この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。

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「まだコーディングの本を見て勉強していますか？」 現職のロンドン経営大学で、MBA大学院生と経営学部の大学生から受講評価5.0満点を受けた講義。 AIデータ分析講義を自宅で受講できます。 文系出身の未経験者も、現場で即活用できるデータ分析実務能力と、就職活動完成のためのデータ分析ポートフォリオまで。 コーディングの知識がなくてもChatGPTを活用してデータ分析およびプロジェクト授業を教えている英国教授(British Professor)です。

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このレッスンでは、ラズベリーパイとPythonの基礎知識を学び、シンプルだが重要な自律走行車とリモートホームモニタリングプロジェクトを作成することを実践します。

RISC-V命令の動作原理を出発点として、5段パイプライン構造の32ビットCPUを自ら設計し、Verilog RTLの実装からシミュレーション検証、FPGAでの実機動作までを完成させる実践的なCPU設計コースです。 RV32Iの40命令の中から、CPUの基本構造を学ぶために必要な14命令を選定し、TinyRV32Iを段階的に構築します。データパス、パイプラインレジスタ、ALUと制御回路、Branch、Hazard、Stall・Flush、Memory-Mapped I/Oなど、実際のCPUを構成する主要な構造を自ら設計・検証します。 講義で使用するVerilog RTL、Testbench、Assemblyプログラム、Memory Image、FPGA制約ファイルを提供し、最終的にはArty S7-25 FPGA上で、自ら設計したCPUにより実際のプログラムを実行します。 本コースはここで終わりではありません。TinyRV32Iを通じてCPUの基本構造を完成させた後、後続コースではRV32Iの40命令すべてをサポートするFull RV32I CPUへと拡張する、段階的なCPU設計シリーズへと続きます。

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AIを活用して売上・在庫データを分析し、根拠に基づいた発注案を作成する実践中心の講義です。 AIに目標や制約条件、希望する成果物を正確に伝える方法から、売上分析、需要予測、多品目発注の最適化までを一貫して学びます。 提供された教育用データ・プロンプト・コードを使って計算結果を確認し、条件を変更しながら意思決定の根拠を検証します。 最後には30商品の発注案と1枚の意思決定レポートを完成させ、就職準備や実務能力の向上に活用できます。

モデルは自由に切り替え、コストを削減し、障害に備えましょう。 OpenRouter（オープンルーター）で学ぶ実践LLM開発 — API接続からAIエージェントまで OpenAI APIで最初の機能は作りました。しかし、実際のサービスに導入しようとすると、新たな悩みが始まります。 「この作業はClaudeのほうが得意だけど、コードを書き直すべきだろうか？」 「単純な作業にまで高価なモデルを使う必要があるだろうか？」 「ユーザーが増えたら、APIコストはどれくらいかかるだろうか？」 「モデル提供事業者で障害が発生したら、私たちのサービスも停止しなければならないのだろうか？」 今必要なのは、API呼び出しの次のステップです。状況に応じて複数のモデルを選択し、コストや障害まで管理する開発力です。 この講座では、OpenRouterを活用して、その力を実際に身につけます。

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。

ラズベリーパイと様々なセンサーを活用してAIベースの自律走行自動車を直接製作してみる実習型講座です。

AI、統計の世界を拓く鍵 AIは、複雑な統計の原理と分析手法を容易に扱えるようにすることで、データに隠された意味を明らかにし、より良い意思決定のためのインサイトを提供します。AIは今や、統計の複雑な計算機を超え、統計的思考を支援するパートナーです。

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。

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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！

コードを直接書かなくても、AIと一緒にExcel・Word・Outlook・PowerPointの定型業務を自動化しましょう。

AIエージェントを活用したバイブコーディング（Vibe Coding）手法により、複雑なコーディングなしでIoT製品を完成させるプロセスです。組み込みハードウェア制御からAIビジョン認識、PCB設計、3Dプリンティング、Web/アプリサービス開発まで、製品開発の全過程を凝縮して体験し、実際に動作する商用レベルのIoTデバイスをリリースすることができます。

Google Antigravity CLI ハーネスエンジニアリングとバイブコーディングで自分だけのデータ分析ポートフォリオ作成、データ収集、分析、レポート、ダッシュボード作成、業務自動化 データ収集が初めてでも、原理とプロンプト作成方法、そしてAntigravityの使い方を習得すれば、データアナリストのようにデータ収集、分析、視覚化、レポート、ダッシュボード作成などを行うことができます。 Antigravity IDEとCLIで学ぶPythonデータ収集から分析レポート作成まで 失敗しないデータ収集と分析のためのプロンプト作成とエラー解決方法