Thu thập thông tin thời tiết và phân tích dữ liệu lớn bằng Arduino

ボストンマラソンビッグデータをPythonを利用して希望の形に加工し、様々なチャートや技術を利用して価値ある情報にする機械学習、ディープラーニングプロジェクト準備過程です。

この講義では、MIT（Massachusetts Institute of Technology）でプログラム教育のために作成されたスクラッチを使用して、プログラミングの重要な要素を学びます。

簡単に学んで すぐに使える コンピュータービジョン実践プロジェクト: 実務で即活用可能なコンピュータービジョンプロジェクトを段階的に学習します。実践事例を通して専門性を高めます。

ディープラーニング、モノのインターネットなど、本番プロジェクトを実施するためにPythonプログラミングの実践能力を育成したい講義です。忙しい時間を節約するために、インストールを最小限に抑え、繰り返し重要な内容を習得するために、1つの講義にすべてを入れました。

Pythonで作成したディープラーニングプログラムをウェブやモバイルでサービスしたいプロジェクトが多くなっています。を学び、実戦に活用してください。

ネイバーショッピング、クパンパートナーズなどお金を稼ぐデジタルマーケティングは着実さも必要ですが、科学的な分析と自動化で簡単かつ効果的にアプローチしてください。人気商品、キーワード、ブログ、ショッピング情報を収集して分析するプログラムを作成するための重要な法律をお知らせします。

サーバーなしで使うサーバー、GoogleのServerless BaaS（Backend as a Service）代表ソリューションであるCloud Functionsを利用してプロジェクトに使用できる例を実習のように学ぶ過程です。

OpenCVで画像や画像を処理し、ディープラーニングを活用して顔やさまざまなものを識別して認識する内容を学びます。眠気防止、年齢と性別識別、通り過ぎる人数世紀、顔追跡、不良リンゴとみかんを探してくれるYOLOなど、面白いプロジェクトを理論とともに学ぶ過程です。

AI人工知能、モバイルが大勢だということは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、モバイルでどのように書くのでしょうか？それでは、生活の中で活用される便利なモバイルComputer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

AI人工知能が大勢であることは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、どこに書くというのでしょうか？それでは、生活の中で活用される有用なモノのインターネットIoT Computer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）で画像や映像を処理し、ディープラーニングモジュール（dnn、Deep Neural Network）を活用して、顔、目、さまざまな事物を識別して認識する面白いプロジェクトを理論とともに学ぶ過程です。

最新のディープラーニング技法であるGAN、BERT、RNN、CNNをPythonとTensorFlow2に基づいて、多様で有用なプロジェクトを理論とともに作りながら学ぶディープラーニング総合プロジェクトコースです。

この講座はアイオニックIonicに基づいてシンプルだが便利なpetlistプロジェクトをコア講義に短縮し、短時間で実戦に活用できるモバイルWebアプリ開発能力を育成することができます。

アンギュラFront-endとFirebase Back-endを利用して、さまざまな分野に直接適用できるPet StoreショッピングモールBlueprint Applicationに従いながら一緒に作ってみる本番プロジェクトの能力強化プロセスです。

人工知能の公用語であるケラスとPythonを利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）、分類（Classification）、ディープラーニングNeural Networkプロジェクトを理論とともに学ぶケラス理論と実践総合過程です。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

このコースでは、データの可視化の概念を理解し、チャートの5つのコア用途と10のコアチャートを学び、データ分析プロジェクトに適切に活用できます。

ディープラーニング、モノのインターネットなど、本番プロジェクトを実施するためにPythonプログラミングの実践能力を育成したい講義です。多忙な皆さんの時間を節約し、繰り返して重要な内容を身につけるように100分にすべてを込めました。

このコースはVueに基づいて簡単ですが、便利なpetlistプロジェクトを100分のコアレッスンに短縮し、短時間で実践に活用できるモバイルWebアプリの開発能力を高めることができます。

このコースはAngularに基づいて簡単ですが、便利なpetlistプロジェクトを100分のコアレッスンに短縮することで、短時間で本番に活用できるモバイルWebアプリの開発能力を高めることができます。

"ビッグデータ+AIフルスタック開発" - AIに生命力を吹き込むビッグデータ構築過程をパイロットプロジェクト形式に進めます。 ニーズを把握し、段階的にプラットフォームを構築し、スマートカーデータのナビゲーションと分析を行います。

アドゥイノとエントリーを利用したコーディング入門講義です。コーディングを始めたいのですが、どのように始めるのか分からない方のために、簡単で楽しく準備しました。

特許ビッグデータの収集、分析、視覚化で、従来知られていなかったビジネスと技術変化のシグナルを見つける方法を扱っています！

高性能マイクロコントローラーであるSTM32Fシリーズを初めて触れる方が簡単に始められるよう、無料コンパイラのTrueSTUDIOおよびコード自動生成プログラムCubeMXのインストールから、チップ機能の概念説明、ソースコード作成(HALドライバー関数説明)、ハードウェア実装まで全ての過程を扱います。

データウェアハウス(DW)の繰り返しのパイプライン管理、これからはdbtでその苦痛の束縛から解放されましょう！ dbtが提供する効率性の上で、ビジネス中心のデータモデリング、効果的なデータライフサイクル管理など、より高い価値を創出するデータ分析エンジニアへと生まれ変わりましょう。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。

プログラミングの基本的な知識も学び、クロールも学び、テキストマイニングの講義も聞きましたが、実際にプロジェクトしたら幕を閉じましたか？私と一緒にプロジェクトを最初から最後まで進めてみる講義です。

Hadoopとビッグデータを学びたい学生は、このコースを通じてビッグデータの世界を体験する素晴らしい発展を祝います！

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。

ADsP要約本 + 過去問解説。2025年8月46回試験反映！（随時更新！）

サイドプロジェクトでは、データをどのように活用できるのでしょうか？ 「그밈」さん、「スカル」さんの話を、今回のセミナーで聞いてみてください！

いよいよ皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、次々と確率と統計の原理について学びます。

Rプログラミングを利用して、誰でもビッグデータ分析ができるように、データの基本的な概念、Rの有用な関数とパッケージ、データ分析の実習を盛り込みました。

化学・精密化学製造業は複雑な工程と高い安全性が要求される産業です。本講義はAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、安全を強化する戦略を扱います。工程データ分析、品質予測、設備予知保全、環境規制対応など実際の現場ですぐに適用可能なAI活用事例を中心に実務能力を体系的に学ぶことができます。

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。

ビッグデータビジネスの核心を理解し、現場でマーケティング戦略にどのように活用するかについてのインサイトを提供します。

この講座は、主催機関の出題ガイドに基づき、経営情報可視化実技試験（Tableau）に必須の核心となる概念と機能を体系的に習得することを目標としています。 実戦で頻繁に出題される機能を自由に活用できるように実習中心に構成しており、模擬試験A, Bタイプの問題演習を通じて出題類型への理解と問題解決能力を共に向上させることができます。 講義案および講義資料は、https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime で確認できます。

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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。