Pythonとディープラーニングを活用した時系列データ処理

ディープラーニングを活用した生成モデルAIモデルの動作原理を理解し、実習を通して活用方法を習得します。

データの世界に第一歩を踏み出したいですか？ AIの中核技術である機械学習とディープラーニングをPythonと一緒に学びましょう。この講義は、機械学習とディープラーニングの基礎から実際のアプリケーションまで、段階的に親切に案内します。伝統的な機械学習とディープラーニングは、多くの点で同じ原理と技術スキームに基づいています。したがって、本講義では、2つを別々の科目に分けることなく、1つの連結過程で構成し、入門者が機械学習全般にわたる理解度を高めることができるようにしました。

この講義は、ディープラーニングを活用した画像と物体認識の原理を基礎から最新モデルまで段階的に学ぶ過程です。 - 基礎固め：PyTorchでテンソルとニューラルネットワークの基本構造理解 - 画像理解：コンピュータビジョンの概念、画像データ構造、Augmentation技法学習 - CNNモデル学習：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像分類実習（CIFAR-10など） - Transfer Learning：既存の学習済みモデルを活用して少ないデータで高速学習 - Object Detection：R-CNN、YOLO、SSD、DETRなど最新物体検出モデル理解及び実習 - Segmentation：U-Net、Mask R-CNNによるピクセル単位物体分割体験

最近、人工知能分野の驚くべき成果は、すべて強化学習分野で発表されています。 ロボット、自律走行技術、人間に似た機械など、真の人工知能技術の革新を遂げている強化学習技術を初心者の視線で分かりやすく基礎から高級レベルまで取り上げました。

現代のビジネスの世界では、データのセキュリティと詐欺の​​防止はこれまで以上に重要になりました。このレッスンでは、AI（AI）を活用して理想取引を効果的に検出および分析する方法について集中的に取り上げます。 Pythonと機械学習を活用して、理想取引、クレジットカード詐欺、生産ラインの異常など、さまざまな産業分野で発生する異常値を早期に検出、検出できるようにする人工知能モデルを構築してみます。

株式、為替レート、コイン、不動産、債券などの金融データは、周辺で簡単に触れることができ、私たちにお金を稼ぐ機会を提供しますが、ほとんどの人はその特性と対処する方法を知らず、大切な機会を逃しています。では、さまざまな金融データの意味を理解し、Pythonを使用した分析方法を学ぶことができます。

機械学習とディープラーニングの概要と基本的なツールの使い方、そして学習に必要なPython言語の知識を短期間で習得できます。

自然言語処理 (NLP) は、人工知能の中で最も急速に成長している分野の 1 つです。このコースでは、NLP の基礎から、最新の NLP 技術 (ディープラーニングを使用したもの) まで幅広く取り上げます。特に、ChatGPT などの最先端の生成モデルについて詳しく説明します。

直感的で Pythonic な PyTorch を通じて、ディープラーニングモデルを直接構築する方法を学習します。最新の PyTorch バージョンを反映しました。

本講義は、推奨システムの基本概念からディープラーニング適用原理まで取り上げます。コラボレーションフィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッド推薦システムなど、さまざまな推薦アルゴリズムを学び、推薦サービス開発のための実務能力を育てましょう！

コーディングが初めてですか、それともコーディングスキルを一段階アップグレードしたいですか？ Python、その強力で柔軟な言語であなたを案内するこのレッスンは、あらゆるレベルの学習者のために設計されています。 ＆quot;フォロー＆quot;この方法で講義を行うことで、実際にコードを書いて実行しながら学習することができます。この講義では、Pythonがなぜ最も人気のあるプログラミング言語なのかを知ることができます。人工知能からWeb開発まで、さまざまな分野で無関心な可能性を示すPython言語の習得は、個人の可能性を大きく上げる機会になるでしょう。

データの海で道を見つけ、人工知能の未来を探求しましょう。この講義では、ビッグデータと人工知能（AI）という二つの巨大なテクノロジーの流れを探求し、それらがどのように私たちの生活と仕事に革新をもたらしているのかを探ります。

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。

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。

現代のビジネスの世界では、データのセキュリティと詐欺の​​防止はこれまで以上に重要になりました。このレッスンでは、AI（AI）を活用して理想取引を効果的に検出および分析する方法について集中的に取り上げます。 Pythonと機械学習を活用して、理想取引、クレジットカード詐欺、生産ラインの異常など、さまざまな産業分野で発生する異常値を早期に検出、検出できるようにする人工知能モデルを構築してみます。

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

データの世界に第一歩を踏み出したいですか？ AIの中核技術である機械学習とディープラーニングをPythonと一緒に学びましょう。この講義は、機械学習とディープラーニングの基礎から実際のアプリケーションまで、段階的に親切に案内します。伝統的な機械学習とディープラーニングは、多くの点で同じ原理と技術スキームに基づいています。したがって、本講義では、2つを別々の科目に分けることなく、1つの連結過程で構成し、入門者が機械学習全般にわたる理解度を高めることができるようにしました。

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:)

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。

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。

コードで一気に理解できるPyTorch_プロジェクト編は、画像、ビデオ、自然言語データを活用し、実践的なディープラーニングプロジェクトを実装しながら、理論よりもコード中心の学習を通じてモデルの構造と流れを理解します。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるよう分かりやすく説明します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを利用してウェブで実行することができます。 基礎から実習まで体験しながら、AI活用の第一歩をしっかりと固めることができます。

本コースは、AIモデリングプロジェクトを成功的に遂行するために必須となる「AI学習データ構築」の全過程を学習するコースです。 学習者は単純に理論的な知識に留まることなく、実際の実務で要求されるデータ構築プロセスを段階別に経験することになります。具体的にはAI学習データの企画 → 取得 → 保存 → 精製 → ラベリング → 仮名情報結合及び変換に至る全過程を実習中心に扱い、現場ですぐに適用可能な実務能力を身につけられるよう構成されています。 また、データの品質管理とセキュリティ問題、個人情報非識別化処理、データセット最適化といったAIプロジェクトで最も重要なデータ管理能力を体系的に学習することになります。これにより学習者は単純なデータ収集者ではなく、AIプロジェクトを主導的に企画し実行できるデータ専門家として成長することができます。 👉 本コースを通じて学習者は、AIモデル性能を左右する良質な学習データ構築法を理解し、これを実務環境に効果的に適用できる実質的な能力を確保することになるでしょう。

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！

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。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

本コースは、AIモデリング及びサービス企画を実務に適用するために必要な基本理論と実務プロセスを学習するコースです。 学習者は、AIモデリングプロジェクトを熟練して遂行するために必須となる基礎知識を習得し、実際の現場で活用される様々な実務手順を経験することができます。特に、AIサービスの環境分析 → 目標設定 → 要求事項分析 → サービスモデル設計 → シナリオ企画 → 活用企画 → 実行計画策定 → 成果評価企画まで続く全体の流れを段階的に学習するよう構成されています。 これにより、単純に技術的な観点での学習に留まらず、ビジネスとサービス企画の次元でAIをどのように導入し活用するかについての体系的な思考と実務適用能力を養うことができます。 本コースを修了した学習者は、AIプロジェクトの全般的な企画と実行過程を理解し、実際の企業環境でAIサービス企画者・PM・データ基盤戦略家としての能力を強化することができるでしょう。

このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます。

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。

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。

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