はじめてのMATLAB

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！

Pythonプログラミング言語の基礎を学習することで、人工知能に必要なPythonコーディング能力を習得しましょう！

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、開発してみよう！

Python活用のための基礎を固め、データ分析の課題を解決してみよう！

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！

機械学習の主要なアルゴリズムとディープラーニングを理解し、人工知能について学んでいきましょう！

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駆動型の行政実務能力を養おう！

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！

論理的思考能力を向上させ、プログラミングのためのツール活用法を理解し、問題解決のためのアルゴリズムを設計できる能力を養います。

Kerasを活用しながら、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よう！

ChatGPT、生成型AIを活用して創作者になろう！

人工知能を利用した様々なかわいいロボットと一緒に楽しくコーディングしてみよう！

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！

大容量データから有用な情報を抽出し、意思決定を支援する能力を養ってみよう！

GitとGitHubの使い方を身につけて、チーム開発で活用してみよう！

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！

ブロックコーディングを通じてテキストコーディングを体験し、Arduinoを制御してみよう！

プログラミング技術、アルゴリズム技術、統計分析技術に関する専門的な能力を養おう！

スクラッチでエントリーを利用したブロックコーディングで自分だけの自律走行車を作ろう！

論理的思考能力を向上させ、第4次産業革命時代において自身の専攻と情報通信技術を融合できる能力を養います。

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。

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。

AI/ディープラーニング、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスなどに必要な最適化理論です。最適化理論1では、主に多変数関数の定義と多変数関数の微分を扱っています。なぜでしょうか！すべての最適化問題は多変数関数の形式で表現されるからです。正確な多変数関数の定義と微分の概念を習得すれば、上記の分野の理論的アプローチが非常に容易になります。

第4次産業革命技術の核であるICBM (IoT, Cloud, Big Data, ML) および自動運転車、メタバースなどの関連技術を基礎から学習し、今後の技術の変化に備えることができる能力を培うようにします。

数学やコーディングはよく知らないけれど 機械学習のトレンドを把握し 機械学習技術を活用して プロダクトを企画したい方々向けの 機械学習入門講座です。

- 私は4年目のAIスタートアップを運営しているResearch Engineer/AI PMです。 - この動画は人工知能を「今」、「2026年」に勉強を始めようとする方々のための講義です。 - 大学生の友人たちを見ていると、人工知能をどのように始めればいいのか見当もつかない友人が多いです。 - この講義を聞いた後、人工知能の勉強を始められるようになれば嬉しいです。 - ちなみに、この講義は「自分の業務にAI活用」または「GPTを利用した収益化方法の始め方」といった講義ではありません。 - 学生、大学院生、または開発者の方々が人工知能を勉強したい時、どのように始めればいいのかについての動画です。

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。