CEO及びリーダーのための製造革新とAIビッグデータ

データの海で道を見つけ、人工知能の未来を探求しましょう。この講義では、ビッグデータと人工知能（AI）という二つの巨大なテクノロジーの流れを探求し、それらがどのように私たちの生活と仕事に革新をもたらしているのかを探ります。

Microsoft AI-900資格の同時取得を目指せる特別講義であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、AI概要、機械学習の基礎、コンピュータービジョン、自然言語処理、ドキュメントインテリジェンス、知識マイニング、および生成AIを含む理論と実習が兼ね備えられた形式で提供します。

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。

約20回の面接を通じて身につけた約130個のML/AIエンジニア面接質問と回答の総まとめ

この講義では、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems 実装 - PyTorch/RecBole 活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

ChatGPTのような大規模言語モデルの基礎原理を理論中心に説明します。

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。

データが爆発的に増加し、リアルタイム処理が重要となる時代に、エッジコンピューティングはもはや選択ではなく必須技術として確立されています。本講座は、エッジコンピューティングの核となる概念から実際のビジネス環境に適用する構築戦略まで、すべてを体系的に学習できるよう構成されています。 本講座を通じ受講生の皆様は、エッジコンピューティングの基本原理をしっかり固め、実際の業務やプロジェクトに適用できる実践的な知識とノウハウを習得します。未来IT環境のコア技術であるエッジコンピューティングの専門家として成長するための、最も確実な第一歩を踏み出しましょう！

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:)

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。

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基盤にAI映像の制作過程を段階別に直接お伝えします。

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。

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。

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。

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。

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！

Data Science(DS)と Artificial Intelligence(AI)関連職種の分析と 関連職種でのキャリア構築のための学習・就職ロードマップを学びましょう。

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。

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。

人工知能が初めての方の目線に合わせたAI入門講座！データから生成AIまで、核心となる概念を分かりやすく整理しました。AIを作るのではなく、問いを投げかけ説明できるレベルの実務的な理解を目指します。