[活用] PyTorchディープラーニングモデル作成：人工ニューラルネットワークの活用

モバイルアプリ開発を始めたいけれど、どこから手をつければいいか分からず悩んでいませんか？ この講座は、FlutterとDartを使用してモバイルアプリ開発の基礎を体系的に学べるように構成されています。 プログラミング経験がない方でも理解できるように、Dart言語の基本文法から始まり、Flutterの開発環境構築、最初のアプリ作成、そしてFlutterの核心概念であるWidget、State、Layout構造まで段階を追って説明します。 講師の実務経験と教育経験をもとに、複雑な理論よりも実際の開発にすぐ活用できる核心概念と実習を中心に講義を進めます。 この講座を通じて、皆さんはFlutterを活用してモバイルアプリを自ら開発できる基礎能力を身につけることができます。

多くのPython学習者が、基本文法は理解しているものの、実際の課題解決に必要なアルゴリズム的思考力や実装能力が不足しているために苦労しています。 この講座では、Pythonを活用して開発やデータ処理で頻繁に使用される主要なアルゴリズム12個を、実際に実装しながら学習します。単なる理論の説明にとどまらず、実際のコード作成とデバッグのプロセスを通じて、アルゴリズムがどのように動作するのかを深く理解できるように構成しました。 講座では、合計、平均、最大値・最小値、ソート、探索、マージ、最頻値など、実務や問題解決で頻繁に登場するアルゴリズムを段階的に説明し、Pythonコードで直接実装していきます。 Pythonを使用する開発者やデータアナリストを目指す学習者であれば、アルゴリズム的思考力とコード実装能力を同時に向上させることができます。

ディープラーニング 現業に携わるために必要なディープラーニングの「核心概念」を学び、PyTorchを活用した実習を通じて実際のディープラーニングプロジェクトを遂行するのに必要な実務を教えてくれる講義です。

ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

"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！

原理からしっかりと理解させて差し上げます！

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、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、これをWeb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を利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

私たちの学生時代、コンピューター室で聞こえていた「カチッ」という音…それはまさにマインスイーパーでした。 今回の講義では、その思い出をPythonで再実装します。 初心者も、さらにはPythonを初めて触る方も一行ずつ付いてくれば いつの間にか皆さんだけのマインスイーパーゲームが完成していることでしょう。

コーディングはAIが、成果は私が！ 入門者でも可能な実務プログラミング能力最大化！

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。

本講座は、AI技術を初めて接する学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成された入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

[人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

C++とJavaをそれぞれ学んだけど、なぜ設計が異なるのか混乱していませんか？ この講義は、2つの言語を同時に比較しながら、オブジェクト指向の構造・メモリ・動作原理まで完全に理解できるように導きます。 単なる文法ではなく、 ✔ コンパイル構造 ✔ メモリモデルの違い ✔ 継承と多態性の内部動作 ✔ virtual tableとJVM構造 まで、直接実習しながら理解を深めます。 また、「Pythonベースのコード比較自動生成ツール」を提供し、 C++ ↔ Javaの変換構造を視覚的に理解できるようサポートします。 オブジェクト指向を「使う」レベルから、「設計し、説明できるレベル」へと引き上げます。

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:)

基本的な自然言語処理技術と、さまざまなテキストタスクにディープラーニングを活用する方法について説明します。

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう！ 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう！

コーディングテスト [ ALL IN ONE ] ✔️ 講義の一つで終わる

最新のスタートアップで活用されているフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱えるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で素早く活用できる技術です。本講義では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを扱い活用できる技術まで学習します。

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。