誰でも実践しながら学べるフィジカルAI

最新のTransformerベースのPixArtと軽量適応化SANAを理論からコードまで段階的に実装します。I・II編で扱ったDDPM・DDIM・LDM・DiTを基に、テキストエンコーダ接続、サンプラー(DDIM/ODE)、v-予測/CFGチューニング、小規模データスタイル微調整まで実習中心で完走します。

コーディングなしにエクセルで制覇するゼロからのディープラーニング数学および実務データ視覚化

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

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。

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルの基礎原理を深く探求しながら、開発能力を高めることができます。普段なかなか接することのできない多様な情報や開発技法を学ぶことができます。

コーディングなしのフルスタックシステム構築：韓国語のプロンプト（バイブコーディング）だけで、データ収集からAI・ML分析、ウェブダッシュボードまで、パイプライン全体を自ら完成させます。 100%自動化パイプラインの所有：毎朝テレグラムでS&P 500のスクリーニングおよび投資意見を受信する、独立した株式分析ツールを確保します。 実践データに基づいた投資フレームワークの習得：実際に運用されているソースコードを基に、機関レベルのデータ分析およびリスク管理能力を自分のものにします。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるように分かりやすく解説します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを使ってウェブ上で実行することができます。 基礎から実習までを経験しながら、AI活用の第一歩を確実に踏み出すことができます。

Pythonによる韓国語テキスト分析と自然言語処理 ワードクラウドによる可視化、形態素分析、トピックモデリング、クラスタリング、類似度分析、テキストデータベクトル化のための Bag of Words と TF-IDF、機械学習とディープラーニングを活用したテキスト分類、Hugging Face の活用法

この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

本コースは、AIモデリング及びサービス企画を実務に適用するために必要な基本理論と実務プロセスを学習するコースです。 学習者は、AIモデリングプロジェクトを熟練して遂行するために必須となる基礎知識を習得し、実際の現場で活用される様々な実務手順を経験することができます。特に、AIサービスの環境分析 → 目標設定 → 要求事項分析 → サービスモデル設計 → シナリオ企画 → 活用企画 → 実行計画策定 → 成果評価企画まで続く全体の流れを段階的に学習するよう構成されています。 これにより、単純に技術的な観点での学習に留まらず、ビジネスとサービス企画の次元でAIをどのように導入し活用するかについての体系的な思考と実務適用能力を養うことができます。 本コースを修了した学習者は、AIプロジェクトの全般的な企画と実行過程を理解し、実際の企業環境でAIサービス企画者・PM・データ基盤戦略家としての能力を強化することができるでしょう。

本講座は、AI技術を初めて接する学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成された入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

本講義は、Object DetectionとSegmentationに関する深い理論解説と、現場ですぐに活用できるレベルの実習例を通じて、皆様を現場で必要とされるディープラーニングベースのコンピュータビジョン専門家へと成長させます。

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座は、AIがPythonだけの領域だという偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、そしてコーディング能力まで付与します。 OpenAI APIをベースに、AIアーキテクトへと成長しましょう。 AI作家、翻訳家、画家、コーディング仲間など、多様なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成などの核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作成します。 システムメッセージでAIに役割を与え、有害コンテンツの検閲まで学びながら、 既存のJavaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。

AIを勉強しようとして、線形代数の数式の前でいつも挫折していませんか？この講義は公式を暗記する代わりに、ベクトルや行列が空間で実際にどのように動くのかを視覚的にお見せします。最後まで受講すれば、ニューラルネットワーク、PCA、SVDの背後に隠れた数学を自力で読み解けるようになります。

FPGAとVerilogは学んだものの、「それで、AIアクセラレータをどうやって直接作るのか？」という段階で立ち止まってしまう方が多くいます。この講義はその疑問を解消します。普及型FPGA一枚と無料ツールだけで、手作業で設計した3×3カーネルから始まり、CNNを直接学習させ、学習済み重みをINT8に量子化してハードウェアに実装した後、Pythonモデルと1ビットの狂いもなく一致するか（Bit-True）まで検証します。半導体業界30年の経歴を持つ現職教授として、実際のFPGAで検証した内容のみを「動作する回路」として教えます。理論ではなく、自ら設計し証明する経験を通じて、ファブレス設計・AI半導体分野で通用する実践的なスキルを身につけることができます。

ニューラルネットワークをFPGAに実装する — 言葉には馴染みがありますが、実際に成し遂げた人は稀です。 キャップストーン、競技会、卒業制作で一歩先を行きたいなら、モデルを学習させるだけでなく、その演算が実際のチップの中でどのように動くのかを自ら作り、証明できなければなりません。この講義は、まさにその点、理論と実物ハードウェアの間のギャップを埋めるお手伝いをします。 MNISTの数字を認識するニューラルネットワークアクセラレータ（NPU）を、スペックの読み解きからPythonゴールデンモデル、Verilog RTL設計、FPGA検証まで、最初から最後まで自ら完成させます。ラインバッファと並列MACで作るConv層、ReLU・MaxPool・Flattenを経て全結合層とArgmaxまで — 9つのブロックを一つのチップに統合し、"Pythonの正解とハードウェアの出力が1ビットも違わない（Bit-True）"ことを自ら証明します。シミュレーションは正常に動くのに結果だけが微妙に異なる、そんなもどかしい瞬間を乗り越える方法まで講義に込めました。 整数量子化、配列の軸順序の変換、アキュムレータのオーバーフロー防止など、一般的なディープラーニングの教材では扱われない実戦的なノウハウを一つずつ解説します。私はRISC-V CPU設計とFPGA Bit-True検証を長年手がけてきた中で経験した試行錯誤を、皆さんが繰り返さないようこの講義に凝縮しました。講義が終わる頃には、"自ら設計し、証明した"と言える完成されたハードウェアプロジェクトが手元に残ります。

本講義は、Node.jsとTypeScript環境で最新のGemini API SDK（@google/genai）を扱うことを目標としています。 テキスト、画像、ビデオを同時に処理するマルチモーダル技術の使用方法を学びます。 APIキーの発行からプロジェクトの設定、モデルの呼び出しまで、全過程を実習します。

AIから望む答えを正確に引き出す「プロンプトエンジニアリング」の核心技術を学びます。 超初心者の第一歩から専門家の実戦応用まで、AI活用能力を最大化しましょう！