エンジニアのためのAI読解力［入門編］— モデルカード・APIドキュメント・論文が読める48講座

Claude、ChatGPT、Copilotを活用し、企業の主要職務ごとの業務を自動化する。営業・人事・CS・財務・業務管理・マーケティング・総務・品質・データ分析・施設管理・購買資材・戦略企画など、実際の業務領域を中心にAIの活用方法を学ぶ。 企画背景 生成AIの活用範囲は、単なる文書作成から、部門別の業務自動化やデータ分析、報告資料の作成へと拡大している。しかし、実際の企業業務では、部門ごとに担当業務や使用するデータ、報告方法が異なるため、同じAI活用方法をそのまま適用することは難しい。 市場現況 企業における生成AIの活用は、特定の職務に限定されず、営業、人事、財務、マーケティング、購買、企画など、さまざまな部門へと広がっている。これに伴い、汎用的なAIの使い方を超え、それぞれの職務の実際の業務に即したAI活用能力が重要になっている。

LLMサービスを企画するために、ユーザーが要求する事項を収集し分析する方法について見ていきます。

GoogleのGeminiモデルの概念とGemini APIの活用方法を学習し、Streamlitを利用してさまざまなAIアプリケーションを作成する講義です。

カカオAI TOP 100で1位、ベストセラー『最高のプロンプトエンジニアリング講義』の著者GolbinHackerが自ら運営するAI Native企業のリアルなストーリー。 わずか2人の開発者でサービスを構築・運営する方法、AI時代に開発者と組織が備えるべき新たな能力を実践事例とともに解き明かします。

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。

最新の内容をすべて反映し、26年6月にすべての講義を新しくアップデートいたしました。 5時間完成オールインワン講義 → 必要なサービスだけを厳選し、実務に即適用 実務型AI活用専門家コース → 会員登録から深層活用まで段階別に学習 業務必須AIだけを厳選 → 使わない100の講義の代わりに、必ず使う核心だけを学習 書籍と完璧に連動 → 教材がなくても一生活用可能なAI学習

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

本講義はインフラーンとWrtnが共同で行う「Wrtn AIリテラシーバウチャープログラム」対象講義で、AI脆弱層である就職準備生は全額無料で受講できます。 就職専門家キャリアディガが就職・転職にすぐ適用できるAI活用法を段階別にお教えします。AIが初めての方も負担なく始められるよう、基礎から実習まで!一度に付いていけるように構成されています。

議事録の整理、告知文、提案書、プレゼン資料、Excel、顧客からの問い合わせまで一人で対応して、帰宅が遅くなっていたなら、これからはクロードに任せてください。開発者ではない私が実際に使っている方法そのままに、実務で使える11の作業を一つずつ完成させ、スキルとして保存して、1日の業務を自動化する方法をお教えします。

ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルであるTransformerとBERTまで、ディープラーニング自然言語処理(Natural Language Processing [NLP])の原理と活用方法を様々な例と実習コード実装を通じて学習します。

徹夜で作ってもダサいPPTはもうおしまい！25年のベテラン講師がパワーポイントの基礎から最新AI活用法まで、実務に必ず必要なエッセンスだけをぎゅっと詰め込みました。デザインセンスがなくても作業時間は半分に減らし、クオリティは2倍に上げる「プレゼンテーションのすべて」を伝授いたします。

生徒の成績、学校生活記録、関心分野などのさまざまなデータをAI-SPARSツールで構造化し、LLMを活用して専攻探究から大学・選抜方式の戦略、個別最適化されたロードマップまで設計する方法を学びます。単なる質疑応答ではなく、Profile-Interview-専攻-大学-選抜方式-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolioへとつながる体系的なAX型の進路・進学相談プロセスを、実践ですぐに適用できます。

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。

経済学と統計学の概念を通じて採用市場の本質を理解し、それをもとに就職・転職戦略を、勘やスペック競争ではなく、データに基づく確率の問題として再設計します。スペックをさらに積み上げるのではなく、合理的な採用の'場'へとゲームの'土俵'を切り替える戦略として、AIを活用して求人情報や企業データを自ら収集・分析し、採用される可能性の高い市場と求人を選別します。経済学・統計学の核心概念を土台に、AIをツールとして活用しながら、書類選考・面接・応募戦略を体系化し、非専攻者にも理解できる形でデータに基づく就職思考を身につける方法を提示します。さらに、実際の就職準備にポートフォリオとしてすぐ活用できる、自分のために24時間働く採用AIアシスタントを、非専攻者でも可能なAIベースのバイブコーディングによって自ら実装します。

最新のTransformerベースのPixArtと軽量適応化SANAを理論からコードまで段階的に実装します。I・II編で扱ったDDPM・DDIM・LDM・DiTを基に、テキストエンコーダ接続、サンプラー(DDIM/ODE)、v-予測/CFGチューニング、小規模データスタイル微調整まで実習中心で完走します。

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

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。

試験の形式と出題傾向を一目で把握！約100問の問題で実戦感覚を養いましょう。 独学でも体系的に学習できる、AWS AI Practitioner 実戦試験の完璧な対策。

アイデアはあるけれど、開発やデザインの知識がなく、どこから始めればいいのかわからない方のための講座です。 私も最初から開発が得意だったわけではありません。AIを実際の仕事や個人プロジェクトで繰り返し活用しながら、日常の問題を解決する「해둘게」、英語学習アプリ「ENGIN」、AIミニゲーム、動画制作の自動化システムまで、一つずつ自分で作ってきました。 この講座では、完成した結果だけをお見せするのではありません。アイデアをAIが理解できる大きさまで小さくする方法、最初の機能を決める基準、AIに作業を依頼する方法、作られた結果を自分で確認して修正するプロセスを、実際の画面と制作記録を通してお見せします。 コードをすべて理解してから始める必要はありません。解決したい問題を一文にまとめ、AIに小さな成果物を一つ任せることから始められます。皆さんも、頭の中にしかなかったアイデアを、自分で確認できる画面と、実際に動く最初のバージョンへと変えてみてください。

👉 AIの結果を「ただ出てきた値」ではなく、理解可能な判断として捉えたい方におすすめです。 AIはいったい何を基準に判断を下すのでしょうか？ この講義では、データがAIの判断にどのような影響を与えるのか、なぜデータが重要だと言われるのかを構造的に説明します。 AIが数値化された情報をどのように解釈し、判断基準を作り上げていくのかを理解できます。