強化学習オールインワン：基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで

コーディングなしで自分だけのAIサービスを作りたいなら、この講義が完璧な解決策です。Difyノーコードプラットフォームを活用してアイデアだけでも完成度の高いAIアプリを作ることができます。複雑な理論の代わりに実戦プロジェクト中心で構成されており、AI初心者と会社員誰でも実務能力を身につけることができます。

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プログラミングで独自の収益モデルを作成してください。

シリコンバレーLLMプロジェクト現役者から学ぶ、LLM Fine-Tuningのノウハウが満載です。

AからZまで百科事典のような講義はもうやめて！ 実戦にすぐに適用できるアルチャだけ集めた参考書講義！

Apache Supersetは複数のデータベースを接続してチャート・ダッシュボードをサクッと作れるオープンソースBIツールです。コードが分からなくても可視化が可能で、SQL Labでは直接クエリも実行できるため、初心者からプロまで誰にでも役立ちます。作成したダッシュボードはすぐに共有でき、権限設定まで可能なので協業にも完璧です。Supersetを学べばデータ基盤の意思決定を素早く行い、会社ですぐに使える実戦ダッシュボードを作る能力を身につけることができます。一言で言えば、データを「語らせたい」人にピッタリです。🚀

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

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。

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。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

機械学習の主なアルゴリズムとディープラーニングを理解し、人工知能を学びましょう！

この講義では、マルチエージェント、カリキュラム学習、分散学習など、機械学習エージェントのさまざまな機能について学び、実際に使用することができます。また、好奇心に基づく探索や、可変的な入力にも対応可能な強化学習アルゴリズムについても学習できます。

🚀 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。

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。

このコースは、初心者が人工知能をシンプルかつ実践的、そして体系的に理解できるように設計されています。 多くの受講生は、複雑な専門用語や不明瞭な説明、あるいは具体的な事例の不足によって、AIに対して圧倒されてしまいがちです。このコースでは、視覚的なツールや実世界の事例、ステップバイステップのデモンストレーションを活用し、AIの概念を分かりやすいアイデアに分解することに重点を置いています。 難解な数学や理論ではなく、AIがどのように機能するのか、人気のAIツールをどう使うのか、そして学習、生産性、開発、ビジネスの場面で自信を持ってAIを活用する方法を学びます。コースを終える頃には、AIの強固な基礎が身につき、最新のAIツールを理解し、より高度なトピックを自ら探求できる自信が持てるようになっているでしょう。

課金なしで始めるGEMINI CLIバイブコーディングで自分だけのデータ分析ポートフォリオ作成 データ収集、分析、レポート、ダッシュボード作成、業務自動化 データ収集が初めてでも、原理とプロンプトの作成方法、VSCodeの使い方を身につければ、データアナリストのようにデータ収集、分析、可視化、レポート、ダッシュボード作成などができるようになります。 GEMINI CLIとVSCodeで学ぶPythonデータ収集から分析レポート作成まで 失敗しないデータ収集と分析のためのプロンプト作成とエラー解決方法

「Mastering Model Context Protocol (MCP)」は、開発者が実用的で安全、かつ本番環境に対応したAIバックエンドを構築できるよう設計された、エンジニアリング重視の実践的なコースです。 LLMの統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する何千人もの受講生の混乱を解消してきた経験から、最も一般的な課題を解決するためにこのコースを作成しました。 「LLMが安全に呼び出せる、信頼性の高いバックエンドを構築するにはどうすればよいか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すべきか？」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか？」 「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すべきか？」 本コースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全にセキュアでDocker化されたシステムのデプロイまで、ステップバイステップでガイドします。 すべてのレッスンはハンズオン形式で、複雑さを取り除き、モダンなAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを習得できるように設計されています。 曖昧なチュートリアルに不満を感じており、MCPについて明確で具体的、かつエンジニアリングレベルの理解を深めたいと考えているなら、このコースはまさにあなたのためのものです。

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。

プログラミングに触れていない初心者やPythonについてある程度理論知識がある方を対象にしており、実際のプロジェクトに基づいて講座の主な目的は、Pythonに対する関心と楽しさを感じることを追求します。このコースでは、Pythonでより多くのアイデアとより多くの楽しみを得ることを願っています。

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

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。