人工知能大学院準備 A to Z：スペック整理からコンタクト、書類、面接まで

人工知能を学ぶ学部生の方が参考にできる人工知能入門の勉強法を紹介します。

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。

以前と同じです。たくさん来ました。すごい。他の人とは違う強みがありました！

産業保健指導士は2つの分野に分かれています。まさに職業環境医学と産業衛生分野です。

コパイロット (copilot) と一緒に開発に入門してみましょう。 AIと一緒なら小学生でもついていけます！

ChatGPTのような大規模言語モデルの基礎原理を理論中心に説明します。

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

- 私は4年目のAIスタートアップを運営しているResearch Engineer/AI PMです。 - この動画は人工知能を「今」、「2026年」に勉強を始めようとする方々のための講義です。 - 大学生の友人たちを見ていると、人工知能をどのように始めればいいのか見当もつかない友人が多いです。 - この講義を聞いた後、人工知能の勉強を始められるようになれば嬉しいです。 - ちなみに、この講義は「自分の業務にAI活用」または「GPTを利用した収益化方法の始め方」といった講義ではありません。 - 学生、大学院生、または開発者の方々が人工知能を勉強したい時、どのように始めればいいのかについての動画です。

人工知能が初めての方の目線に合わせた人工知能入門講義！データから生成AIまで核心概念を分かりやすくまとめました。人工知能を作るのではなく、質問して説明できるレベルの実務理解を目標とします。

約20回の面接を通じて身につけた約130個のML/AIエンジニア面接質問と回答の総まとめ

Midjourney&RunwayでハイクオリティなAI映像を制作してみましょう。サムスンと協業したキム・ドンア監督が仮想ブランドを基盤にAI映像の制作過程を段階別に直接お伝えします。

囲碁の棋力が1段～7段の有段者の方におすすめします！ 囲碁の神と呼ばれた李昌鎬9段の名局を囲碁AIが徹底分析！！ アマチュア強豪も見落とす部分まで細かく扱いました～ 1日20分の投資で停滞していた棋力を再び上げてみてください～

あなたのアイデアを、わずか数分で美しいプレゼンテーションに変えることができます。 スライドのデザインに何時間も悩む必要はもうありません。GAMMAのAI技術を使えば、コンテンツ作成のプロセスを劇的に改善できます。

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こんな受講生におすすめです！ アナと雪の女王〜！見た見た！私も見たよ〜 でもどうやって作ったの？ 私もアニメーション学科に進学したいんだけど、自分がやりたいことと合ってるかな？ 大学の専攻に入ったら全部学べるのかな？ 就職するには何を準備すればいいの？ただたくさん見ればいいの？ あのアニメーションはスタイルがちょっと違って見えるけど、どうやって制作されるのか知りたい AIも発展したし、私一人でも作れないかな？ アニメーション会社に就職したいんだけど、コツは？ このクラスではこんなことを学べます。 ✔ アニメーションのジャンル、分野、概念から制作に必要なすべての制作過程！ ✔ 実際のアニメーション会社の実務パートは？制作過程にはどんな部署がどんな役割で歯車が回っているのか？ ✔ 概念、制作、管理 そして実習まで！ これだけ全部聞けば、私もアニメーション専攻より概念をもっとよく知ることになるアニメーションマスター講義！

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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、ChatGPTが単純な対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AI Agentへと発展する全過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmith 3つの核心フレームワークを活用して、実務ですぐに使えるAI Agentを直接作ってみます。

100回以上実施したディープラーニング教育の経験をもとに、受講生が最も難しく感じた核心的な基礎理論を体系的にまとめた講義です。 この講義は非専攻者でも理解できるよう、数学的直観、モデル学習原理、コード実装を段階的に結びつけて説明し、単純なライブラリの使い方ではなく、AIモデルが学習される根本的な構造と動作原理を深く扱います。 勾配降下法、誤差関数、最適化、パーセプトロン、多層ニューラルネットワーク、誤差逆伝播などディープラーニングの核心的な基礎技術を直接数式とコードで実装しながら、AI原理を理解する実力あるエンジニアへと成長できるよう設計された実践型入門コースです。