DDPMからDDIMまで、実装しながら学ぶDiffusion完全攻略 I

このOnline Classesは、Transformerを単に「実装する方法」ではなく、 なぜこのような構造が作られたのか、各モジュールがどのような役割を果たすのか、 そしてモデル全体がどのように動作するのかを設計者の視点から解剖する過程です。 Self-AttentionとMulti-Head Attentionの内部計算原理を深く分析し、 Positional Encoding、Feed-Forward Network、Encoder・Decoder構造が どのような限界を解決するために登場したのかを数式・論文・実装コードで直接確認します。 Attentionから出発してTransformer全体の構造を直接組み立て、 実際に学習まで実行しながらモデルがどのように動作するのかを体得します。 このOnline Classesは「Transformerを完全に理解したい人」のための 最も構造的で実践的なロードマップです。

なぜAttentionが必要だったのか、そしてどのように動作するのかを「コードで直接実装しながら」理解します。 この講義はRNNとSeq2Seqモデルの構造的限界から出発し、 固定されたコンテキストベクトルが作り出す情報ボトルネック問題、長期依存性問題を実験で検証し その限界を解決するためにAttentionがどのように登場したのかを自然に繋げて説明します。 単純に概念を紹介するのではなく、 RNNの構造的限界とSeq2Seqの情報ボトルネック問題を直接実験で確認し、 これを解決するために登場した**Bahdanau Attention（加算的アテンション）**と **Luong Attention（内積アテンション）**を一つずつ実装しながらその違いを明確に理解します。 各アテンションが どのような方式でQuery–Key–Value関係を形成し、 重みを計算する過程でどのような数学的・直感的違いを持ち、 なぜ後代モデルに繋がらざるを得なかったのか その特性と進化の流れまで自然に繋がります。 Attentionが文章と単語をどのように捉え、 各単語がどのような方式で重要度を付与されて情報を統合するのかを 数式 → 直感 → コード → 実験が一つに繋がった形で学習します。 この講義はTransformerを正しく理解するための「基礎体力」を築く過程として、 Attentionという概念がなぜ革命的だったのか、 そしてその後のすべての最新NLPモデル（Transformer、BERT、GPTなど）が なぜAttentionを核心構成要素とするのかを深く理解するようになります。 RNN → Seq2Seq → Attentionに繋がる流れを 概念ではなくコードと実験で体化したい学習者に最適化された講義です。

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。

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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。

簡単に学んで すぐに使える コンピュータービジョン実践プロジェクト: 実務で即活用可能なコンピュータービジョンプロジェクトを段階的に学習します。実践事例を通して専門性を高めます。

こんにちは、皆さん。私のフルAIコース2026へようこそ：ChatGPT、Google Gemini、Midjourney、Firefly。このコースでは、すべてのAIツールについてあらゆることを学べます。これらのAIツールのすべての機能について、ビデオレッスンを作成しました。これらのツールのすべての機能の使い方について、実際の実践的な実装をご覧いただけます。

2025年、ジェンソン・フアンが直接言及したPhysical AI、 Perception AI、Generative AI、Agentic AI、そしてPhysical AIの時代が来る。 速く簡単にPhysical AIを直接体験してみます。 HuggingFaceのLeRobotライブラリと実物ロボットと共にPhysical AIを体験してみてください。

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自然言語処理 (NLP) は、人工知能の中で最も急速に成長している分野の 1 つです。このコースでは、NLP の基礎から、最新の NLP 技術 (ディープラーニングを使用したもの) まで幅広く取り上げます。特に、ChatGPT などの最先端の生成モデルについて詳しく説明します。

AI人工知能、モバイルが大勢だということは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、モバイルでどのように書くのでしょうか？それでは、生活の中で活用される便利なモバイルComputer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

TensorFlow活用における優秀事例であるairbnbデータサイエンスチームのAmenity Detectionプロジェクトをクローンプロジェクトとして進めてみて、その進行経験をGitHubブログとして整理し、AIポートフォリオを作成できる講座です。

本コースは、AIモデリングプロジェクトを実務で熟練して遂行するための基本理論と実務活用能力を同時に身につけられるよう構成されています。 学習者はAIプロジェクトの全体的な流れを理解し、問題定義 → モデル設計 → データ確保及び前処理 → 特徴抽出 → モデル学習及び検証まで段階別過程を実習と共に経験することになります。 また、様々な状況で最適なAIモデルを選定し管理する方法を学習し、実際のビジネス現場に適用できるAI実務能力を身につけることができます。 本コースを通じて学習者は、AIモデリングプロジェクト全過程を体系的に理解し、これを基にデータ基盤問題解決能力を強化することができます。

Next.js, YOLOv11, FastAPIを活用してリアルタイム火災検知システムを構築する方法を学びます。

Pythonを活用して機械学習の技術を学び、実データからの情報抽出方法と予測モデルの開発能力を向上させよう！

Spring BootプロジェクトでFastAPIを使ったPythonベースのAIウェブサーバーとの連携について説明します。

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。

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。

「Mastering Model Context Protocol (MCP)」は、開発者が実用的で安全、かつ本番環境に対応したAIバックエンドを構築できるよう設計された、エンジニアリング重視の実践的なコースです。 LLMの統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する何千人もの受講生の混乱を解消してきた経験から、最も一般的な課題を解決するためにこのコースを作成しました。 「LLMが安全に呼び出せる、信頼性の高いバックエンドを構築するにはどうすればよいか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すべきか？」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか？」 「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すべきか？」 本コースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全にセキュアでDocker化されたシステムのデプロイまで、ステップバイステップでガイドします。 すべてのレッスンはハンズオン形式で、複雑さを取り除き、モダンなAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを習得できるように設計されています。 曖昧なチュートリアルに不満を感じており、MCPについて明確で具体的、かつエンジニアリングレベルの理解を深めたいと考えているなら、このコースはまさにあなたのためのものです。

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AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテスト過程を体験し、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策定からテストケースの設計・実行、また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められ、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。