実践的な人工知能につながるディープラーニングの概念を身につける

：「データ分析のその先へ、5つの実践プロジェクトで完成させる予測モデリング（全45講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単にライブラリを呼び出す方法を超えて、タイタニック号の生存予測からスパムメッセージ分類まで、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。線形モデルから最新のアンサンブルアルゴリズム、そして自然言語処理（NLP）の基礎まで、現場で最も強力な威力を発揮するプロジェクトを体系的に攻略します。さあ、分析されたデータを基に未来を予測する人工知能モデリングの世界へ踏み出しましょう。

ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルであるTransformerとBERTまで、ディープラーニング自然言語処理(Natural Language Processing [NLP])の原理と活用方法を様々な例と実習コード実装を通じて学習します。

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。

もうobject detectionはやめて！本当に簡単にポーズ推定の最新トレンド、画像やビデオでポーズ推定を行う最新の方法について学び、自分の動画で2Dポーズ推定モデルを学習して活用するディープラーニング技術を学びます。

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

LLM（Large Language Model）の基礎概念から、高性能LLMであるLlama 2モデルを、私が望むデータセットにFine-Tuningする方法まで、次々と学習します。

簡単に学んで すぐに使える コンピュータービジョン実践プロジェクト: 実務で即活用可能なコンピュータービジョンプロジェクトを段階的に学習します。実践事例を通して専門性を高めます。

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。

論文内のデータをどのように分析し、研究の流れをどのように読み取ればよいでしょうか？ 本講座では、NetMiner 5とBiblio Data Collectorを活用し、書誌情報の収集からネットワーク分析、トピックモデリング分析まで、定量的な研究動向分析を扱います。書誌データの処理能力とネットワーク分析技術を習得し、研究トレンドを客観的かつ効率的に把握できるようになります。

<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。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

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。

さまざまな実務現場にテキスト分析を活用したいものの、慣れないコーディングの壁に戸惑っていませんか？ 実際の論文や研究報告書で頻繁に活用されている最新のトピック分析手法（LDA、BERTopic、BERTrend）を中心に、核心となる理論を簡潔に整理し、プログラミングなしでNetMiner 5を使って実データを分析しながら、実践的な分析スキルを身につけられる講座です。

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。

TensorFlow活用の優良事例であるAirbnbデータサイエンスチームの「Amenity Detection」プロジェクトをクローンプロジェクトとして進め、その経験をGitHubブログにまとめてAIポートフォリオを作成できる講座です。

試験の形式と出題傾向を一目で把握！約100問の問題で実戦感覚を養いましょう。 独学でも体系的に学習できる、AWS AI Practitioner 実戦試験の完璧な対策。

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう！ 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう！

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。