非開発者のためのClaude Code入門 — デスクトップアプリだけで学ぶAI業務自動化

AIを活用してウェブを開発する際に欠かせないCS知識を教える講座です。 サーバー、データベース、デプロイの原理を知らなければ、バイブコーディング（Vibe Coding）はある瞬間に必ず行き詰まります。 インタラクティブな教材で必須概念を素早く学び、誰もがバイブコーディングでもウェブを完成させられるようになります。

コンピュータービジョンの最も基本的なデータセットであるMNISTに関する理論的概念を整理し、TorchvisionのAPIを通じた実装および直接カスタムデータセットクラスを実装する方法を学びます。

本講義はインフランとWrtnが共同で行う「Wrtn AIリテラシーバウチャープログラム」対象講義で、AI脆弱層であるシニア(60代以上)は全額無料で受講できます。*障害者優遇 AI、気になるけどどう始めればいいか分からなかったですか?この講義はシニアの方々がAIを気軽に、楽しく始められるように企画された入門コースです。チェ・ジニョン知識共有者と一緒にWrtnなどのAIツールを活用して、直接文章を作り、イメージを作り、映像まで作ってみましょう!

머신러닝을 배우면 정확도를 높이는 방법을 익히게 됩니다. 하지만 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려주지 않았던 질문이 남게 됩니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 수행합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 현재 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구사항을 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 다루고 반도체 교재는 회로를 다루지만, 그 사이를 잇는 자료는 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하면서 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정에서는 여섯 개의 알고리즘을 파이썬으로 직접 만들어보면서, 만들 때마다 곱셈, 비교, 메모리 사용량, 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. '곱셈 몇 번'이라는 표현만으로는 그 크기를 가늠하기 어렵지만, '보드의 몇 퍼센트'라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 거쳐 여섯 개의 모델을 한 표에 모아보면 예상과 다른 그림이 드러납니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 할애했지만, 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 낮추고, 자릿수를 관리하며, 회로를 채점할 기준까지 마련합니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

これからあなたの想像力が最高のゲーム企画書になります！AIと一緒なら、まるでレゴを組み立てるように楽しく会話しながら、あなたの初めてのゲームを完成させられます。Google Gemini Proを無料でお試しください！

AIとの対話で3ヶ月で3つのサービスを作りました。 開発者もコーディングも必要なく、AIと一緒に実用的なウェブサービスを構築します。

最近これを知らないとまずいと言われるほど有名になったNano Banana? Gemini 3.0? このコースでGemini APIを使って全て扱うことができます。

初めて公開されたChatGPTオープンソースGPT-OSS、誰よりも早く試してみる。 GPT-OSSとは何かを知り、ローカルで動かしながら誰よりも早くGPT-OSSで圧倒的な差をつけましょう!

コーディング、まだ一人でやっていますか？今はAIが99%を代行してくれる時代です。この講義では、複雑な文法の暗記の代わりに、Googleの強力なAI「Gemini Pro」をあなたの24時間AI開発パートナーにする方法を教えます。有料のGemini Proモデルを無料で使用してFlutterの基礎原理を学び、実務レベルのプロジェクトを通じてアイデアを現実に変えてみましょう。

コンピューターサイエンスを基盤とする経験豊富な開発者が、最新のAI技術スタックへと転換するための実務中心のカリキュラムです。LLMベースのアプリケーション設計から実装まで、既存のソフトウェア工学の知識を活用してAIソリューションの導入戦略を樹立します。伝統的な開発経験と現代のAI技術を融合させ、キャリアを再構築します。

サーバー設定からブログ・YouTube自動化まで、n8nで完全なAIワークフローを構築します。 Contabo VPSベースのサーバーインストール、Ubuntu・Docker・Portainer環境の設定、ドメイン接続とHTTPSセキュリティ設定まで、安定した運用環境を実習します。 FastAPIとDockerを活用した検索API・ファイルサーバー開発、Airtableとn8nの連動、ブログAIエージェントの構築、画像・動画の自動化まで扱います。実際のサービス運営にすぐ適用可能な収益型自動化戦略を完成させることができます。

AI Tech DNA Series：AIの視点から見るコンピュータ基礎の核心原理は、AI時代に必要なコンピュータの基本概念を最も簡単に理解できるように作られた入門講座です。 CPU・メモリ・ストレージ・ネットワーク・データ構造などの基礎原理を、日常生活の比喩とAIの視点に結びつけて説明し、Python・AI・セキュリティ・クラウドへと進むための強固な基礎体力を養います。

整理されていないコード、押し寄せる要求事項… AIで突破口を見つけたいなら 元Toss Payments技術理事が教える、レガシー環境でAIを活用して「仕事ができるエンジニア」になる方法 AI時代においても、レガシーは消えません。 今日創業した会社を除けば、すべての会社にレガシーがあると言っても過言ではありません。 それでは、私たちはこの現実の中でAIをどのように活用すべきでしょうか？ この講義では、大規模な決済サービス組織を率いた元Toss Payments技術理事が、レガシー環境でAIを活用して効果的に働く方法を直接お見せします。 単にAIの使い方やコーディングスキルを教える講義ではありません。 エンジニアとして「考える力」を養い、仕事ができるようになるとはどういうことかを体感することが目標です。

最新の内容をすべて反映し、26年6月にすべての講義を新しくアップデートいたしました。 5時間完成オールインワン講義 → 必要なサービスだけを厳選し、実務に即適用 実務型AI活用専門家コース → 会員登録から深層活用まで段階別に学習 業務必須AIだけを厳選 → 使わない100の講義の代わりに、必ず使う核心だけを学習 書籍と完璧に連動 → 教材がなくても一生活用可能なAI学習

数百回の招待講演、1万人以上の受講生を満足させた講師が直接伝える、 会社員＆公務員に最適なAI活用方法を紹介します。

ChatGPT Images 2.0を活用し、ロゴ、製品写真、モックアップ、バナー、ウェディングスナップ、招待状、POP、メニュー表、詳細ページなど、多様なデザイン成果物を制作します。望み通りの結果を得るためのプロンプト作成方法と、繰り返し活用できるテンプレート構造を習得する実習中心の講義です。

あなたの想像が現実になる時間、「バイブコーディング」の世界へ招待します。 "コーディングは分からなくても、作りたいものははっきりしている" そんな皆さんのために、この講義を準備しました。 ChatGPTやClaudeのようなAIが登場し、誰もが開発できると言われるようになりました。しかし、実際に試してみるといかがでしょうか？ - "単純なコードはうまく書いてくれるけど、ファイルが複数に増えるとAIが前の内容を忘れてしまう。" - "それっぽく見えるのに実行するとエラーが出て、直してほしいと頼むともっと的外れなコードを返してくる。" このような経験、一度はあるはずです。 私自身も、初めてAIと協業した時は同じ挫折を味わいました。AIは優れた「助手」でしたが、森全体を見ることができないという限界があったからです。しかし、OpenAI Codex CLIに出会い、「バイブコーディング（Vibe Coding）」という新しい手法を身につけることで、私の開発プロセスは完全に変わりました。 この講義は、皆さんが直面している問題を解決すると同時に、コーダーではなくAIエージェントを指揮するディレクターへと変えてくれます。私と一緒にCodex CLIという強力なツールを装備し、想像を現実にする刺激的なバイブコーディングの旅を始めてみましょう。

[持続可能なAX、そしてAI同僚と協業する方法] AIツールを実務に適用しようとして、このような限界に直面したことはありませんか？ 🙋‍♂️ : "プロンプトを毎回新しく入力するのが、むしろ面倒です。" 👨‍💻 : "単にコピー＆ペーストを繰り返すだけの単発作業に疲労感を感じます。" 🤷‍♂️ : "開発の知識がないので、より深い業務自動化までは手が出せません。" 今私たちに必要なのは、単に機能を習得する'ツールの使い方'ではありません。 自分の業務の文脈を理解し、時間が経つほど自ら賢くなっていく「自分だけのAI同僚」を育てるという視点です。 非エンジニア出身の企画者が現場で数多くの試行錯誤を経て確立した、実務中心のAX（AIトランスフォーメーション）ガイドラインを透明に公開します。

有料APIの費用負担なしに、自分のMacBookで最新のGemma 2モデルを直接動かす全工程を学習します。Apple SiliconのMetal APIを活用した性能最大化の手法と、VRAM容量別の最適パラメータ設定をマスターし、FastAPIベースのプロダクションレベルのローカルAIインフラ構築能力を身につけます。

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。