AI活用デジタル変革 (Digital Transformation Using AI)

Pythonによるデータ分析方法を理解し、さまざまな形式のデータを自分で分析して視覚化して、データストーリーの概要をまとめましょう！

簡単かつ便利に資料を処理するR言語で、コンピュータ非専攻者も自分の専攻分野と関連してコンピュータプログラム活用能力を育てよう！

Kerasを活用し、機械学習とディープラーニングのモデルアルゴリズムを理解しましょう！

コンピュータ工学の専攻者のためのオブジェクト指向の概念に基づいたModern C ++プログラミング

ティンカーキャッドでシンプルで楽しい3Dモデリングを作ろう！

機械学習の主なアルゴリズムとディープラーニングを理解し、人工知能を学びましょう！

人工知能とAI倫理を理解し学習し、自身の専門分野と結びつけ、AIデジタル能力を強化してみよう！

C++言語の基本概念とオブジェクト指向の概念を学びながら設計し、実装し、開発しよう！

ChatGPT、生成型AIを活用して創作者になろう！

公共データをRとPythonで分析し、行政・政策問題を実証的に解決できるデータ基盤行政実務能力を身につけよう!

AIをベースにしたテキスタイルCADの理解を通じて、衣類学の基礎現場知識とファッションスペシャリストの能力を育てよう！

Linuxシェル＆オープンソースソフトウェア環境でコラボレーション方式でアプリケーションの開発を経験し、プログラムコーディングに必要な開発環境を構築しよう！

高度化された小売業に合ったデータ分析を理解し、産業で活用するツール活用法を学びましょう！

リアクトを活用したWebアプリケーション開発能力を備え、実務に適用できる能力を育てよう！

さまざまなデータ構造とアルゴリズムを学習し、プログラミングを通じてそれらを実装する実践能力を身につけましょう!

基本的なウェブサイト構築方法を習得し、公共データOpen APIを連携した実戦プロジェクトを通じて、Web開発の基礎から実務適用能力まで！

RとR Studioでポリシー評価を理解し、試してみましょう！

データサイエンスを通じて効率的かつスマートにプロジェクトを管理しよう

コーディング、モノのインターネット（IoT）に興味があるデジタル人材なら？マイクロPythonを通じてプログラミングに入門しよう！

コーディング、開発に興味のあるデジタル人材なら？ p5.j​​s & ml5.jsでプログラミングに入門しよう！

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。

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。

Pythonを学ぼうとするなら、この講義に注目！！！なんと無料〜 正式科目受講や個人学習の前に、ぜひ先行学習用途として推奨いたします。

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。

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。

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。

データが爆発的に増加し、リアルタイム処理が重要となる時代に、エッジコンピューティングはもはや選択ではなく必須技術として確立されています。本講座は、エッジコンピューティングの核となる概念から実際のビジネス環境に適用する構築戦略まで、すべてを体系的に学習できるよう構成されています。 本講座を通じ受講生の皆様は、エッジコンピューティングの基本原理をしっかり固め、実際の業務やプロジェクトに適用できる実践的な知識とノウハウを習得します。未来IT環境のコア技術であるエッジコンピューティングの専門家として成長するための、最も確実な第一歩を踏み出しましょう！

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。

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！

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

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:)

なぜAttentionが必要だったのか、そしてどのように動作するのかを「コードで直接実装しながら」理解します。 この講義はRNNとSeq2Seqモデルの構造的限界から出発し、 固定されたコンテキストベクトルが作り出す情報ボトルネック問題、長期依存性問題を実験で検証し その限界を解決するためにAttentionがどのように登場したのかを自然に繋げて説明します。 単純に概念を紹介するのではなく、 RNNの構造的限界とSeq2Seqの情報ボトルネック問題を直接実験で確認し、 これを解決するために登場した**Bahdanau Attention（加算的アテンション）**と **Luong Attention（内積アテンション）**を一つずつ実装しながらその違いを明確に理解します。 各アテンションが どのような方式でQuery–Key–Value関係を形成し、 重みを計算する過程でどのような数学的・直感的違いを持ち、 なぜ後代モデルに繋がらざるを得なかったのか その特性と進化の流れまで自然に繋がります。 Attentionが文章と単語をどのように捉え、 各単語がどのような方式で重要度を付与されて情報を統合するのかを 数式 → 直感 → コード → 実験が一つに繋がった形で学習します。 この講義はTransformerを正しく理解するための「基礎体力」を築く過程として、 Attentionという概念がなぜ革命的だったのか、 そしてその後のすべての最新NLPモデル（Transformer、BERT、GPTなど）が なぜAttentionを核心構成要素とするのかを深く理解するようになります。 RNN → Seq2Seq → Attentionに繋がる流れを 概念ではなくコードと実験で体化したい学習者に最適化された講義です。

AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテスト過程を体験し、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策定からテストケースの設計・実行、また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められ、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

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。

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。

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。

AIが初めての方の目線に合わせたAI入門講座！データから生成AIまで、主要な概念をわかりやすくまとめました。AIを開発するのではなく、質問や説明ができるレベルの実務理解を目指します。

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。