AIを研究したり、それを活用してプロジェクトを進める場合、基本的な論文の実装は必須です。この講義を通じて実際の論文を実施し、実務能力をアップグレードしましょう！

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

手の認識サンプルは動かしてみたものの、自分の手の動きをAIに学習させ、実用に耐える成果物に仕上げる道筋が見えず途方に暮れている方へ。開発統括と職業訓練の講師向け研修の経験を生かし、インストールからデータ収集、学習、Web画面の完成まで、ウェブカメラ1台で最後までご案内します。

センサーデータ収集、MQTT通信、ウェブダッシュボード、AI環境分析を統合した、実際に動作するスマートファームプラットフォームを自ら構築します。IoTセンサーの連動からFastAPI/SpringベースのAPIサーバー、React/Vueダッシュボードの開発、クラウドデプロイまで、農業DXの全過程を実務プロジェクトとして経験します。

OpenCVで画像や画像を処理し、ディープラーニングを活用して顔やさまざまなものを識別して認識する内容を学びます。眠気防止、年齢と性別識別、通り過ぎる人数世紀、顔追跡、不良リンゴとみかんを探してくれるYOLOなど、面白いプロジェクトを理論とともに学ぶ過程です。

回路・PCB設計、STM32ファームウェア、BLDCモーター制御を一度に学べる講座です。 三相インバーターを自分で設計し、電動キックボードを走らせるところまで体験できます。

この講義は「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか？」という問いから出発し、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、それをウェブ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を用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

畳み込みニューラルネットワークの核心モジュールである畳み込み層とプーリング層の演算を理論的に完璧に整理し、自ら実装することで実装能力を養う講義です。

ベクトルと行列の意味を図で確認し、小さな例題で実際に計算する線形代数学の講義です。線形回帰・PCA・SVD・テンソル・Attentionで使われる数学を段階的に扱います。プログラミングの知識は必要ありません。

初の国家公認AI資格試験、短期合格を目指そう！ 講師自らが試験を受けて再構成した実戦問題の解説3回分とコードテンプレートを提供します。

味と一緒にAIハードウェアの基本を勉強します。非メモリ設計の専門家として、優れたAI HWを設計するための必須知識が含まれています。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

ニューラルネットワークをFPGAに実装する――言葉としては聞き慣れていますが、実際に成し遂げた人は多くありません。 キャップストーンプロジェクトやコンテスト、卒業制作で一歩先を目指すなら、モデルを学習させるだけでなく、その演算が実際のチップ上でどのように動くのかを自分で作り、証明できなければなりません。この講座はまさにその部分、理論と実物のハードウェアとの隔たりを越えるためのものです。 実際の人の手書き文字で構成されたMNIST数字を認識するニューラルネットワークアクセラレータ（NPU）を、仕様の読み解きから、Pythonゴールデンモデル、Machine Learning学習、Verilog RTL設計、FPGA検証まで、最初から最後まで自分の手で完成させます。ラインバッファと並列MACで構成するConv層、ReLU・MaxPool・Flattenを経て、全結合層とArgmaxまで――9つのブロックを1つのチップに統合し、"Pythonの正解データとハードウェアの出力が1ビットも異ならない（Bit-True）"ことを自ら証明します。シミュレーションは問題なく動くのに、結果だけが微妙に異なる――そんなもどかしい瞬間を乗り越える方法まで、この講座に盛り込みました。 整数量子化、配列の軸順序の変換、アキュムレータのオーバーフロー防止など、一般的なディープラーニング教材では扱われない実践的なノウハウを、一つひとつ丁寧に解説します。私はRISC-V CPU設計とFPGAのBit-True検証に長年取り組む中で経験した試行錯誤を、皆さんが繰り返さずに済むよう、この講座に凝縮しました。授業が終わる頃には、"自分で設計し、証明した"と言える、完成したハードウェアプロジェクトが手元に残ります。

実際の実務で求められるハードウェア制御技術からカスタムビルドシステムの構築、業界標準のST EVボード（Nucleo）を通じた実践演習

TensorFlow活用の優良事例である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、その経験をGitHubブログにまとめてAIポートフォリオを作成できる講座です。

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。

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

CNNを勉強したのに、まだお分かりになりませんか？ CNNの基本動作原理を、要点だけ簡潔にご説明します。

AI時代の必須資格証、MS AI-900！🚀 ご存知でしたか？ChatGPTはMicrosoft Azureでのみ運営されています！ 最新GPTモデルを独占提供するMicrosoft Azure OpenAIを本格的に活用したいなら、今がまさにチャンスです。AI-900コースを通じてAzure AIサービス専門家として成長し、企業が信頼するエンタープライズ級AIソリューションをマスターしましょう。グローバル公認認証まで確保して、真のAI専門家として競争力を高めましょう！

--- 技術を学ぶということは、自分の人生の選択肢を取り戻すことだ --- ESP32開発ボードとセンサーを接続したことはあっても、ジャンパーワイヤーで組んだ実験を一つの完成した機器へと発展させる過程は、途方もなく感じられるかもしれません。 インターネットには、回路設計、PCB製作、センサー制御、BLEやWi-Fi通信に関する情報が数多くあります。しかし、散在する情報を一つにつなぎ、実際に動作するボードを完成させるまでには、多くの試行錯誤が必要です。 この講座では、ESP32ベースのセンサーボードを自分で設計・製作します。電源回路とファームウェア書き込み回路を構成し、温湿度・照度センサーを接続した後、KiCadでPCBを設計して実際に製造を発注します。完成したボードにはファームウェアを書き込み、センサーデータをBLEとWi-Fiを通じて外部へ送信します。 講座を終える頃には、開発ボードとセンサーモジュールを組み立てるだけでなく、自分の目的に合った回路とPCBを理解し、変更できるようになります。講座で完成させたプロジェクトは、環境モニタリング機器、スマートホームデバイス、教育用キット、IoT試作品など、新しいプロジェクトの出発点として再び活用できます。 生成AIがデジタルコンテンツを急速に生み出す時代においても、現実世界の温度、湿度、光、動きといった物理的な情報は、センサーとハードウェアを通じてしか得られません。自分で作った機器でデータを収集し、ネットワークに接続する能力は、アイデアを現実のシステムとして実現する力になります。 この講座は、次のような方に役立ちます。 * ArduinoやESP32開発ボードを使ったことはあるものの、PCB設計は初めての方 * ジャンパーワイヤーで作ったセンサープロジェクトを一つのボードとして完成させたい方 * 実際のESP32プロジェクトを進めながらKiCadを学びたい方 * センサーデータを収集し、BLEとWi-Fiで送信する機器を作りたい方 * 環境モニタリング、スマートホーム、教育用ハードウェアを開発したいメイカーや教育者 * 自分だけのIoT製品や試作品を準備している起業家予備軍の方 * 現実世界で収集したデータを分析・加工したり、AIモデルに活用したりしたい開発者やコンテンツ制作者 開発ボードを使う人から、自分のボードを設計する人へとステップアップしましょう。 この講座は、センサーの使い方だけを教える授業ではありません。アイデアを回路に変え、回路をPCBにし、完成したハードウェアをネットワークに接続する一連のプロセスを体験する授業です。