エクセルで味わうディープラーニング

[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！

Python + xlwings業務自動化講座まとめ 1. 基礎編: Excel制御の基礎 セル操作 / 書式設定 / 画像 & チャート挿入 2. 応用編 : 自動化シナリオ 自動メール送信 / レポート要約自動化(LLM) / 画像分類による作業(Teachable Machine)

Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう！ 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう！

本講義では、フォトモザイクを生成する全体プロセスをアルゴリズムの観点から見ていきます。 入力画像をK-meansクラスタリングによってタイル数に合わせた代表色集合に縮小した後、ハンガリアンアルゴリズムを適用して各色とタイルを1:1で最適マッチングします。 これにより、画像処理と組合せ最適化アルゴリズムが結合されて一つの視覚的成果物を作り出すプロセスを理解します。

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

ディープラーニングは、複雑な関数の組み合わせで構成されるニューラルネットワークを通じてデータを学習する技術です。本講座では、ディープラーニングの核心概念を数学的に理解し、それを行列演算の観点から分析します。特にPythonのNumPyライブラリを活用し、ディープラーニングの順伝播と逆伝播のプロセスを実際に実装することで、パラメータがどのように更新されるかを視覚的に確認します。複雑に見えるニューラルネットワークの構造も、行列演算で解き明かせば明確になります。本講座は、コーディングよりも概念理解に重点を置き、ディープラーニングの原理を数学的かつ直感的に習得したい学生に適しています。

エクセルでディープラーニングの基礎を実装しながらその意味を深く理解する！ 画像データをどう処理するのか学習！

エクセルでディープラーニングの基礎を実装し、その意味を深く理解する！

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Pre-Trainedモデル(VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / STYLE TRANSFER / PIX2PIX / CYCLEGAN Stable Diffusion を直接実装してみる

ホットなイメージ生成モデル！基礎から実装しながら理解しよう！ AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION まで一緒に実装してみましょう！

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時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

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。

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。

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

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。

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。

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！

Multi Head Attentionから始まり、Original Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデル、Vision Transformerまで、コードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことができます。

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。

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。

試験の形式と出題傾向を一目で把握！約100問の問題で実戦感覚を養いましょう。 独学でも体系的に学習できる、AWS AI Practitioner 実戦試験の完璧な対策。

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。

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。