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Pythonアルゴリズムノウハウ対！ボール！犬！ Pythonプログラミングをマスターしたいのですが、わかりにくいとき！ 毎回あきらめるプログラミングはもうやめて！ プログラミング専門講師の実践例を通して Pythonプログラミングアルゴリズムの概念を理解し、専門家になろう！

今、ロボットと一緒に働く時代が来ましたか？今後、RPAの活用能力はエクセルと同じく会社員に必要な力量と考えられます。単純な繰り返し業務はRPAロボットに任せると、より生産的に業務に没入できます。

AI活用のための実践必須能力、プロンプトエンジニアリング 正しく正確なプロンプトを通じて業務生産性を強化し、ビジネスの競争力を強化できる主要能力を学習してみましょう。

[賢い人はどのように考え、質問するか] 著者が分かりやすく解説する講義！ 生成AIの時代、適切な質問が正解よりも重要です。

AI時代！ 創造的なコンテンツ制作は会社員の競争力です。 10年目の会社員が教える実務でそのまま使えるコンテンツ作成スキル

HIPS : Human Intelligence Problem Solving, AIがすべてを代替するようですが 複雑な問題を再構成し洞察する能力は、固有の人間が持つ能力です。 AIを能動的に活用し、人間固有の問題解決能力を発揮する方法を提示します。

ChatGPTから受けるカスタムマンツーマンPythonコーディング家庭教師！ コードを読み書きできる力、コーディングリテラシー(Coding literacy)能力を高めてみませんか！

仕事に役立つ生成AI実践力養成コース！業務自動化、セキュリティ・倫理まで全て網羅します

プログラム開発者出身の経営学者であり、創造的組織HR専門家である[AIリーダーシップ]著者が容易に解く講義

このプロセスは、"AIが盗んだ人文科学"という書籍をもとにしたコンテンツで人工知能時代人間の役割と存在を再照明し、人工知能と人間の関係を深く探求します。

限られた勤務時間の中で業務効率を高める順序の再調整 減らす勤務時間に合わせて生産性を高めなければならない時代で業務順序を再調整し、個人の業務能力向上とともに、組織全体の成果向上に役立てます。

仕事を切り、別名ハイパーフォーマーになりたいなら正確な目標設定と徹底した成果管理が必須です。どのようにパフォーマンス管理を実行するのか、パフォーマンスを向上させる方法は、効果的なパフォーマンス管理プロセスを紹介し、基礎からしっかりと固めることができます。

言葉がすぐに競争力になる時代！あなたは仕事をすることはできませんが、話すことはできません。 会話の基礎からプレゼンテーション方法まで、誰でも「マルザラー」になることができます。

今はまさに生成AIの時代！ 単に最新技術を使用するだけでなく、その核心原理を把握し、生成AIを日常生活に活用できる知識と経験を習得してみましょう！

コンピュータの科学的思考法を活用したコンピューティング思考力を学んでみよう！ 職場での業務や実生活でコンピューティング思考力に基づいた活用方法を構想してみましょう！

データサイエンスの核心は、膨大なデータを体系的に分析する能力を持つ人間をうまく模倣すること！ この過程を通じて、データサイエンスの基本となる科学的モデリングを理解するための基礎的な数学知識をリマインドすることができます。

HTMLを読む？それも生活の中のエッセイで？ 小説本読めるように面白い話で詰まらず酒術理論を身につけ、私が欲しいウェブサイトをプロトタイプにすることができるようになります

私たちは多くのプラットフォームの中で生活しています。企業はプラットフォーム内で顧客とコミュニケーションをとり、継続的に戦略とデジタルビジネスモデルを修正し発展させ、サービスを提供しています。デジタルプラットフォームの時代に適した戦略を策定し、私の仕事にデジタルイノベーションを作成する時間があります！

Web3.0は、人工知能、ブロックチェーンなどの先進技術が主軸となり、経済的構造、社会、文化に広範な変化をもたらします。 Web3.0の重要なスキルを理解し、関連するビジネスモデルと業務方法をすばやく把握することは、個人や企業が将来をリードする重要な第一歩となるでしょう。

AWSクラウド、なぜセキュリティを学ぶべきですか？ クラウド使用が一般化されている今、クラウド使用に一番基本にならなければならないのは何でしょうか。まさにセキュリティです。 クラウドに保存されているデータに不正侵入するアクセスや漏洩を防ぐことができない場合 私と会社が遭遇する損害は、なんと言えないでしょう？ このような事故を防ぐために、AmazonのAWSクラウドを使用するための基本的なセキュリティ知識をお知らせします。

人工知能がもたらす未来にワクワクしていますか？ AI！ AI！ AI！人工知能の世界が近づいています。 人工知能が変える私たちの未来が期待されますか？恐れていますか？ 人工知能を正しく学習し、人工知能を迎えましょう！

Q-learningからDeep Q-learningについて学び、強化学習をRで具現してみる時間があります。 Deep Q-network を超えて Self-imitation learning と Random Netowrk Distillation までの全体的な強化学習内容を扱います。

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。

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。

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

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

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。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

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。

本講座は、AI技術を初めて接する学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成された入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。

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:)

スパーク機械学習の中核フレームワークの理解、難易度の高い実践問題によるSQLベースのデータ処理、業務ドメイン分析によるデータ分析と最適化された機械学習モデルの実装能力まで、大容量データ基盤から機械学習の専門家として認めたい場合は、この講義と一緒にしてください。

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。