[バイブコーディング + AI実務データ分析] ロンドンMBA学生が熱狂した受講評価5.0満点講義：文系出身非専攻者も現場ですぐに使えるデータ分析実務能力と就活準備完成！

エージェントの概念から実践までを一度に？！OpenClawベースで完成させる、途切れのない統合カリキュラム。（Mac推奨）

ChatGPTを使ってみることと、実際に生成AIサービスを開発することは全く別物です。API呼び出しから会話の状態管理、構造化された出力、関数呼び出し、文書ベースのRAG、MCP連携、AIエージェントの実装まで習得する必要があるからです。この講義では、長年のデータ分析・AI講義の経験を活かし、複雑な概念をPythonの実習を中心に解説します。生成AIの原理からOpenAI Responses APIとマルチモーダル機能、File SearchベースのRAG、外部ツール連携、Agents SDKまで段階的に学習し、実際に動作するAIアプリケーションを完成させます。

AI導入後の開発チームの生産性低下という問題に対し、私が自ら経験し解決した実践的なノウハウで、組織の再設計と成果創出をサポートいたします。

PyTorchを通じてディープラーニングを学びます。 最終的には講義で画像分類を扱います。

非専門家もOK：AIと対話しながら作るバイブコーディング実践プロジェクト

大幅にアップグレードされたコンテンツ、180度変わった講義で戻ってきました！

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

이제 더 이상 초보 수준에 머물지 않고, 현업 개발자 수준으로 나아가야 합니다. 현업에서는 도대체 어떻게 게임을 만드는지 낱낱이 공개하겠습니다.

単なるチャットボットを超えたエージェントの実装に行き詰まっていませんか？私が直接経験した試行錯誤と公式ドキュメントに基づいたノウハウで、実務に即座に適用可能な中級エージェント構築法をお教えします。

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

Obsidianを単なるメモ帳から個人の知識データベースへと進化させ、Claude Codeを活用して自分のノートや文書を理解するAIアシスタントを構築します。反復作業を自動化するワークフローを自ら制作し、日々の作業や学習内容が複利で積み重なり、自分だけのノウハウへと変換される知識システムを完成させます。

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

複雑なデータ分析、どこから手をつければいいか途方に暮れていませんか？私が積み重ねてきた実践ノウハウで、RやAI Tutorの活用法を明快にお教えします。

3千人の受講生が選んだ講義！GPT-5バージョンにアップデート！ ChatGPTでどこまでできるの？ 株式自動売買アプリケーションとWeb投資レポート制作！

講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に応用できるよう、従来の講義とは異なる形で新たに構成した講義です。

顧客、市場、売上パターン分析、もう直接学ぶ必要はありません。 AIに聞けば専門家レベルの分析と戦略が一気に完成します!

例題ゲームを真似して作るだけでは終わりません。 ChatGPT・Codexを活用したバイブコーディングで、ゲーム企画 → 開発 → モバイルビルド → AdMob広告連携 → ONE store・Google Play・App Storeへの登録まで、実際のリリースプロジェクトをもとに全プロセスを学びます。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

本当にコーディングの「こ」の字も経験したことがない方でも、ポチポチするだけで自動化ソフトを作ることができます。本当ですよ。