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

Pythonプログラミング言語の基礎を学習することで、人工知能に必要なPythonコーディング能力を習得しましょう！

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！

ChatGPT、生成型AIを活用して創作者になろう！

Python活用のための基礎を固め、データ分析の課題を解決してみよう！

人工知能とデータの多様な要素を理解し、ChatGPTとノーコードプログラミングを活用して実生活の問題を解決することで、数学的思考に基づいた合理的な意思決定モデルを見出す能力を養おう！

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！

Reactを活用したウェブアプリケーション開発スキルを身につけ、実務に適用できる能力を養おう！

様々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これらを実装する実践力を養いましょう！

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！

モノのインターネット（IoT）に興味のあるデジタル人材なら？アドゥイノ（Arduino）を通じてモノのインターネットに入門しよう！

GitとGitHubを扱う方法を学び、コラボレーションのために使ってみましょう！

ブロックコーディングでテキストコーディングを体験し、Arduinoを制御しよう！

プログラミングスキル、アルゴリズムスキル、統計分析スキルのプロフェッショナル能力を向上させましょう！

コンピュータ工学専攻者のためのオブジェクト指向の概念に基づくJavaプログラミング

実生活と専攻の問題を実際のコンピュータプログラムに移すための学習とPythonベースの人工知能ツールの活用を練習してみよう！

Web上からデータを収集する方法を学び、機械学習の教師あり学習モデルを作成してみよう！

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！

人工知能とAI倫理を理解・学習し、自身の専攻分野と結びつけることで、AIデジタル活用能力を強化しよう！

論理的思考能力を向上させ、第4次産業革命時代に自分の専攻と情報通信技術を融合できる能力を培います。

大容量データから有用な情報を抽出し、意思決定を支援する能力を養ってみよう！

AWS Certified AI Practitioner 過去問解説コースは、資格合格のための核心要約コースです。 まず、AI/MLおよび生成型AIの基本概念を素早く復習し、試験に頻出するAWSの主要AIサービス（例：SageMaker、Rekognition、Pollyなど）の機能とユースケースを学習します。 これに基づき、多様な実際の状況においてどのAIソリューションが適しているかを判断する練習を行い、AIモデルの責任ある使用やデータセキュリティに関する内容も扱います。 最後に、過去問のタイプ別解法戦略を身につけ、実戦模擬試験を通じて試験に備えます。このコースを通じて、短期間で効率的に試験準備を行うことができます。

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。

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！

AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテストプロセスを体験しながら、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立案から、テストケースの設計・実行、さらに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行され、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。

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。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座は、AIがPythonだけの領域だという偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、そしてコーディング能力まで付与します。 OpenAI APIをベースに、AIアーキテクトへと成長しましょう。 AI作家、翻訳家、画家、コーディング仲間など、多様なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成などの核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作成します。 システムメッセージでAIに役割を与え、有害コンテンツの検閲まで学びながら、 既存のJavaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。

非侵襲的脳波ベースのブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の核となる概念と、運動想起（Motor Imagery）ベースの信号処理過程を理解するための入門講義です。EEG信号の基本原理から運動想起実験、データ処理、そして実際のBMIシステムがどのように動作するのか、全体の流れを分かりやすく解説します。

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。

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。

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:)

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。

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

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、仮想ブランドをベースにしたAI映像制作プロセスをステップバイステップで直接伝授します。

"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！

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。

[2026年中に第2版完成予定] 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、開発能力を養うことができます。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。

AIはもはや、開発者や専門家だけのツールではありません。 すでに学生、就活生、会社員、企画者、開発者に至るまで、 あらゆる職種で「AIを使う人 vs 使わない人」の格差が広がりつつあります。 この講義は、 ✔️ AIを代替技術ではなく、自分の生産性を爆発させるツールとして使う方法 ✔️ 実際に業務・勉強・就職・企画・開発ですぐに役立つプロンプト ✔️ 「AIを使ってみたけどイマイチだった」という人をAIの達人に変える思考法 を中心に構成された実践型の生存ガイドです。 単なる機能の説明ではなく、 👉 AI時代にどのような人だけが生き残るのか 👉 その人が実際にAIをどのように使いこなしているのか を、私の経験と事例を中心にお伝えします。

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。

AI時代、開発者は単なるコーダーではなく「統合者」にならなければなりません。 この講義では、Unreal EngineとChatGPT・Claudeといった最新のAIツールを実際のC++開発プロセスに統合する方法を扱います。Unreal公認インストラクターのYALが直接設計した実務例題を通じて、AIがコードを生成・分析・補助する開発環境を構築し、AIとUnrealを統合した次世代のC++ワークフローを完成させることができます。