Pythonで試す自律走行

Excelでディープラーニングの原理を目で見て学んでみましょう。

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！

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

Excel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！

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)

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！

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。

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！

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！

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。

プログラミングおよびPythonに関する基礎概念学習を基に、Pythonで数学問題を解いてみます。 （方程式の解と根、グラフ描画）

この講義は過去問題の解説のみで情報処理技術者実技試験の準備を行う過程です。不要な理論や膨大な内容の代わりに、実際の試験で繰り返し出題される過去問題を中心に学習し、「合格」に直結できるよう設計しました。最新の出題傾向を反映して核心ポイントと出題パターンを素早く把握でき、問題解説過程を通じて解答作成のコツまで身につけることができます。短時間で効率的に合格を狙う受験生に最適化された講義です。

なぜAttentionが必要だったのか、そしてどのように動作するのかを「コードで直接実装しながら」理解します。 この講義はRNNとSeq2Seqモデルの構造的限界から出発し、 固定されたコンテキストベクトルが作り出す情報ボトルネック問題、長期依存性問題を実験で検証し その限界を解決するためにAttentionがどのように登場したのかを自然に繋げて説明します。 単純に概念を紹介するのではなく、 RNNの構造的限界とSeq2Seqの情報ボトルネック問題を直接実験で確認し、 これを解決するために登場した**Bahdanau Attention（加算的アテンション）**と **Luong Attention（内積アテンション）**を一つずつ実装しながらその違いを明確に理解します。 各アテンションが どのような方式でQuery–Key–Value関係を形成し、 重みを計算する過程でどのような数学的・直感的違いを持ち、 なぜ後代モデルに繋がらざるを得なかったのか その特性と進化の流れまで自然に繋がります。 Attentionが文章と単語をどのように捉え、 各単語がどのような方式で重要度を付与されて情報を統合するのかを 数式 → 直感 → コード → 実験が一つに繋がった形で学習します。 この講義はTransformerを正しく理解するための「基礎体力」を築く過程として、 Attentionという概念がなぜ革命的だったのか、 そしてその後のすべての最新NLPモデル（Transformer、BERT、GPTなど）が なぜAttentionを核心構成要素とするのかを深く理解するようになります。 RNN → Seq2Seq → Attentionに繋がる流れを 概念ではなくコードと実験で体化したい学習者に最適化された講義です。

ラズベリーパイと様々なセンサーを活用してAIベースの自律走行自動車を直接製作してみる実習型講座です。

情報処理技士 実技試験、一発合格！ コードと理論、核心だけをピンポイントでお伝えします。 過去問完璧攻略！ 体系的な講義で合格への扉を開きましょう。

簡単な説明とさまざまな実習を通じて、Web クロールと Web サイトの自動化が可能になり、Web サイトの作成、ChatGPT の活用など、さまざまな応用方法を学ぶことができます。

この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

Pythonを知らなくても大丈夫です！ この講義はプログラミングが初めての方でも付いてこられるよう構成された実習中心の講義です。 クラシックゲームのスペースインベーダーを直接作りながら、Python基礎文法とPygameを活用した2D game-programmingを自然に身につけることができます。 ゲームを作りながら学ぶ分、退屈する暇もなく、自分の手で何かを完成させる達成感を感じることができます。

print()はもうやめよう！Python loguruライブラリで簡単で強力なロギングを学んでみましょう。 基本概念からファイル管理、FastAPI Webアプリ連携とSlack通知まで、 実習中心で一歩ずつお教えします。

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！

分野無関係！開発者なら、実務で必ず知っておくべき核心基礎を簡単に+コード中心に扱う講義です。 成長したいすべてのジュニア開発者と就学者にこの講義を強くお勧めします。

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開発を初めて始める人のための講義です。開発言語よりも、UIフレームワークよりも前に始めるべきプログラミング的思考です。