理工系列専攻者のためのコンピューティング思考と人工知能

データサイエンスを通じて効率的かつスマートにプロジェクトを管理しよう

Kerasを活用し、機械学習とディープラーニングのモデルアルゴリズムを理解しましょう！

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！

ChatGPT、生成型AIを活用して創作者になろう！

様々なデータ構造とアルゴリズムを学習し、プログラミングを通じてこれらを実装する実践力を養いましょう！

第4次産業革命時代をリードするグローバルリーダー育成のための基本マナーとエチケットとコミュニケーションスキル教育

AIをベースにしたテキスタイルCADの理解を通じて、衣類学の基礎現場知識とファッションスペシャリストの能力を育てよう！

Web上からデータを収集する方法を学び、機械学習の教師あり学習モデルを作成してみよう！

ティンカーキャッドでシンプルで楽しい3Dモデリングを作ろう！

C++言語の基本概念とオブジェクト指向の概念を学びながら設計し、実装し、開発しよう！

人工知能とデータの多様な要素を理解し、ChatGPTとノーコードプログラミングを活用して実生活の問題を解決することで、数学的思考に基づいた合理的な意思決定モデルを見出す能力を養おう！

非専門家のためのAbyssデプロイ方法を調べてみよう！

公共データをRとPythonで分析し、行政・政策問題を実証的に解決できるデータ基盤行政実務能力を身につけよう!

Linuxシェル＆オープンソースソフトウェア環境での協業によるアプリケーション開発を経験し、プログラミングに必要な開発環境を構築してみよう！

高度化された小売業に合ったデータ分析を理解し、産業で活用するツール活用法を学びましょう！

Reactを活用したウェブアプリケーション開発スキルを身につけ、実務に適用できる能力を養おう！

Pythonを活用して機械学習の技術を学び、実データからの情報抽出方法と予測モデルの開発能力を向上させよう！

基本的なウェブサイト構築方法を習得し、公共データOpen APIを連携させた実践プロジェクトを通じて、ウェブ開発の基礎から実務への応用能力まで！

RとR Studioでポリシー評価を理解し、試してみましょう！

Pythonによるデータ分析方法を理解し、さまざまな形式のデータを自分で分析して視覚化して、データストーリーの概要をまとめましょう！

論理的思考能力を向上させ、第4次産業革命時代に自分の専攻と情報通信技術を融合できる能力を培います。

この講義で線形データ構造とアルゴリズムを学習できます。

開発者が知っておくべきプログラム開発の基本的な内容を含むC言語をゆっくり勉強します。

✅全体（1）〜（7）のシリーズのうち、（4）データ構造、アルゴリズム、オブジェクト指向、プログラミング言語。

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

非専攻者でどうやってC言語を始めればいいかわからないですって? 専攻者として学校でC言語を学んだけど、まだコードが書けないですって? 長い時間C言語を勉強して何になる?コード一行もまともに作れないのに…あなたが直接プログラミングできるようにノウハウを伝授します。 本講義では、経験豊富な先輩開発者と一緒に一歩ずつC言語の文法と応用方法を学びながら、簡単なプロジェクトを進められるレベルまで導きます。

コンピューティング思考は、コンピュータ専攻者だけを学ぶことではありません。どんな仕事でも解決しなければならない問題があり、この問題を解決するのにコンピューティング思考を使うことができるのです。

「経営情報視覚化能力資格証」課程では何を学ぶのでしょうか? この資格課程は、データをしっかり分析し、見やすく視覚化して、会社や組織で重要な決定を下す際に必要な情報を明確かつ効果的に伝える能力を育てることに焦点を当てています。 簡単に言えば、単にデータを見るのではなく、その中に隠された意味を見つけ出し、これを他の人にうまく説明できるよう図、表、グラフなどで表現する技術を学ぶ課程です。 この課程を通じて皆さんは: データを通じて戦略的に考える力を養い、実際の業務にすぐ使える実務能力を高め、自身の専門性と競争力を向上させることができます。 この講義を通じて、経営とデータをつなぐ能力を養い、データを理解し説明する専門家として一歩成長してみてください。

「AI時代のゲーム開発を支える技術」をテーマに、ディアブロ1スタイルのPCGダンジョン生成の原理をコンソールで実装しながら構造を学習します。これをUnityで3Dに拡張し、シードベースのダンジョン生成・メッシュ配置ルール・デバッグツーリングを備えた生成パイプラインを完成させます。サンプルコードと実習を通じてAI補助アート制作フローまで繋げ、すぐに応用可能なダンジョンクローラープロトタイプを作れるようにします。

初心者のためのSQLコーディングガイド！ SQLを作成し、解釈し、検証できる秘法を伝授します。

SQLD、何から始めればいい？途方に暮れているあなたのための講義、完走後に変わったあなたに出会えます。SQLDオールインワンパス！

データ分析プロセスの全過程をchatGPTと生成AIを使ってより簡単にアプローチしてみます。データ分析の過程をより簡単に理解しながらAIをデータ科学の実務に活用する方法も同時に習得できます。

非専攻者、初心者がビッグデータ分析技師実技を素早く取得できるようにご案内します! 理論は軽く、実践は確実に複雑な背景知識がなくても、過去問を中心に試験に必ず出るポイントだけを集中学習します。

問題化(Problematization)は、問題提起、問題づくりなどとも訳される用語です。そして問題設定や問題定義とも訳すことができます。要求事項や常識のような既知の事実に対して新しい観点から疑問を投げかけ、問題を定義し、この問題を解決する方式を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、まだ開発分野では十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決する計画を立てることです。つまり、問題化と関連があるということです。問題を解決するには、まず問題が明確に定義されていなければなりません。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要求の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要求を明確な問題に変える力があってこそ、不要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの本当のニーズを正しく把握することができます。この講義は実践事例とツールを通じて問題を「構成する思考」を訓練できるよう支援します。

エントリーブロックコーディングでメーカーコーディングを学び、コーディングの基本を知りたい方のための講義です。非専攻者も！コーディングに初めて接する学生も！コーディングの基本理論と部品/センサーの基本的な使い方を学び、さまざまなメーカー活動を行うことができます。

Javaベースのデータ構造とアルゴリズムを習得し、本番問題で競争力のあるコーディング専門家に成長してみてください！

ブロックコーディングEntryを活用し、コンピューティング的思考力及び問題解決能力を養い、Entry AIツールを通して人工知能の概念を習得し、簡単な機械学習を実習する。

Python ベースのデータ構造とアルゴリズムを学習し、コーディング テストの問題を通じてコーディング能力をさらに強化しましょう。

ゲーム制作に使用する経路探索と空間分割アルゴリズムを体系的に整理したオンライン講義です。

このコースは機械・金属加工産業でAIを活用して生産性と品質を向上させる実務戦略を扱います。CNC、溶接、切断など主要工程データを分析し、不良率削減・予知保全・作業者安全管理までAI技術がどのように適用されるかを実際の事例とともに説明します。学習者は中小企業から大企業まで現場ですぐに活用できるAIベースの加工最適化方法を理解し、グローバル競争の中で製造革新を実現できるインサイトを得ることができます。