『大規模言語モデル、核心だけを素早く！』読了チャレンジ

ハンライトメディアの混工シリーズで1:1 課外するように学ぶ超絶マシンラーニング、ディープラーニングチュートリアル、数百の手描きで理解してグーグルコラボ(Colab)を通じてブラウザさえあればすぐに実習可能

このレッスンは概念的な一歩、数式の一歩、コーディングの一歩。最も適切な歩幅と真っ直ぐな方向に読者をディープラーニングに案内する。また、グラフ、イラスト、図解は100以上の抽象概念も簡単かつ迅速に受け入れることができる。プログラムをインストールせずにWebブラウザに接続するだけで、実習をすぐに始めることができるという点もこの講義だけの特徴だ。 快適に理論を理解してから直接コーディングし、目でディープラーニングの代表問題4つを征服するので、ディープラーニングの教科書として不足がない。ぜひわかって渡らなければならない概念や用語は、本文の真ん中に出てくる「ちょっと！次に進むには'コーナーとチャン最後に'記憶カード'コーナーで2回復習して学習効果を高めた。 『Do it!ディープラーニング入門』と共にディープラーニングを早く正面突破してみよう。

Amazonベストセラーである<独学コンピューターサイエンティスト Pythonで学ぶデータ構造とアルゴリズム>（原題：Hands-On Machine Learning, 2nd Edition）の内容を扱う講義です。代表的な機械学習ライブラリであるScikit-learnを使用して、様々な機械学習アルゴリズムと評価方法を学びます。また、最も有名なディープラーニングライブラリであるTensorFlowとKerasを使用して、人工ニューラルネットワークから強化学習まで、理論と実務を固めていきます。まだすべて完了した講義ではありません。毎週1〜2個の講義が継続的に追加される予定です。

<大規模言語モデル、要点だけを素早く！>（インサイト、2025）をもとに、LLMの理論と実践例を扱う講義です。

眠っているコーディング脳を呼び覚ませ。Pythonの基礎から機械学習までを一冊に！ 本書はMITの講義をベースに作られたコンピュータサイエンスの入門書で、プログラミングを全く知らない初心者でも気軽に手に取ることができます。コンピューティング思考や簡単なアルゴリズムといった、プログラミング入門に欠かせないテーマで眠っていたコーディング脳を呼び覚ましましょう。各章に用意された「脳トレ」問題を通じて、データの視覚化やシミュレーション、データ計算手法、機械学習といった実用的なテーマを学んでいきます。

最新の機械学習ベストセラーを体系的に読み終えながら、scikit-learnベースの機械学習アルゴリズムから、PyTorchを活用したディープラーニング、トランスフォーマー、大規模言語モデルまで、実践中心に学習します。理論と実践コードをバランスよく扱い、現代AI技術の核心をマスターする集中学習コースです。

Kerasの創始者フランソワ・ショレ著『Kerasの創始者に学ぶディープラーニング 第3版』のGitHubサンプルコードを実際に手を動かして学ぶ、実践的なディープラーニング講座です。基本的な人工ニューラルネットワークから最新のLLMや拡散モデルまでを段階的に実装し、実務ですぐに活用できる機械学習パイプラインとベストプラクティスを身につけます。

<機械学習、要点だけを素早く！>（インサイト、2025）をもとに、機械学習の理論と実践例を扱う講義です。

<ゼロから作りながら学ぶLLM>（ギルバート、2025）のGitHubノートブックとボーナスコンテンツを扱う講義です。GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <ゼロから作りながら学ぶLLM>は、セバスチャン・ラシカ（Sebastian Raschka）が執筆したベストセラー<Build a Large Langauge Model (from Scratch)>（Manning、2024）の翻訳書です。本書では、OpenAIが開発したGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作りながら、大規模言語モデルの仕組みを学び、活用する方法を提供します。