この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

React、Node.js、MongoDBを活用して会社のWebサイトを自分で制作する過程を学べる実践的な講座です。 簡単なReact、Node.jsの基礎知識があれば、一緒にフルスタックプロジェクトを作りましょう！

現場のオフライン環境でも顔認証がどのように動作するのか疑問に思った経験をもとに、 この講義では React + Electron と Python の FastAPI ベースで駆動する DeepFace を活用し、顔認証ベースの入退室・出席管理の基本構造を一緒に作っていきます。 完成度よりも動作原理の理解と、個人プロジェクトへと拡張できる基礎固めに焦点を当てます。

この講座ではReactとFastAPIを活用して、リアルタイム投票、コメント、いいね！などのソーシャル機能はもちろん、決済システム（カカオペイ、トスペイなど）を連携して収益化する方法まで段階的に実習します。

🔥 HTML + Tailwind CSS + ピュアJavaScriptだけで完成させるFirebaseユーザー認証！ ソーシャルログイン・電話・位置認証まで、複雑なバックエンドなしに簡単かつ迅速にアカウントシステムを構築します。

この講義は、Notion APIの基礎を固め、AI（Claude）を連携してNotionを自動化するNotion MCP活用法を学ぶ過程です。API公式ドキュメントに従ってブロック、ページ、データベースを直接制御する方法を身につけ、最終的には自然言語コマンド（プロンプト）だけでデータベースを生成し、テキストファイルの内容を分析して自動的にページを追加する実戦プロジェクトを完成させます。

React, Electron, Zustandを活用しタイマーアプリを直接制作、クロスプラットフォーム（Windows、macOS、Linux）へデプロイまで行う実践講義です。 慣れ親しんだReactウェブ開発を皮切りに、Zustandを通じたグローバル状態管理と最終的なGUIデプロイまで、デスクトップアプリ開発の全体的な流れを学ぶことができます！

🔥 漢字学習のためのカスタムプラットフォーム構築！ Google Gemini AIとFirestoreを活用し、自分だけの漢字単語帳、画数アニメーション、手書き認識まで直接実装してみましょう！

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

コーディングの知識がなくても大丈夫です。 この講義は、AIを活用してわずか1日で広告収益が発生するAndroidアプリを自ら作り、実際にリリースまで完了させる体験に焦点を当てています。 多くの方が、 「アプリは作ったけれど、どうやって収益化すればいいの？」 「広告を入れようとしたら、AdMobやポリシー、審査でつまずいた」 「リリース直前のプライバシーポリシー作成で諦めた」 といった段階で止まってしまいます。 この講義では、 👉 アイデア → アプリ生成 → 広告連携 → ストア公開の必須要素 → 実際の配布 まで、「誰もが挫折するポイント」をすべて突破します。 AIに指示を出し、私たちは判断するだけです。 1日以内に「稼働する収益構造」を持ったアプリを完成させることが目標です。

この講義は、ChatGPTが単なる対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AIエージェントへと発展するすべての過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの主要フレームワークを活用して、実務ですぐに活用できるAIエージェントを自ら作成します。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

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。

自然言語処理技術の出発点から始まり、最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された多様な言語モデルを詳細に説明します。

AIの活用能力が給料を決めます。 毎日やっていた退屈な反復業務、今こそAIに任せましょう 「業務自動化のほぼすべて」は、コーディング知識がなくても数回のクリックだけで自分の業務を自動的に処理する自動化システムを作る方法をお教えします。退屈な文書作業とデータ整理から解放され、他の人より一歩先を行く「AI仕事の達人」に生まれ変わります。

ChatGPTは使っているけれど、 なぜこのような回答が出るのか説明するのに苦労したことはありませんか？ 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけれど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIの会議で概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにそのような方々のために作られました。 この講義は、LLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのかを説明できる基準を身につけることができます。

LLMが必要な理由と技術的背景及び基本概念を説明します。

半導体に関する製造革新案をベンチマーキングし、半導体データでコーディングなしに機械学習、深層学習を試すことができます。

生成AIの最新トレンド、AIエージェント！ 開発業務をすべてこなすCursorと機能を拡張してくれるMCPでリードする方法！

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

毎日降り注ぐ業務と終わりのない反復作業の中で「この仕事をもっとスマートで効率的にできないだろうか？」と悩まれたことでしょう。報告書の下書き作成に時間を浪費し、アイデア会議で毎回新しいインサイトを見つけられず、競合他社のスピードについていくのが困難で途方に暮れていませんでしたか？ まさに今、その悩みを解決してくれる最も強力なツールが登場しました。それが生成AI（Generative AI）です。これは単なる流行の技術ではありません。私たちの時代の最も根本的な生産性革新であり、この変化をいち早く捉えて活用する人が未来のビジネスの勝者となるでしょう。 この講義は、あなたのデスクの上で最も有能な秘書となってくれる生成AIを実際の業務にすぐに適用する方法をお教えします。複雑な理論は一旦置いておきましょう。私たちは**「それで、この技術で今すぐ明日何ができるのか？」**に集中します。 💡 あなたの時間と創造力を取り戻します。 私たちの核心目標は、あなたの**「業務自動化」**と**「創造性の最大化」**です。 報告書作成時間90％短縮：毎週あなたの貴重な時間を奪う報告書、企画書、メール下書き作成をAIに任せる方法を学びます。核心データと方向性だけを入力すれば、AIがすぐにプロフェッショナルな文書を完成させてくれます。あなたはもう文書作成者ではなく、戦略的思考をするリーダーに集中できます。 競合他社を上回るアイデア発想：新しいマーケティングキャンペーン、革新的な製品デザイン、顧客を魅了するコンテンツアイデアが必要ですか？AIをパートナーとして瞬時に数十個の創造的な代案を導出し、市場反応を予測する方法を実習します。 データに基づく賢明な意思決定：膨大な資料の中で迷わないでください。AIが膨大なデータを素早く要約し、核心的なインサイトを提供して、直感ではなくデータに基づいた戦略的判断を下せるよう支援します。 🛠️ 「プロンプト」は新しい言語です。 生成AIをうまく活用するということは、結局**「プロンプトエンジニアリング」**をうまくやるという意味です。有能な従業員を指揮するように、AIに明確で具体的に指示する技術が成否を左右します。 本講義では**「どのように質問すれば望む結果物を得られるか」**についての核心公式を伝授します。マーケター、開発者、企画者など、あなたの職務に最適化されたカスタマイズプロンプトを直接作成し、その結果がどれほど変わるかを体感することになるでしょう。この知識は、どんな新しいAIツールが登場しても揺るがない未来の核心能力となるでしょう。 🏆 講義を通してあなたは「未来のビジネスマン」になります。 生成AIはもはや「選択」ではなく「必須」です。この技術を拒否すれば、あなたの競争相手は毎日10倍速く仕事をするでしょう。しかし、この機会を掴めば、あなたは生産性を最大化し、創造的な革新を主導し、ビジネス成果を圧倒的に押し上げる「未来型人材」として生まれ変わることができます。 生成AI、恐れる必要はありません。うまく活用する方法を知ることが重要です。 この講義を通してあなたの業務革新の旅を始めてください。あなたのビジネス潜在力を爆発させる唯一の決断となるでしょう。今すぐ登録して、より少なく働いてより多くを成し遂げる新しい業務方式を体験してください。

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。

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。

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。

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AIが私のSlack、Notionに代わりに文章を書いてくれるって？ 既存AIの限界を超えたMCPでスマートに働きましょう！

AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテストプロセスを体験しながら、テスターの役割を学びます。 AIベースのシステムテスト戦略の立案から、テストケースの設計・実行、さらにテスト支援のためのAI活用方法まで幅広く習得します。 本コースはISTQBのAI Testingシラバスに基づいて進行され、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。