Unreal Engine 5で提供されるLyra Frameworkは、現代的なゲーム開発のための強力なシステムですが、実際にこれを活用してゲームを作る方法を理解するのは容易ではありません。多くの開発者がLyraプロジェクトをダウンロードしてみるものの、構造が複雑でどこから手をつければいいのか分からず、困難に直面します。 この講義では、Unreal Engine 5.6のLyra Frameworkをベースに、実際に動作するRPGゲームシステムを段階的に実装しながら、Lyraの核心的な構造と活用方法を学習します。 単に機能を説明するのではなく、実際のプロジェクトを作り上げながら、以下のようなシステムを実装することになります。 キャラクター移動およびアニメーションシステム 近接攻撃システム 弓と矢を使用する遠距離戦闘システム Gameplay Ability System（GAS）ベースのRPG能力システム 体力とスタミナの管理システム 敵AIシステム（巡回、攻撃、防御行動） 武器装備およびインベントリシステム Niagaraを活用した視覚効果 自動化されたゲーム環境制作 また、Mixamoアニメーション、FAB Marketplaceアセット、そしてレベル制作自動化ツールを活用して、実際のゲーム開発ワークフローを体験することができます。 この講義を通じて、皆さんはLyra Frameworkの構造を理解し、それを基盤に自分だけのゲームシステムを設計・拡張できる実戦的な開発経験を得ることができます。

モバイルアプリ開発を始めたいけれど、どこから手をつければいいか分からず悩んでいませんか？ この講座は、FlutterとDartを使用してモバイルアプリ開発の基礎を体系的に学べるように構成されています。 プログラミング経験がない方でも理解できるように、Dart言語の基本文法から始まり、Flutterの開発環境構築、最初のアプリ作成、そしてFlutterの核心概念であるWidget、State、Layout構造まで段階を追って説明します。 講師の実務経験と教育経験をもとに、複雑な理論よりも実際の開発にすぐ活用できる核心概念と実習を中心に講義を進めます。 この講座を通じて、皆さんはFlutterを活用してモバイルアプリを自ら開発できる基礎能力を身につけることができます。

この講義は、PyTorchを活用してコンピュータビジョンとディープラーニングモデルを実際に構築する方法を学ぶ実践中心の講義です。 多くの学習者がディープラーニングの理論は知っていますが、実際にモデルを実装して学習させる過程で困難に直面します。この講義では、画像処理の基本概念から始まり、CNN、LeNet、AlexNet、VGGNet、Inception、ResNetといった主要なディープラーニングモデルを理解し、直接実装します。 また、Object Detection、Semantic Segmentation、Instance Segmentation、GANなど、最新のコンピュータビジョン技術を実習を通じて学習します。 講義を通じて、学習者はPyTorchを利用して実際のディープラーニングモデルを構築し、学習させる実践的な能力を身につけることができます。

多くのPython学習者が、基本文法は理解しているものの、実際の課題解決に必要なアルゴリズム的思考力や実装能力が不足しているために苦労しています。 この講座では、Pythonを活用して開発やデータ処理で頻繁に使用される主要なアルゴリズム12個を、実際に実装しながら学習します。単なる理論の説明にとどまらず、実際のコード作成とデバッグのプロセスを通じて、アルゴリズムがどのように動作するのかを深く理解できるように構成しました。 講座では、合計、平均、最大値・最小値、ソート、探索、マージ、最頻値など、実務や問題解決で頻繁に登場するアルゴリズムを段階的に説明し、Pythonコードで直接実装していきます。 Pythonを使用する開発者やデータアナリストを目指す学習者であれば、アルゴリズム的思考力とコード実装能力を同時に向上させることができます。