すべての会社員のための誰もが理解できる人工知能

データの海で道を見つけ、人工知能の未来を探求しましょう。この講義では、ビッグデータと人工知能（AI）という二つの巨大なテクノロジーの流れを探求し、それらがどのように私たちの生活と仕事に革新をもたらしているのかを探ります。

半導体に関する製造革新案をベンチマーキングし、半導体データでコーディングなしに機械学習、深層学習を試すことができます。

この講義を通して、人工知能大学院の入試過程と準備方法を最初から最後まで理解できるようになります！ 合格の確率を高める良い情報も一緒にお伝えします！

数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

生成型人工知能(生成型AI)の一種であるLLMを基盤として作るアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要な「サービスデザイン」の概念と方法を身につけることができます。

AIはもはや選択ではなく生存の問題です。 3日かかっていた開発を30分に短縮し、反復業務はAIに任せてあなたはより重要な問題解決に集中してください。 理論ではなく実務ですぐに使えるAIネイティブ開発法で、会社で「AIが得意な開発者」として認められる確実な方法をお教えします。

ChatGPT、Claudeなど、さまざまな生成AIの原理と実務活用法、生成AIを効果的に導入し活用するための基本学習書、実践ガイドです。

「私のアイデアがお金になる？AIで収益化、本当に可能なの？」 毎日同じ給料、息苦しくありませんか？頭の中にひらめくアイデアはあるのに、いざどうやって始めればいいか途方に暮れていませんか？「AI」が主流だというけれど、パソコンに詳しくない私には遠い国の話のように聞こえませんか？ もし、コーディング一行知らなくても、マーケティング経験がなくても、あなたのアイデアを「売れるデジタル商品」にして、さらにあなたが寝ている間にもお金が入ってくるシステムを作れるとしたらどうでしょうか？ この講座はまさにその「方法」を教える実践ガイドです。

最近のマーケティング、まだ手作業で企画して報告書を作成していますか？ この講義では、GPTを活用して戦略を立て、広告とコンテンツを自動で実行し、KPI報告書までリアルタイムで作成する方法を扱います。 マーケターなら誰もが気になる「効率的な働き方」をこの講義で直接体験してみてください。

챗GPTで自分だけのコンテンツ(歌、漫画、ブログ、本、論文など)を作り、新しいビジネスを創出してみませんか。

私もアイアンマンの完璧な秘書ジャービスがいたらいいのに…と思ったことがあるなら？！ 皆さんの賢明な仕事処理をサポートしてくれる、みんなのジャービスを完成させましょう！

Multi Head Attentionから始まり、Original Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデル、Vision Transformerまで、コードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことができます。

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテスト過程を体験し、テスターの役割を学びます。 AIベースのシステムテスト戦略の策定からテストケースの設計・実行、またテスト支援のためのAI活用方法まで幅広く習得します。 本コースはISTQBのAI Testingシラバスに基づいて進められ、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。

プロンプトの書き方次第でAIの能力は無限に拡張できます。AIとの協業から得られる利益は、質問の明確さと事前情報の提供の有無にかかっています。さて、GPTsを適切に活用し、効率的で目的に合った作業を行ってみてください。

いつでもどこでも簡単で強力なデータ分析！ コーディングを知らなくてもOrange 3で簡単に！

LLMの限界と限界克服策、最新の研究テーマを探ります。

ブロックコーディングEntryを活用し、コンピューティング的思考力及び問題解決能力を養い、Entry AIツールを通して人工知能の概念を習得し、簡単な機械学習を実習する。

この講義では、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems 実装 - PyTorch/RecBole 活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで