PythonとTensorFlowを用いた不正検出のトレーニングコース

日本（オンラインまたはオンサイト）で実施されるこの講師主導のライブトレーニングは、AWS Cloud9を活用してPython開発経験をさらに高めたい中級レベルのPython開発者向けです。

受講終了後には以下の能力が身につくようになります：

• AWS Cloud9環境をPython開発用にセットアップ・設定する
• AWS Cloud9 IDEのインターフェースや各機能を理解する
• AWS Cloud9上でPythonアプリケーションを作成・デバッグ・デプロイする
• AWS Cloud9プラットフォームを活用して他の開発者と共同作業を行う
• 高度なデプロイ用途としてAWS Cloud9を他のAWSサービスと連携させる

本講座は日本（オンラインまたは現地開催）で実施されるインストラクター主導のライブトレーニングであり、コンピュータビジョンの理解を深めたい上級者向けです。Google Colabを用いた高度な視覚モデル開発におけるTensorFlow機能についても学ぶことができます。

受講完了時点で、皆様は次の能力が得られるようになります：

• TensorFlowを用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築・訓練する。
  
• Google Colabを活用して、スケーラブルかつ効率的なクラウドベースのモデル開発を行う。
  
• コンピュータビジョン業務向けの画像前処理手法を実装する。
  
• 実社会での利用を目的としたコンピュータビジョンモデルを導入する。
  
• 転移学習の技術を用いてCNNモデルの性能向上を図る。
  
• 画像分類モデルの結果を可視化・解釈することができる。
  

日本にて開講されるこのインストラクター主導のライブトレーニングは、PandasとNumPyを駆使してデータ分析・処理能力を向上させたい中級レベルのPython開発者およびデータアナリスト向けです。

受講終了後には以下のスキルが習得できる予定です：

• Python、Pandas、NumPyを用いた開発環境をセットアップする
• PandasとNumPyでデータ分析アプリケーションを作成する
• 高度なデータ整理・ソート・フィルタ処理を実施する
• 集計計算や時系列データの解析が行える
• Matplotlibなどの可視化ライブラリでデータをグラフ化する
• 自身の分析コードをデバッグおよび最適化できる

本講座は日本（オンラインまたは出張）にてインストラクターが指導するライブトレーニングで、中級レベルのデータサイエンティストや開発者向けに、Google Colab環境を活用してディープラーニング技術を理解し実践できるようになることを目的としています。

講座終了後には受講者は以下の能力を身につけることができます：

• Google Colabをディープラーニングプロジェクト用に設定・操作できるようになる。
  
• ニューラルネットワークの基礎原理を理解できる。
  
• TensorFlowを用いてディープラーニングモデルを構築できる。
  
• ディープラーニングモデルの訓練および評価が可能になる。
  
• TensorFlowの高度な機能を用いてディープラーニングを実現できる。
  

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、FARM（FastAPI、React、MongoDB）スタックを活用して高性能かつスケーラブルなWebアプリケーションの構築を目指す開発者向けに企画されています。

講座終了時には、受講生は以下のことを実現できるようになります：

• FastAPI、React、MongoDBが統合された開発環境の構築
• FARMスタックの基本的な概念・特徴・利点の理解
• FastAPIを利用したREST APIの作成方法
• Reactを用いたインタラクティブなアプリケーションの設計方法
• FARMスタックを使用してフロントエンド・バックエンド両方のアプリケーションの開発・テスト・デプロイを行うこと

本講座はインストラクターによる対面またはオンライン形式（日本）の実践トレーニングであり、PythonおよびFastAPIを活用してRESTful APIの構築・テスト・デプロイをより迅速かつ簡単に行いたい開発者向けに企画されています。

講座終了後には参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• PythonおよびFastAPIを用いてAPI開発を行うための環境設定方法
• FastAPIライブラリを利用してより迅速かつ簡単にAPIを作成する方法
• PydanticやOpenAPIを基盤としたデータモデルおよびスキーマの構築法
• SQLAlchemyを用いたデータベースとの連携手法
• FastAPIの各種機能を活用したセキュリティおよび認証の実装方法
• コンテナイメージの作成とクラウドサーバーへのWeb APIデプロイ法

この講師によるライブトレーニングは日本（オンラインまたはオンサイト）であり、TensorFlow 2.xを用いて予測器、分類器、生成モデル、ニューラルネットワークなどを構築したい開発者およびデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができるようになります：

• TensorFlow 2.xのインストールと設定。
• TensorFlow 2.xが従来のバージョンと比較して持つ利点の理解。
• ディープラーニングモデルの構築。
• 高度な画像分類器の実装。
• クラウド、モバイル、IoTデバイスへのディープラーニングモデルのデプロイ。