能を勉強したい時、どのように始めればいいのかについての動画です。