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。

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、開発能力を高めることができます。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。

本コースは、AIモデリング及びサービス企画を実務に適用するために必要な基本理論と実務プロセスを学習するコースです。 学習者は、AIモデリングプロジェクトを熟練して遂行するために必須となる基礎知識を習得し、実際の現場で活用される様々な実務手順を経験することができます。特に、AIサービスの環境分析 → 目標設定 → 要求事項分析 → サービスモデル設計 → シナリオ企画 → 活用企画 → 実行計画策定 → 成果評価企画まで続く全体の流れを段階的に学習するよう構成されています。 これにより、単純に技術的な観点での学習に留まらず、ビジネスとサービス企画の次元でAIをどのように導入し活用するかについての体系的な思考と実務適用能力を養うことができます。 本コースを修了した学習者は、AIプロジェクトの全般的な企画と実行過程を理解し、実際の企業環境でAIサービス企画者・PM・データ基盤戦略家としての能力を強化することができるでしょう。

AIを学ぶ第一歩 : 人工知能入門者にとって最適なカリキュラムを作った！ディープラーニングを簡単かつ迅速に攻略するため深化内容で短い時間に機械学習とディープラーニングを繋げる段階！

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！

ディープラーニングを活用した生成AIモデルの作動原理を理解し、実習を通じて活用方法を習得します。

「画像と同じファイルはどこにどのように保存すればいいの？ データベースに保存？ それともサーバーのハードディスク？ サーバーの負荷を減らすにはどうすればいいの？ ぎくしゃくすることなく、たくさんの画像をすばやく読み込むにはどうすればいいの？ AWS S3？ CDN？！ 単に画像を保存して読み込むだけなのに、なぜこんなに要素が多いの？ どの要素がどのような役割を果たし、どのように組み合わせればいいの？」 画像ファイルに関連する必要な要素をフルスタックで最初から最後まで整理して説明します :)

MERNスタック（feat. TypeScript）を活用した地図サービスを一から作り上げる講座です。APIの公式ドキュメントを見ながら、一歩ずつ着実に作っていきましょう。

FastAPIでYouTubeのクローンコーディングを通じて、実務スキルを身につけます。サービス・リポジトリパターンから、FastAPIをより効果的に使う方法まで解説します。YouTubeのクローンコーディングも含まれていますが、FastAPIの実践的なTipsに重点を置いています。

この講義を通して、FastAPIによるバックエンドの基礎を大まかに学び、さらにReact.jsのAWSへのデプロイまで、実際のデプロイを素早く経験できます。

Reactで広告収益型ウェブサイトを制作します。広告を最適化し、サーバー費用を削減するための方法から、規模に応じたサイト運営のコツまで学びます。

開発から配布まで！ 一つのサービスを完成するための険しい旅をろ過なくお見せします。 初めて使ってみる技術を盛り込んで左衝ウドルウダン湯湯ながらもなんとか迷っていくことができますよ！

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。

この講義を通して、FirebaseでDBの関係を実装する方法を学びます。迅速にReactフルスタック開発者になることができます。 雇用が不安定な今、この時代には新しい技術を学び、自身の価値を高める必要があります。そして何かを作り出さなければなりません。 そのサイドプロジェクトやアイデアを実装する際に、データの「関係」を実装できるようになる必要があります。この講義は、Firebaseの「Firestore」で「関係」を実装できるようにお手伝いします。

良いフロントエンド開発者はコンポーネントを作ります。優れたフロントエンド開発者はシステムを設計します。

人工知能の学習と研究に必要な最小限の線形代数学をしっかりと固める講義です。 人工知能大学院の入試準備はもちろん、論文を読み研究を進める際によく遭遇する核心的な概念や、基礎的な数値線形代数学の手法まで幅広く扱います。

[Update 2025.04] 理論と実習でコスパ良くクバネティスの実力を高めてみてください。この講座を通じて、あなたもトレンドに簡単に乗ることができます。

CI/CD自動化に初めて触れる就活生とジュニア開発者のための、最も確実な実践ガイド！ Jenkinsを活用したCI/CDパイプラインの構築から、AWSインフラ（S3、ECS）を連動させた実務レベルの自動デプロイ環境まで完璧に学びます。

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。

本コースは、AIモデリングプロジェクトを成功的に遂行するために必須となる「AI学習データ構築」の全過程を学習するコースです。 学習者は単純に理論的な知識に留まることなく、実際の実務で要求されるデータ構築プロセスを段階別に経験することになります。具体的にはAI学習データの企画 → 取得 → 保存 → 精製 → ラベリング → 仮名情報結合及び変換に至る全過程を実習中心に扱い、現場ですぐに適用可能な実務能力を身につけられるよう構成されています。 また、データの品質管理とセキュリティ問題、個人情報非識別化処理、データセット最適化といったAIプロジェクトで最も重要なデータ管理能力を体系的に学習することになります。これにより学習者は単純なデータ収集者ではなく、AIプロジェクトを主導的に企画し実行できるデータ専門家として成長することができます。 👉 本コースを通じて学習者は、AIモデル性能を左右する良質な学習データ構築法を理解し、これを実務環境に効果的に適用できる実質的な能力を確保することになるでしょう。