ハードウェアなしで始めるフィジカルAIの第一歩：ウェブカメラで手の動きを認識するAIを作る

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！

「なぜ私の自動売買は下落相場で崩れてしまうのか？」 私自身も同じ悩みを深く経験しました。市販されている自動売買ロジックの大半は、強気相場では利益を上げているように見えますが、市場の様相が変わった瞬間に対応力を失ってしまいます。この問題を解決するため、私はこの2年間、自ら研究してきたノウハウと最新のAI技術を組み合わせました。本講義では、マクロ経済と個別銘柄の動向を同時に読み解く「Transformerベースのディープラーニングモデル」を自ら設計し、無料のGPU環境で自動的に学習・デプロイする方法を学びます。特に、ヘッジファンド水準の高度なデータ正規化手法を導入し、単純な指標にとどまらず、空売り残高の需給まで組み合わせた「インテリジェント総合スコアシステム」を構築します。さらに、ウォール街で20年のキャリアを持つトレーダーの洞察を取り入れた「AIセーフティゲート」を加え、買い付け直前に、人間のトレーダーの視点から最後の確信をもたらします。単なる売買機能にとどまらず、動的な利確・損切りロジック、8種類の自己修復メカニズム、Slackによるリアルタイムレポートまで備えた、機関投資家水準のアルゴリズムシステムを、一連の工程を通してご自身の手で実装していただきます。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

万世暦、占星術、紫微斗数、姓名学、MBTIを統合した四柱推命分析AIエージェントを、n8nワークフローとPythonアルゴリズムで構築します。13の専門エージェントが協業し、商用レベルの四柱推命レポートを生成する実サービスシステムを最初から最後まで完成させます。

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。

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。

基礎を終えても実務への適用は 막막하시죠?（途方に暮れていませんか？）私の現場ノウハウで、複雑なRAGとエージェント設計を完成させます。

Part I LangChain PDFをページごとのDocumentとして読み込み、チャンクに分割し、埋め込みによってベクトル化してベクトルストアにインデックスするまでの流れをコードで実践 質問をベクトルに変換して類似度検索（スコア・ベクトル・MMRを含む）を行い、Retriever（Runnable）でラップしてRAGに接続 検索品質のチェック、セキュリティ・ガバナンス（プロンプトインジェクションを含む）、よくあるミスを整理し、実務への適用基準を解説 Part II 決定木の限界を克服したランダムフォレストアルゴリズムをRで実装し、モデルの結果を正確に解釈 ハイパーパラメータのチューニングと交差検証、ROC曲線の分析まで、実務ですぐに活用できるワークフロー全体を解説 Part III 苦情・問い合わせの自動分類・応答システムを作る — プロンプトチェーン・マルチエージェント実践

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。

Pythonの文法は知っていてもサービスを作るのが難しいという問題を、NAVERでの実務経験と段階的な実習で解決します。

コーディングの知識がなくても、ChatGPTを活用して株式や暗号資産の自動売買プログラムを自ら構築するプロセスです。データ収集から予測モデルの開発、銘柄推薦システム、実際の自動売買まで全過程を実習し、AI活用の開発能力と金融投資の知識を同時に習得します。

AI APIの呼び出しだけでは、分類サービスを完成させるのは困難です。実務経験に基づき、実装からデプロイまでご案内します。

ホットなイメージ生成モデル！基礎から実装しながら理解しよう！ AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION まで一緒に実装してみましょう！

3つの文書で小規模なRAGを構築し、答えが間違っているとき、文書・検索・コンテキスト・生成のどこから修正するかを実行記録に基づいて判断します。ハイブリッド検索と再ランキング、マルチステップ検索、権限や運用のチェックまで、改善効果を数値で確認します。

この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。

AI開発を始める方に、何を勉強すべきかをご案内します。

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。

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。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

画像をアップロードすると、Opencvが処理して顔を検出するWebアプリを作成します。