非専門家のための数学・統計の基礎（理論）

Unreal Engine 5とOpenAI APIを連携して実際に会話可能なAI NPCを作る実戦プロジェクト講義

コーディングなしでブループリントだけで完成する自分だけの初ゲーム制作入門講座

Unreal Engine が提供するネットワークフレームワークの構成を理解します。 サーバー、クライアント、レプリケーション、RPC とは何か、どのように機能するかを理解します。 アンリアルフレームワークを使用してネットワークゲームを作成できます。

pythonとKerasを使ったディープラーニングの使い方を学びます。

Unityエンジンを使用する言語はC＃言語です。 Unityでよく使われる機能を中心に講義内容を扱っており、データ型や変換、オブジェクト指向と一般化、簡単なファイル入出力まで取り上げました！

採用トレンドと職務分析に基づいて、独自の就職戦略を策定してください。 自己紹介から面接までA to Z就職準備

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

Linux（Linux）とは基本的な構造を説明し、シェルを扱う方法を学びます。さらに、Linuxネットワークの基本的な理解を得るために学びましょう。

非専攻者のためのPythonプログラミング

3Dプリントやインテリアやゲームのアート作品が必要ですか？ブレンダーの基礎講義でリアルな3Dグラフィックデザインワークを作成します。

コンピュータハードウェアの基本構造と動作原理と設計方法とOSの部分を学び、良いプログラムを作成するために必要な知識を築くことができます。

Rとデータの理解とデータ分析のためのデータ処理方法、データの可視化方法など、基本的なデータ分析のための基盤を固めます。変数、関数、パッケージを活用して、データを自分が好きな形に加工する方法を学びます。

This lecture will teach you how to systematically analyze and organize the core functions and conditions of software, and explain the theoretical background of its relationship with testing for finding and improving bugs based on this.

VR/AR 콘텐츠をUnityエンジンで制作するにはC#を学習する必要があります。C#を学習するにはC言語の学習が必要です。本講座ではC言語の基本からメモリ管理までを扱っています。

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

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。

ゲームで使用される重要な数学概念を簡単に学べる講義です。数学をよく知っている人は該当知識を当然のこととして捉えているため、何も知らないという前提で教えることができません。 本当に非専攻者だと思って初心者の視点から説明します。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。