2026年AI入門：学生/大学院生/開発者はどのようにAIを始めるべきか？

この講義を通して、人工知能大学院の入試過程と準備方法を最初から最後まで理解できるようになります！ 合格の確率を高める良い情報も一緒にお伝えします！

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。

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

ディープラーニングは、複雑な関数の組み合わせで構成されるニューラルネットワークを通じてデータを学習する技術です。本講座では、ディープラーニングの核心概念を数学的に理解し、それを行列演算の観点から分析します。特にPythonのNumPyライブラリを活用し、ディープラーニングの順伝播と逆伝播のプロセスを実際に実装することで、パラメータがどのように更新されるかを視覚的に確認します。複雑に見えるニューラルネットワークの構造も、行列演算で解き明かせば明確になります。本講座は、コーディングよりも概念理解に重点を置き、ディープラーニングの原理を数学的かつ直感的に習得したい学生に適しています。

オンライン英語教育1位「ヤナドゥ」代表キム・ミンチョルの成功秘訣が気になりませんか？学歴なし！スペックなし！自信一つで成功できた秘密をお教えします。

実際の会社員が直面する職場内の様々な問題状況において持つべき態度と自己管理方法を案内します。特に、社員から役員まで多様な役職で長年の職場経験を持つYouTubeクリエイター、ユ・セミ代表が、会社員から寄せられた実際の事例を通じて、共感と実用性を兼ね備えた賢い会社生活の方法を案内します。

数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。

この講義は過去問演習のみで情報処理技術者実技試験を準備する過程です。不要な理論や膨大な内容の代わりに、実際の試験で繰り返し出題される過去問を中心に学習し、「合格」に直結できるよう設計しました。最新の出題傾向を反映し、核心ポイントと出題パターンを素早く把握でき、問題演習を通じて解答作成のコツまで身につけることができます。短時間で効率的に合格を目指す受験生に最適化された講義です。

GPT API を活用してプログラムを作成し、画像生成や動画生成まで！

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:)

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。

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。

ブロックコーディングEntryを活用し、コンピューティング的思考力及び問題解決能力を養い、Entry AIツールを通して人工知能の概念を習得し、簡単な機械学習を実習する。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術LLMとAgent。LLMは現時点でAGIに最も近づいた技術です。この講義では一般人の視点からLLMとAgent技術について学びます。

簡単な説明とさまざまな実習を通じて、Web クロールと Web サイトの自動化が可能になり、Web サイトの作成、ChatGPT の活用など、さまざまな応用方法を学ぶことができます。

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。

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。

この講義が特別な理由：主要なメリット • 直感的な視覚化：Pygame 2Dシミュレーションでアルゴリズムの動作をリアルタイムで直接確認 • 実践的な実装経験：理論を超えて直接コーディングしながら自律走行アルゴリズムを体得 • 主要アルゴリズムのマスター：ダイクストラ、ピュアパス追従、ICPなど必須アルゴリズムを集中学習 • 段階的な深掘り学習：基礎からSLAMまで体系的な難易度構成 • LidarベースのSLAM：未知の環境でのマップ構築と位置推定の実習

Pythonを知らなくても大丈夫です！ この講義はプログラミングが初めての方でも付いてこられるよう構成された実習中心の講義です。 クラシックゲームのスペースインベーダーを直接作りながら、Python基礎文法とPygameを活用した2D game-programmingを自然に身につけることができます。 ゲームを作りながら学ぶ分、退屈する暇もなく、自分の手で何かを完成させる達成感を感じることができます。

AI時代でもクビにならないシリコンバレーインターンシップ及び30個のビッグテックシステムデザイン&オープンソース実務貢献完成コース ミッション提出受講生全員は、米国パロアルト現地AIスタートアップインターンシップに応募でき、書類選考免除でインタビュー機会が与えられ、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどのビッグテック事例で30個の実践システムデザインを設計、スケーリングしてみるコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャ→DB→スケーリングまで設計し、実際に運営中の（週1.8kダウンロード達成）オープンソースAIコーディングエージェントプロジェクトに貢献してポートフォリオを完成後、履歴書を完成させます。