みんなのAI：数学で理解するディープラーニング入門

Physical AIの基盤となる模倣学習（Imitation Learning）とVLA（Vision-Language-Action）技術の核心概念と作動原理を体系的に学習します。実際の事例分析を通じて、Physical AIが現実世界と相互作用するメカニズムを理解します。

韓国語を深く理解し、長文にも対応し、実際の業務まで遂行するAI――それがSolar Open 2の目指す方向です。 このクラスでは、Upstageが公開したSolar Open 2のテクニカルレポートを、「紹介 → 設計 → 学習 → 評価」の順にわかりやすく解説します。 専門用語は日常的なたとえや視覚資料を用いてかみ砕き、初心者でも「何を・どのように・なぜ」を一連の流れで理解できるようにします。

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルの基礎原理を深く探求しながら、開発能力を高めることができます。普段なかなか接することのできない多様な情報や開発技法を学ぶことができます。

🔥32時間のオールインワン講義を最後まで受講する時間がないなら？ビッグデータ分析技師の筆記試験4科目を4時間台に凝縮しました。過去問のアレンジ問題で概念と実際の出題をすぐに結びつけ、150pの講義資料と13pの試験会場用仕上げノートまでお渡しします。

AI監査、どこから理解すればよいか分からず、途方に暮れていませんか？ AIは今や単なる技術トレンドを超え、企業の意思決定、業務自動化、顧客対応、採用、セキュリティ、リスク管理の領域まで急速に拡散しています。しかし、AIを導入するスピードに比べ、「AIが適切に統制されているか？」「AIの判断を信頼できるか？」「データとモデル、運用過程でどのようなリスクが発生し得るか？」を体系的に理解している人は、まだ多くありません。 特にIT監査、セキュリティ、内部統制、プロジェクト管理の業務に携わっている方は、次のような悩みを抱えているはずです。 * AI監査は従来のIT監査と何が違うのか？ * AIモデルはコードだけを見ればよいのか、それともデータや学習過程まで見るべきか？ * AIガバナンス、リスク、バイアス、説明可能性、MLOps、インシデント対応は、それぞれどのように関連しているのか？ * AAIAのようなAI監査関連の資格課程で扱う概念を、実務の観点で理解するにはどこから始めればよいのか？ この講座は、まさにこのような「漠然とした不安」を解決するために作られました。 私は約20年間、ITサービスの企画、開発、PM、コラボレーションプラットフォームの運用、グループウェアの構築、チャットボットサービスの企画、セキュリティおよび監査関連の業務を経験してきました。実際の組織でシステムがどのように企画・開発・運用され、障害・変更・セキュリティ・ユーザー要件がどのように繋がっているのかを、実務の現場で直接経験してきました。また、CISAやAAIAの学習過程を通じて、IT監査とAI監査の観点を整理してきました。 この講座では、複雑なAI技術を数学や開発中心に深く掘り下げるのではなく、監査人とIT実務者が必ず理解しておくべき「核心的な概念」を中心に説明します。AIシステムをデータ、モデル、運用、セキュリティ、ガバナンス、リスク、監査手続きの流れに分けて見ていき、各段階でどのような統制と確認ポイントが必要かを整理します。 受講生はこの講座を通じて、AI監査が単に「AIを評価する仕事」ではなく、AIが組織内で安全かつ責任を持って使用されるよう、ガバナンスとリスク、統制体系を点検する仕事であるという点を理解することになります。 この講座は、AI監査が初めての方、IT監査やセキュリティ業務をしながらAI領域へと広げたい方、AIガバナンスとリスクを実務の観点で整理したい方、AAIAなどのAI監査関連の学習を始める前に全体的な概念を掴みたい方に適しています。 講座を終えると、次のような質問に自ら答えられるようになります。 * AIシステムはどのような構成要素で成り立っているか？ * AI監査人はデータ、モデル、運用の段階で何を確認すべきか？ * AIガバナンスと責任あるAIはなぜ重要なのか？ * AIリスク、バイアス、説明可能性、プライバシー、セキュリティはどのように繋がっているのか？ * AI監査報告書にはどのような観点と根拠を盛り込むべきか？ 急速に変化するAI時代には、技術を使いこなすことと同じくらい、技術を信頼できるように管理・点検する能力が重要です。 この講座は、AI監査の全体像を最初から一歩ずつ理解したい方のための入門コースです。 ITとAIを監査の観点から捉える「最初の基準」を、一緒に作っていきましょう。

ExcelとOrangeで完結する顧客分析、 クロスセルからA/Bテスト、離脱リスク管理まで一度に

半導体に関する製造革新案をベンチマークし、半導体データを用いてコーディングなしで機械学習やディープラーニングを試すことができます。

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:)

Multi Head Attentionから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になります。

基礎はわかるけれど、実務への応用にお悩みですか？現場経験を活かし、複雑なLLMの仕組みをわかりやすく解説します。

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。

文学、映画、音楽、歴史など人文学的な観点から生成AIの概念と原理を分かりやすく理解し、AIがもたらす文化的影響と生活の変化を探求します。個人と企業がAI時代にどのように対応し、準備すべきかについて、実質的な洞察と戦略を提示します。

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

コーディングができなくてもOK、Google Stitchで完成させる自分だけの初めてのサービス 企画からデプロイまで一連の流れでつなぐオールインワンのAI開発ワークフロー

骨の髄まで文系の人にもわかるよう、数式を使わず、やさしい言葉で物語のように解説した機械学習講座です！

この講義は「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか？」という問いから出発し、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、それをウェブ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を用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

コーディングなしのフルスタックシステム構築：韓国語のプロンプト（バイブコーディング）だけで、データ収集からAI・ML分析、ウェブダッシュボードまで、パイプライン全体を自ら完成させます。 100%自動化パイプラインの所有：毎朝テレグラムでS&P 500のスクリーニングおよび投資意見を受信する、独立した株式分析ツールを確保します。 実践データに基づいた投資フレームワークの習得：実際に運用されているソースコードを基に、機関レベルのデータ分析およびリスク管理能力を自分のものにします。

AIがブラウザを直接開き、シェルスクリプトを書いてサーバーの問題を解決するとしたらどうでしょうか。WindowsとLinuxを自在に行き来しながらOpenClawで実現する実践的な自動化ノウハウを通じて、複雑な設定なしで自分だけの強力なリモート開発環境を完成させる最短ルートをご案内します。

初の国家公認AI資格試験、短期合格を目指そう！ 講師自らが試験を受けて再構成した実戦問題の解説3回分とコードテンプレートを提供します。

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。