初めてのディープラーニングとPyTorch ブートキャンプ（簡単に！基本からChatGPT核心トランスフォーマーまで）[データ分析・科学 Part3]

データ分析初心者向けのPythonデータ分析全過程の基本技術習得講座です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全過程を簡単に習得し、すぐに活用できるよう作成しました。

データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを習得したい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、 (2) 実践的な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ただきます。

講師が初めて機械学習を学んだ際、失敗した経験を基に、容易に機械学習を理解し、実際の問題に適用できるよう、従来の講義とは異なり、新しく構成した講義です。

最新のフルスタックとバックエンドのために、簡単で性能も速いFastAPI。分かりやすく段階的に、バックエンドの概念からFastAPIの核心文法、非同期データベースの活用まで、きれいな資料とプロジェクトで整理できる講座です。

この講座は、フルスタック講座シリーズ Part3の講座として、最新のサーバー技術とDocker技術をしっかりと習得する講座です。この講座は、実質的にDockerを自分の技術スタックに組み込めるよう、Dockerの多様なオプションを一つ一つテストし、Dockerのために理解が必要なLinuxなどの関連技術も習得し、実際に複雑なサービスまで構築できるよう構成しました。

中・上級SQLを習得し、実務レベルの実践的なデータ分析問題101問を一緒に解きながら、確固たるSQLデータ分析能力を築きます。

現場で実際のウェブサービスを開発した経験に基づき、初心者向けに実際の商用化も可能なレベルのウェブおよびアプリサービスを開発することを目標とするフルスタックシリーズ講座です。そのためのPart2講座として、多様な技術が存在するフロントエンド技術の中から、レスポンシブ、互換性まで考慮した最新のHTML5、CSS3、バニラJavaScript（Javascript）+ ES6をすべてしっかりと整理する講座です。

実際の業務でウェブサービスを開発した経験を基に、入門者向けに、実際に商用化も可能なレベルのウェブサービスとアプリサービスを開発することを目標とするフルスタックシリーズ講座です。そのための最初の出発点(part1-1)として、本格的な開発のためのPython中級、Flask[フラスコ]でのバックエンド実装技術と、必須となるウェブ技術(HTTP, RestAPI, MVCパターンなど)を詳細に説明する講座です。

最新のスタートアップで活用され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うことができるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で迅速に活用できる技術です。本講座では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを操作し活用できる技術まで学習します。

この講義を通じて、SQLとデータベースの理解、SQL文法、実活用のためのデータベース設計、プログラミングによるデータベース活用、データ分析活用事例まで学べます。

この講座は、Dartプログラミングの基礎からFlutterの基本および中級機能、さらにはバックエンドであるFirebaseを連携させ、実際のプロジェクトまで！Flutterを段階的に習得できる完成度の高い講座です。

開発とデータをうまく扱うために必須の、コンピューター工学（CS知識）の核心を短時間で簡潔に整理するロードマップのパート1講義です。 本講義は、数年間、国内トップ企業の社内講義としても使用されている講義です。実際の現場でシステムSWからウェブ、アプリ開発、データサイエンスまで20年間の経験を基に、開発とデータをうまく扱うために必須の核心を、順を追って基本通りに、しかし分かりやすくまとめた講義です。

この過程は建設及び土木分野で人工知能（AI）を活用した実務適用戦略を扱う専門過程です。 デジタル転換が加速化される建設産業で、AIは設計・施工・安全・品質管理全般にわたって革新を牽引しています。本過程では実際の現場で活用できるスマート建設、デジタルツイン、AI基盤設備制御、安全モニタリング、品質検証などの実務適用事例を中心に学習します。

電子・半導体産業は超精密工程と複雑なサプライチェーンにより、データ基盤管理と革新が特に重要な分野です。この講義はAI技術を活用して不良検出、工程最適化、予知保全、サプライチェーン管理など電子・半導体製造業ですぐに適用できる実務戦略を扱います。 グローバル企業の実際の事例とともに、中小・中堅企業が現実的に活用できる低コスト・高効率AI導入方法も提示します。これにより受講生は生産性向上とコスト削減だけでなく、未来競争力を備えるAI基盤製造戦略を理解し適用できるようになります。

AIを研究したり、それを活用してプロジェクトを進める場合、基本的な論文の実装は必須です。この講義を通じて実際の論文を実施し、実務能力をアップグレードしましょう！

人工知能に興味を持ちましたが、いつも同じテーマの講義を聞くのに飽きていませんか? 人間の画像やビデオから 3D ポーズを作成、推定し、実際のコードを実行して、画像から独自のデータを構築する実践的なプロジェクトを行う講義です。

この講義を通じて、受講生は人工知能コンピュータビジョンのVideo Understanding分野を認識し、Event Detection分野モデルを訓練、評価、テストすることができます。そして、既存のネットワーク構造を改善することでモデルのパフォーマンスを向上させ、＆＃x27;人工知能を研究する＆＃x27;を試すことができます。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）で画像や映像を処理し、ディープラーニングモジュール（dnn、Deep Neural Network）を活用して、顔、目、さまざまな事物を識別して認識する面白いプロジェクトを理論とともに学ぶ過程です。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

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。

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

TensorFlow活用における優秀事例であるairbnbデータサイエンスチームのAmenity Detectionプロジェクトをクローンプロジェクトとして進めてみて、その進行経験をGitHubブログとして整理し、AIポートフォリオを作成できる講座です。

ビジョン言語モデル（Vision-Language Model, VLM）の概念と活用方法を理解し、実際にLLaVAモデルをOllamaベースの環境で実行し、MCP（Model Context Protocol）と連携する過程を実習する入門者向け講座です。 この講座ではマルチモーダルモデルの原理、軽量化（Quantization）、サービスおよび統合デモ開発まで扱い、理論と実習をバランス良く提供します。

AI時代の必須資格証、MS AI-900！🚀 ご存知でしたか？ChatGPTはMicrosoft Azureでのみ運営されています！ 最新GPTモデルを独占提供するMicrosoft Azure OpenAIを本格的に活用したいなら、今がまさにチャンスです。AI-900コースを通じてAzure AIサービス専門家として成長し、企業が信頼するエンタープライズ級AIソリューションをマスターしましょう。グローバル公認認証まで確保して、真のAI専門家として競争力を高めましょう！

AI人工知能、モバイルが大勢だということは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、モバイルでどのように書くのでしょうか？それでは、生活の中で活用される便利なモバイルComputer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

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。

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。

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

スパーク機械学習の中核フレームワークの理解、難易度の高い実践問題によるSQLベースのデータ処理、業務ドメイン分析によるデータ分析と最適化された機械学習モデルの実装能力まで、大容量データ基盤から機械学習の専門家として認めたい場合は、この講義と一緒にしてください。

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。

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。