人工知能はどのように学習するのか？ - 楽しく学ぶAI原理

Agent BuilderおよびChatkitでマルチエージェントシステムアプリを作成し、Cloudflareでアプリをデプロイします。 GPT-5、Agent Builder、Chatkit、MCP、Fine Tuning、CoTなど最新技術をすべて反映しました。

自分だけのAI自動運転車を作ってみましょう！AIと強化学習について最も面白く、速く学べる講座です。本講座は、DeepRacer 韓国ランキング1位の開発者が制作しました。

Microsoft AI-900資格の同時取得を目指せる特別講義であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、AI概要、機械学習の基礎、コンピュータービジョン、自然言語処理、ドキュメントインテリジェンス、知識マイニング、および生成AIを含む理論と実習が兼ね備えられた形式で提供します。

AWS Certified AI Practitioner既出問題の解説過程は、資格試験合格のための核心要約過程です。 まず、AI/MLおよび生成AIの基本概念を素早く復習し、試験に頻出するAWSの主要AIサービス(例：SageMaker、Rekognition、Pollyなど)の機能と使用事例を学習します。 これを基に、様々な実際の問題状況にどのAIソリューションが適切かを判断する練習を行い、AIモデルの責任ある使用とデータセキュリティ関連の内容も扱います。 最後に、既出問題のタイプ別解答戦略を身につけ、実戦模擬試験を通じて試験に備えます。この過程を通じて、短時間で効率的に試験準備ができます。

ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

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:)

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。

世界を変えるAIの全てをたった4講で完全攻略！ 第1講. 人工知能の本当の正体 AIは魔法ではない。人間の「知能」を数式のように分析して作ったデジタル頭脳！ 賢いふりをする人工知能の核心構造を徹底的に解明します。 第2講. アルゴリズム、AIの創造的（？）思考法 悩むAIはどのようにして答えを見つけるのか？ 囲碁を打ち、道を探し、あなたの検索結果を予測するAIの戦略を直接見てみましょう。 第3講. AIハードウェア、想像を現実に変えるエンジン！ あなたのスマートフォンの中のチップがAIの心臓だ。 CPU、GPU、TPU、そして未知のその名前まですべて解剖します。 第4講. マシンラーニングとディープラーニングの大激突！ AIが「学ぶ」というのは一体どういう意味なのか？ 古典的なルールベースAIから、最近話題のChatGPTまで！学習の進化を追跡します。

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。

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

Data Science(DS)と Artificial Intelligence(AI)関連職種の分析と 関連職種でのキャリア構築のための学習・就職ロードマップを学びましょう。

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。

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。