かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます

【今日から5日間限定⚠️】 新学期準備特別クーポン「PREPSEM26」配布してます！ 来年度からデータサイエンス・AI開発分野に進む人は，このタイミングでぜひ活用してください． 深層学習講座は全3部構成になってます． 第一弾はMLPを中心に深層学習の超基礎， 第二弾はCNNを使った画像認識の定番テクニック， 第三弾はRNNを中心に生成AIの土台となる系列データの処理 ゼロから順序よく，深層学習まで体系的に学べます． すべて日本一の評価をいただいているので，ぜひこの機会にどうぞ😎

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AI開発の共通言語であるPythonを，まずは触ってみてほしい どんなAI技術も，結局はPythonで動いてます． ・Python講座 ・データサイエンスのためのPython講座 2講座累計12,000人の受講生で合計45時間超え‼︎ 春休みにこそ徹底的に叩き込んでほしい ここからどうぞ↓

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【31日まで延長決定‼︎】 やはり今回も期限過ぎてから「間に合わなかった」との問い合わせが多数あったので，3月いっぱいまで超特別クーポンを使えるように設定しました！ クーポンはこちら→「「PREPSEM26」 統計学や機械学習、深層学習がちゃんとわかって実装できる人だけが今後生き残る時代 今年こそキャリアアップしたい人は今のうちに学びをスタートさせましょう😎 全11講座で，170時間超え 全部⭐️4.8以上の評価です⭐️

資金調達してるSaaSのスタートアップが赤字垂れ流してるのに対して「沈みゆく会社」だと言うのはちと理解が短絡的すぎるよ。 赤字掘りまくって今後爆上がりするか、華々しく散るかはまじで誰もわからない事と思う。 でもそれは挑戦した表れであって、どっちに転んだとしてもきっとその人の人生は後悔ないと思う。ましてや10年越しの推しと結婚できたら最高でしょ。 人間死ぬ時に後悔するのは ☑️自分らしく生きなかったこと ☑️挑戦しなかったこと であって、誰も金持ちになれなかったことで後悔する奴はいない

…みんな自分が数式レベルで本当に理解できていてちゃんと実装できてると思ってるのおもろい　　それがどんなに大変か

もう何年も前から言ってるけど、統計学や機械学習、深層学習がちゃんとわかって実装できる人ってそんないないのよ、、、 数式レベルで理解できて実装できるだけで年3000万は普通にいけると思う

僕の講座は完全ゼロからでも「数式レベルで理解できて実装できる」ように作ってます↓ 本当この内容ちゃんとできるだけでも土俵に立てるし夢の入り口に立てる そして今ちょうど新生活準備クーポン「PREPSEM26」配ってて，今月末までです🈹🈹🈹全部評価⭐︎4.8で日本一 Docker udemy.com/course/aidocke… Git udemy.com/course/aigitgi… Python基礎 udemy.com/course/python-… DS Python udemy.com/course/ds_for_… 統計学 udemy.com/course/python-… 機械学習 前編 udemy.com/course/mlpytho… 後編 udemy.com/course/mlpytho… 本番編 udemy.com/course/mlpytho… 深層学習超入門 第一弾 udemy.com/course/deeplea… 第二弾 udemy.com/course/deeplea… 第三弾←NEW!! udemy.com/course/deeplea…

ちなみに自分が一番最初アメリカでDataScientistのオファーもらった時の年収は2000万ちょい(+401k match)という感じでした．もちろん数式通りにちゃんと実装なんてできませんでした．当時は20代です．

@rarara121813 アメリカの話ね．．．逆に$200k下回るデータサイエンス職あんまない説

ダウト 数式レベルで理解できて実装できるだけで年3000万は あり得ないよ　さすがに

@urutimaidesu そうっすねぇ．．．アメリカでは大体$200kが期待値といったところですね 数式を理解して実装できるって，よーーーく考えるとそんなに簡単でもない

@usdatascientist いやそのレベルじゃ難しいのでは。それぐらい出来るならある程度実績持ってるよね？っていうえぐめの前提を含んでるならわかるけど。 アメリカではそうなのか？

@fines_Creadly 日本だと3000万は流石にむずいけど，物価考えたら2000万位ったらいいと思う．　僕の友人は大体1300万本業+副業700万とかでそれくらいは普通にいってる

@usdatascientist 日本にそのロードマップってありますでしょうか？！

@uberyman_ アメリカだったら大体$200kはいくよ

@usdatascientist 数式レベルで理解できて実装できるだけで年3000万は普通にいける →具体的な事例を教えてほしい 　実装できる「だけ」でそこまで貰えるとこ知らないぜ…

@A7826Automation もちろん！LeRobotとかのライブラリに依存しないガチ実装でやる予定🙆‍♂️

@usdatascientist Pysical AIは中身の実装までやるのでしょうか。 Claude Codeやバイブコーディングが盛り上がっていますが、Pysical AI までに取り組んでいるコミュニティは特別ですね。

DSHubでは，Vibe Coding Tipsというバイブコーディングのベストプラクティス(?)コンテンツを発信してます． 主にClaude CodeやCursorを使ってどのようにプログラミングするのかをTutorialで学べるコンテンツです．断面的な情報を入れるのではなくて，ぜろからstep by stepで学べるように工夫してます．画面キャプチャで超丁寧に解説してるので興味ある人は覗いて欲しい．近々Physical AI向けコンテンツも実施予定です（現在それ用のロボットを組み立て中↓

今後2,3年で，多くのデータサイエンスはPhysical AIに集約していくと思う． LLMにより多くのことがzero shotで解決されるようになったし，汎用モデルが強くなってきたのでデジタルで閉じるタスクの多くはそういったモデルを使って解決できるようになった． でも物理の世界はまだまだ汎用化は遠い．物理的なデータをとってモデルをfine tuningするとかはまだまだ需要あるね ということで最近は自分もどっぷりPhysical AIにハマってます．もう今後の人生は全てロボットxAIに捧げる予定．これは僕が中学生からずっとやりたかったこと． 最近色々落ち着いてようやく時間ができてきたので腰を据えて長期的な目線で取り組みたい． （興味ある人，仲間募集中です．DMください

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【1日延長します！】本日23時59分まで延長することにします！ 新生活準備特別クーポン→「PREPSEM26 」 AIの仕組みを作りたい，理解を深めたい と言う人はぜひ受講ください！！ このチャンスを逃すと次回は1年後⚠️ 今のうちに滑り込んでね😎