全コース一覧

はじめてのPython

Python基礎

【新】ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算）

【新】ライブラリ「Pandas」基礎（表計算）

【新】ライブラリ「Matplotlib」基礎（可視化）

機械学習概論

教師あり学習（回帰）

教師あり学習（分類）

教師なし学習

時系列解析Ⅰ（統計学的モデル）

データクレンジング

データハンドリング

機械学習におけるデータ前処理

ディープラーニング基礎

自然言語処理基礎

感情分析／株価予測

【新】タイタニック（kaggleのコンペ）

学習成果の実践

スクレイピング入門

CNNを用いた画像認識

男女識別（深層学習発展）

コマンドライン入門

Git入門

Flask入門のためのHTML＆CSS

Flask入門

MNISTを用いた手書き文字認識アプリ作成

アプリ制作

Renderへのデプロイ方法

ネガ・ポジ分析

日本語テキストの特徴抽出

自然言語処理を用いた質問応答

はじめてのAI

ビジネスパーソンのためのDX入門（ディティール版）

AIマーケター育成コース

Python基礎

マスクド・アナライズの「AIビジネス活用を考える」

投資対効果を最大化するAI導入

オープンイノベーション実践のためのAIリテラシー

機械学習モデルの作成

実業務に応用できるAIの作成

AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ

協創DX推進論

DX時代のデジタル技術と開発手法

DX時代のアジャイル適用術

クラウド入門

ビジネスIoT入門

ビジネスパーソンのためのAI入門

ビジネスパーソンのためのデータサイエンス入門

ビジネス統計学入門

AIプロジェクトマネジメント

製造業のためのAIビジネススクール

AIプロジェクト推進力向上

プログラミング超入門

数学入門（微分積分）

数学入門（線形代数）

確率論・情報理論

順伝播型ネットワーク

生成モデル

深層モデルのための最適化

深層学習のための正則化

理論から学ぶRNN（回帰結合型ネットワーク）

理論から学ぶ強化学習

理論から学ぶCNN

深層学習の適用（画像認識）

深層学習の適用（自然言語処理）

深層学習の適用（pix2pix）

深層学習の適用（WaveNet）

深層学習の適用（音声認識）

深層学習の説明性

分散処理

深層学習ライブラリ

モデル圧縮概論

グラフニューラルネットワーク

メタ学習

距離学習

Docker実践

E資格NumPy問題集

E資格TensorFlow問題集

E資格修了試験

E資格実技試験

データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）（初級）

データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）（中級）

データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）（上級）

住宅価格予測（kaggleのコンペ）

ビジネス統計学入門