人工知能の概要から歴史まで

AIに回答してもらったけれど、仕事は相変わらず自分でやっていませんか？ Claude Codeの基本的な使い方から、アプリ作成、Instagramのカードニュース自動化、競合他社のSNS調査まで。画面を見ながら実際に操作して学び、自分の業務に応用する方法を身につけます。デスクトップアプリを中心とした入門編11本と、実際の業務演習を収録しています。

👉 AIを初めてしっかり理解したい方のための出発点です。 AIが何をするものかは分かるけれど、なぜそのように動作するのかはよく分からないという方は、この講座から始めてみてください。 このコースでは、人工知能が従来のプログラムとどのように異なるのか、学習と判断がどのような流れで行われるのかを、最初から順を追って説明します。 複雑な数式やコーディングを使わずに、AIの動作原理を全体像として理解できるように構成しています。

OpenAIの人工知能検索ツールであるSearchGPTの基本的な使い方から、さまざまな機能や活用方法までを扱う講座です。プロンプト入力によるテキストベースの機能の活用と応用方法を学びます。

基礎はわかるけれど、実務への応用にお悩みですか？現場経験を活かし、複雑なLLMの仕組みをわかりやすく解説します。

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。

- Kaggleコンペ実践プロジェクト：データ探索から提出まで - チュートリアルの次は、本物のKaggleコンペを最初から最後までやってみよう Kaggleに登録し、タイタニックのチュートリアルまで終えたものの、いざ本物のコンペを前にすると、どこから手をつければよいのか分からず途方に暮れていませんか？他人のノートブックをコピーして提出するだけでは、「なぜ自分のスコアは上がらないのだろう？」という壁にぶつかります。 この講座では、実際のKaggleコンペに取り組み、データ探索、検証設計、特徴量エンジニアリング、モデリング、提出までを最初から最後まで一緒に進めます。コードを暗記するのではなく、「何を、なぜ試し、その効果をどのように検証するのか」というコンペにおける思考の流れを身につけていただきます。[ご自身のコンペ参加・受賞経験または実務経験を一言]

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。

ディープラーニングの用語には慣れているものの、モデルがどのように学習するのか分からず途方に暮れている方のための講座です。線形モデルとニューラルネットワークの基礎から、誤差逆伝播・最適化、CNN・RNN・トランスフォーマーまで、全13回にわたって核心となる原理を関連づけながら解説します。モデルの構造や学習過程、性能に影響を与える要因を理解し、ディープラーニングを体系的に学ぶための基礎を築きます。

VerilogとEDAツールを学ぼうとして諦めてしまいましたか？NPUを直接設計する半導体学科の教授が、9つのエクセルファイルでCPUからNPUまで計算しながら理解する方法を伝授します。

人工知能が初めての方にもわかりやすい、初心者向けの人工知能入門講座です！データから生成AIまで、重要な概念をやさしく整理しました。人工知能を作るのではなく、質問したり説明したりできるレベルの実務的な理解を目指します。

大邱韓医大学が保有するスマートヘルスデータの実際の情報を加工して機械学習に活用し、バイブコーディングおよび精製された情報を活用したカスタマイズ型スマートヘルスアプリケーションの制作

- 私は4年目のAIスタートアップを運営しているResearch Engineer/AI PMです。 - この動画は人工知能を「今」、「2026年」に勉強を始めようとする方々のための講義です。 - 大学生の友人たちを見ていると、人工知能をどのように始めればいいのか見当もつかない友人が多いです。 - この講義を聞いた後、人工知能の勉強を始められるようになれば嬉しいです。 - ちなみに、この講義は「自分の業務にAI活用」または「GPTを利用した収益化方法の始め方」といった講義ではありません。 - 学生、大学院生、または開発者の方々が人工知能を勉強したい時、どのように始めればいいのかについての動画です。

쏟아지는 금융 데이터와 리포트 압박, 이제 AI 에이전트에게 위임하세요. 企業分析からレポートの自動化まで、実務の常識を覆す金融専門家の圧倒的ワークフロー！

私の講義を一度も受けたことがない人はいても、一度しか受けたことがない人はいません。これまではオフラインで教えてきましたが、この度、機会に恵まれオンライン講義を制作することになりました。 AIが商用化された当初から数多くのAIコンテンツを制作・研究し、その知識と経験に基づいた論理的な独自の哲学を築き上げ、誰にでも理解しやすい概念としてまとめました。 これまでAI画像制作の概念を考えずにただ生成していた方々に、正しい概念をしっかりと定着させます。一度受講すれば、今後どのようなAI画像でも作れるようになります。 もし、AI画像を一度も作ったことがありませんか？ 大丈夫です。AI画像の生成経験がなくても問題ありません。この講義をしっかりと学び練習することで、AIコンテンツ制作の専門家になることができます。

議事録の整理、告知文、提案書、プレゼン資料、Excel、顧客からの問い合わせまで一人で対応して、退勤が遅くなっていたなら、これからはClaudeに任せましょう。開発者ではない私が実際に使っている方法そのままに、実務で使える11のタスクを一つずつ完成させ、スキルとして保存して1日の業務を自動で回す方法をお教えします。

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。

数字を並べるだけだった流通レポートを、意思決定を支援する1枚に変えます。 24年にわたる流通現場・本社での経験をもとに、ExcelとAIを活用して売上・貢献利益の変化を分析し、原因仮説を検証します。 仮想の流通データを自ら計算しながら、重要な結論、実行条件、承認依頼を盛り込んだ業績報告書を完成させます。

もう生徒生活記録簿の設計を受ける必要はありません。30年のキャリアを持つ入試コンサルタントが実際に使っている、コンサルティングの秘伝書をすべてお教えします。

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！

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。