AIの原理と構造：① AIはどのように動作するのか

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。

AIを使っているのに、それでも忙しい理由は、ツールではなく仕事の組み立て方にあります。役割・流れ・引き継ぎ・例外という4つの問いで業務を一枚の設計図に変え、ルールで済む仕事と判断が必要な仕事を切り分け、AIを呼ぶ回数そのものを減らします。1,000件の取引データが入ったExcelで基準をツールに定着させてレポートを出し、サブエージェントで仕事を分解し、できない仕事は別のAIに引き渡して、結果だけ受け取って続けます。最後にはメッセンジャーを入口としてつなぎ、4つの安全装置まで設け、OTを含む8編ですべてを任せるのではなく、必要なところだけAIを呼ぶ指揮者の立場を完成させます。

トランスフォーマーベースのLLMアーキテクチャとGPU活用戦略を理解し、vLLMを活用した実際のサービング過程まで直接実習します。 AIシステムパイプラインの構築からモニタリング、マルチGPUの活用まで実務フロー全体を扱い、 複雑な数式なしで図解と実習を中心に直感的に理解できるように構成された講義です。

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。

既存のバックエンドにLLMが結合されると、アーキテクチャはどう変わるのでしょうか？単なるLLM APIの呼び出しを超えて、Model Router、LLM Gateway、Vector DBなどAIサービスの核心コンポーネントを理解し、RAGやAI Agentを含む運用可能なAIサービスアーキテクチャを段階的に設計するシステムデザイン入門講座です。 自分だけのLLMベースのAIサービスを作りたい方のために、設計の流れを素早く習得できるようサポートします。

私の仕事の未来を診断し、AIと共に成長する方法を学びます 今必要なのは私の仕事の未来を読む力！産業再編と技術転換の流れの中で今、私の仕事にどのような変化が訪れるのか、そしてどのように備えることができるのかを職務の観点から具体的にお教えします。

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。

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。

難しいAIを比喩一つで最後まで？！単語ではなく原理で理解する、AI原論の第一歩。

VerilogとEDAツールを学ぼうとして諦めてしまいましたか？NPUを直接設計する半導体学科の教授が、9つのエクセルファイルでCPUからNPUまで計算しながら理解する方法を伝授します。

AIを研究したり、それを活用してプロジェクトを進める場合、基本的な論文の実装は必須です。この講義を通じて実際の論文を実施し、実務能力をアップグレードしましょう！

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。

ChatGPTは使うけれど、 なぜこのような回答が出てくるのか、説明するのは難しいと感じ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に関する会議では、概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにこのような方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られます。

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。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

「DX/AXをやらなければなりません。」 会議室ではいつも真剣なのに、いざ現場に降りてくると何から、どうすればいいのか途方に暮れていませんか? PoCは何度かやったのに、肝心の本格運用につながらず ソリューション・設備は買ったのに、現場では面倒なツール扱いを受け データ・システムの話は多いのに、今の自分のライン・工程にどう適用すればいいのか見当がつかず TFT・専任組織が別にないので、本業+DX/AXまで抱え込んだ実務者の立場で… この講義は、まさにそんな方々のために作りました。

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。

AIという漠然とした恐怖から解放される、一般向けの教養講座です。AIが学習するとは一体どういう意味なのか、具体的な事例を通して見ていきます。また、AIの脳構造がどうなっているのか、どのように思考するのかを具体的な事例で解き明かしていきます。

手の認識サンプルは動かしてみたものの、自分の手の動きをAIに学習させ、実用に耐える成果物に仕上げる道筋が見えず途方に暮れている方へ。開発統括と職業訓練の講師向け研修の経験を生かし、インストールからデータ収集、学習、Web画面の完成まで、ウェブカメラ1台で最後までご案内します。

AIがPPTを「代わりに」作ってくれる時代はすでに終わりました。 今重要なのは「AIをいかに使いこなすか」ではなく、「AIと共にどう思考し、構造を設計するか」です。 ClaudeやGeminiを単に紹介するだけの講義ではありません。 明日からすぐに活用できる実践的なPPT制作ワークフローを通じて、資料作成時間を画期的に短縮し、 より重要な「考える仕事」に集中できるようサポートします。 週次報告PPTに即座に適用可能な実践中心のカリキュラムで、 PPT制作時間の短縮を超え、自分だけのAIベースの業務システムを完成させてください。 Point 1. AI協業構造の設計：役割を分ければスピードが変わる - Claudeは分析・推論・草案作成、Geminiは視覚化とスライド生成へと役割を分担 - AIツールを単なる活用ではなく「ビジネスパートナー」として活用する構造設計 - 単純作業を減らし、思考と判断に集中するワークスタイルの転換 Point 2. R-S-D-PパイプラインでPPT制作時間を画期的に短縮 - Research → Structure → Draft → Polishの4段階制作プロセスを体得 - 報告書や提案書の制作フローを標準化し、作業スピードを向上 - 従来比70%以上の時間を短縮する実務型PPT制作手法を学習 Point 3. 自分だけのAI自動化システム構築で反復業務を構造化 - Claude ProjectとGemini Gemsを活用したパーソナライズAI環境の構築 - 自社のトーン＆マナーやテンプレートを学習させた「自分専用のAI秘書」を設計 - 週次・月次報告書を自動化し、継続的に活用可能な業務システムを完成