機械学習の基礎からしっかり征服する

Rプログラミングについて全く知らない方を対象とするRプログラミングの基礎を固める授業です。

Rを通じてテキストのtop keyword / wordcloud / 感性分析 / Topic modelingまでのようにじっくり試してみる講義です。

Rでネットワークを描く方法について学びます。ネットワークを描くこと自体より、ネットワークに入るデータの形を構築することと、ネットワークをきれいに描く方法に焦点を当てます。

DS/AIに初めて触れ、勉強しようとする人々を助けるために制作された講座です。 DS/AIの概念、そしてどのような分野があるかについてお伝えし、勉強するには何からどのように勉強すべきかをお伝えします。

データサイエンス、人工知能を初めて勉強する非専攻者または高校生のための講義です。人工知能と機械学習の概念を理解し、関連する職業を持つためにどのような努力をすべきかをお知らせします。

コアルモットのためのRプログラミング基礎講義です。ちょうど2回だけ私と一緒にコードをフォローしてください。自然にコザルアルで生まれ変わります！

Rの基礎文法とよく使う関数、そして有用に使われる中～高級テクニックを盛り込んだPDF教材です。

機械学習を勉強したいが統計学的知識が不足している人のための講義です。

基本的な自然言語処理技術と、さまざまなテキストタスクにディープラーニングを活用する方法について説明します。

証券市場に社長である全種目を収集し管理する方法を学びます。 自動化により毎日毎日株価を新たに収集し、業種別種目トレンドも把握できるダッシュボードまでシャイニーを通じて製作してみます。

GAN(Generative Adversarial Networks)について、わかりやすく正確に学びます。

MLP、CNN、RNNなど、ディープラーニングの基本的な骨組みを簡単に素早く学びます。

Q-learningからDeep Q-learningについて学び、強化学習をRで具現してみる時間があります。 Deep Q-network を超えて Self-imitation learning と Random Netowrk Distillation までの全体的な強化学習内容を扱います。

Rを介してランダムなデータサイエンスを試す講義です。データを読み込むことからモデル構築やモデルパフォーマンス戦略まで一行一行を見ながら学びます。

Rプログラミングのためによく使用される関数とコードを効率的に記述する方法と中級技術について説明します。

プログラミングの基本的な知識も学び、クロールも学び、テキストマイニングの講義も聞きましたが、実際にプロジェクトしたら幕を閉じましたか？私と一緒にプロジェクトを最初から最後まで進めてみる講義です。

テキストマイニング本番プロジェクト。データ収集から感性分析データの可視化まで一度にずっとやってみる講義です！

自在にクロールできるように作ります。 ほとんどのレッスンはライブコーディングで行われます。

基本的なRプログラミングのスキルを築き、基本的なクロール技術を習得します コードを直接書いて、一行一行説明します。

機械学習に初めて接する人々を対象に基礎的な機械学習理論を簡単に取り上げた機械学習基礎講義です。

Web開発者なら誰でも知っているJavaScript、今この強力な言語で機械学習の世界を探検してみてください！このレッスンでは、JavaScriptで強力な機械学習ライブラリであるTensorflow.jsを活用して、機械学習モデルを構築および展開する方法を学びます。 Webベースの機械学習アプリケーションの開発に必要なすべての技術を段階的にガイドします。このコースでは、学習者は機械学習の主な原則を体系的に理解することができます。さらに、JavaScriptとTensorflow.js APIを活用したディープラーニングモデルの開発方法、および事前訓練されたモデルに基づく移行学習（Transfer Learning）の活用法と、これらすべての知識がブラウザ環境で相互作用的に適用される方法を学びます。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

データアナリストとして成長したい初心者の方のためのPython基礎講座です。 - データ分析をしたいけれどPythonを知らない方 - Pythonで機械学習を学びたい方 - ビッグデータ分析技師実技試験を準備している方 - Pythonで機械学習ベースのアプリケーションを開発したい方

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。

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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。