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Natural Language Processing

LLM活用人工知能

人工知能の根本的なアプローチを通じて、これを活用するツールの応用方法を習得します。

Machine Learning(ML)
Statistics
Big Data
AI
classifier

40개 수업 학습

라이브 1 회

ywjang23583님과 함께해요!

通信会社であるLG電子で約27年間、開発職に従事いたしました。定年退職後は、各大学の教養SWコーディング学習や職業訓練校、官公庁などで講師を務めてまいりました。現在も職業専門学校にて、IoT（モノのインターネット）コースの授業を担当しております。

以下のような内容で講義を録画し、それを共有したいと考えております。

1.R統計 基本/深化過程

2.モノのインターネット（IoT）技術手法のセンサーデータ収集部 Arduino

3.ラズベリーパイ技術

4.AI活用のための基本/深化過程（基本アルゴリズムの理解およびツール活用法）

5.スマートファーム構成のためのシステム的なプラットフォーム実装技法

6.視覚化手法であるTableauとPowerBI技術

7.実務における6シグマ技術手法

8.ビッグデータ分析ハドゥープ・エコシステム構築

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非専門家もAIの専門家に
ステップバイステップで完全攻略



「AI、難しく感じていませんでしたか？」
数学的な原理からChatGPTの活用まで、40講義の体系的なカリキュラムでAIのすべてを攻略します。

27年の経歴を持つ現役開発者であり、ベテラン講師である私が直接経験し、教えてきたノウハウを惜しみなく詰め込みました。
理論は分かりやすく、実習は確実に！
非専門家でもすぐに実務で活用できるAI専門家へと生まれ変わるチャンスを掴んでください。

AI、これからはあなたの武器になります。




この講義で得られること

AI、これからは非専門家も自信を持って始めてください。

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27年の開発経験を詰め込み、AIの核心的な原理を複雑な数学なしでも明確に理解できるように解説します。, I will help you clearly understand the core principles of AI without the need for complex mathematics.

SPSS ModelerとRを活用した実務プロジェクト中心のカリキュラムで、実際の現場ですぐに活用できる問題解決能力を養います。

単なる技術習得を超えて、データに基づいた洞察力を身につけ、ビジネス課題をAIで解決する専門家へと成長できます。

AIの実務能力を備えた専門家へと生まれ変わるでしょう。
皆さんのAIキャリアの旅路を最後まで共に歩んでいきます。


27年のキャリア、今こそAIスペシャリストとして生まれ変わりましょう。


LG電子で27年間、開発者として働いてきました。

退職後、大学や職業訓練校でコーディングの講義を続けてきました。現在もモノのインターネット（IoT）課程の授業を行っています。

これらすべての経験がAIの講義へとつながりました。

しかし、最初からAIを教えられたわけではありません。

現場での経験と講義の経験を通じて、AIをいかに分かりやすく、明確に伝えるかについて模索してきました。

データの中からパターンを発見するAIの魅力を、今度は皆さんと分かち合いたいと思います。

この講義は単なる理論学習にとどまらず、RとSPSS Modelerを活用した実質的なデータ分析能力を養うことができます。


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AIの世界、チャン・ヨンワン講師と一緒なら非専門家でも自信を持つことができます。皆さんの成功的なAIの旅のための心強いパートナーになります。今すぐ始めましょう！



講義計画

AIへの第一歩：基礎から活用まで

セクション 1

機械学習アルゴリズムの基礎および開発環境の構築

本セクションでは、人工知能アルゴリズムの基本概念を理解し、RおよびRStudioを活用した開発環境を構築します。教師あり学習と教師なし学習の原理を概観し、機械学習のためのデータセット構成および前処理技法を学習して、実習の準備を整えます。

p4

セクション 2

SPSS Modelerベースの予測モデリングおよびビジネスデータ応用

コーディングなしでSPSS Modelerを使用し、データマイニング、予測モデリング、関連性ルール分析など、さまざまな機械学習アルゴリズムを実務に適用する方法を学びます。決定木、ニューラルネットワークなどの高度な手法を活用し、ビジネス問題の解決能力を養います。

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講義の受講をおすすめする方

このような方におすすめです

AIキャリア転換を希望する非専門家

データアナリスト、開発者のスキルアップを希望する方




受講前のご注意事項


実習環境

  • OS：Windows、macOSのどちらでも可能です。

  • 必須インストールプログラム：R、RStudio IDEが必要です。

  • 推奨スペック：8GB RAM以上、20GB以上の空きディスク容量が必要です。

事前知識および注意事項

  • AIおよび機械学習の基礎概念に関する理解があると望ましいです。

  • Rプログラミング言語に関する基本的な学習経験があると役立ちます。

  • 本講義は非専門家を対象としているため、数学的な背景知識が不足していても大丈夫です。

学習資料

  • 講義スライドのPDFファイルが提供されます。

  • 実習に必要なサンプルコードとデータセットを提供します。

  • 講義で扱う主要なアルゴリズムに関する追加資料をご案内します。


강사 프로필
LIVE

함께 소통할 수 있는 라이브가 예정되어 있어요!

07.02.목

오후 01:00

LLM활용 인공지능 알고리즘 학습

6월

30일

챌린지 시작일

2026년 6월 30일 오후 03:00

챌린지 종료일

2026년 7월 31일 오후 02:30

챌린지 커리큘럼

全体

41件 ∙ (14時間 41分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料
챌린지 전용 수업
ライブ

챌린지에서 배워요

  • R/RStudioベースのSupervised/Unsupervisedアルゴリズム設計

  • 機械学習アルゴリズム（回帰、分類、アンサンブル）を活用した予測モデルの構築

  • AI GUI活用システムを活用した実務プロジェクトの完成

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • AI分野へのキャリア転換を準備している非専門家および就職準備生

  • データ分析を超えて予測モデル構築のスキルを身につけたい現役データアナリスト

  • 自社サービスにAI機能を搭載しようとしているフルスタックおよびバックエンド開発者

前提知識、
必要でしょうか？

  • 基本的なプログラミング経験（Rコーディング文法の基礎理解）

  • 高校レベルの数学知識（微積分、線形代数の事前学習は不要）

  • AI技術への関心と40講完走への意志

受講レビュー

まだ十分な評価を受けていない講座です。
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취소 및 환불 규정
챌린지는 지식공유자가 설정한 수업 최소 정원이 충족되지 않을 경우, 폐강 안내가 고지되며 결제 내역이 자동취소됩니다.

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40講義の体系的なカリキュラムを通じて、AIの基礎理論から各アルゴリズムの応用AI技術まで学習します。数学的な直感とRコーディングアルゴリズムの学習および実習を通じて、データ分析、機械学習、およびその応用ツールのアルゴリズムのモデラーを構築し、選択・活用する内容まで、即座に適用可能なAIモデル開発能力を身につけます。

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LLM活用 Hadoop & Hive ビッグデータ実務 AI Tutorと共にする Hadoop Ecosystem ビッグデータ時代の核心技術である Hadoop Ecosystem を理解し、分散ストレージ（HDFS）と分散処理（MapReduce）、データウェアハウス（Hive）を活用して大容量データを処理する方法を実習中心に学習するコースです。 本講義は、Hadoopの基本構造と動作原理から HDFS、YARN、MapReduce、Hive まで、ビッグデータ処理の核心技術を段階的に習得できるように構成されています。特に、仮想マシンベースの実習環境の構築から実際のデータ処理および分析まで行うことで、実務で活用可能な能力を身につけることができます。 また、本コースは単なる動画講義にとどまらず、LLMベースの AI Tutor を活用した自己主導型学習環境を提供します。受講生は AI Tutor を通じて、Hadoop および Hive 関連の概念に関する質疑応答、エラー解決、実習問題の生成、HiveQL 作成支援、プロジェクト学習ガイドなどの提供を受け、学習効率を最大化することができます。

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