シン・ギョンシクのディープラーニング・オデッセイ - コンピュータビジョンのための画像基礎

コンピュータービジョン分野についての簡単な紹介を行う講義です。

中高一貫課程で学ぶ数学の内容を凝縮した講義です。 必要な数学的知識やテクニックを、各項目ごとの豊富な演習とともに学びます。

ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

Pythonの基本的な文法について、多くの演習を行う講座です。 Pythonの文法と合わせて、機械学習やディープラーニングに用いられる実践演習を行う講座です。

仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

ディープラーニングを活用したコンピュータビジョンの最も重要な演算である、畳み込み（コンボリューション）を集中的に扱う講義です。

Gradient-based Linear Regression (1)で直接実装したコードを、PyTorchの機能を利用して実践的なコードとして実装する方法を学ぶ講義です。また、データ前処理の必要性、理論、学習に与える影響を理論的に学び、実践的なコードで実装する講義です。

Gradient descentで最もシンプルな形のディープラーニングモデルを学習させる過程について完璧に理解する講義です。

ディープラーニングの最も核心的な学習アルゴリズムであるgradient descentを集中的に学習する講義です。

matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

[人工知能のためのPython]シリーズの第5回の講義です。Pythonの文法と合わせて、機械学習、深層学習に利用される実践練習を行う講義です。

[人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

[人工知能のためのパイソン]シリーズの3回目の講義です。 パイソンコードをデバッグする方法について学びます。

[인공지능을 위한 파이썬]シリーズの2番目の講座です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングで使われる実践演習を行う講座です。

線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。

関数の極限、導関数、微分法、導関数の公式、微分の応用

数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

この過程は建設及び土木分野で人工知能（AI）を活用した実務適用戦略を扱う専門過程です。 デジタル転換が加速化される建設産業で、AIは設計・施工・安全・品質管理全般にわたって革新を牽引しています。本過程では実際の現場で活用できるスマート建設、デジタルツイン、AI基盤設備制御、安全モニタリング、品質検証などの実務適用事例を中心に学習します。

電子・半導体産業は超精密工程と複雑なサプライチェーンにより、データ基盤管理と革新が特に重要な分野です。この講義はAI技術を活用して不良検出、工程最適化、予知保全、サプライチェーン管理など電子・半導体製造業ですぐに適用できる実務戦略を扱います。 グローバル企業の実際の事例とともに、中小・中堅企業が現実的に活用できる低コスト・高効率AI導入方法も提示します。これにより受講生は生産性向上とコスト削減だけでなく、未来競争力を備えるAI基盤製造戦略を理解し適用できるようになります。

簡単に学んで すぐに使える コンピュータービジョン実践プロジェクト: 実務で即活用可能なコンピュータービジョンプロジェクトを段階的に学習します。実践事例を通して専門性を高めます。

このコースでは、Tensorflowライブラリを活用してデータを予測する方法を学びます。ライブラリー学習とサンプルデータ分析を並行して実践に適用できるデータ分析、処理方法を学習します。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）で画像や映像を処理し、ディープラーニングモジュール（dnn、Deep Neural Network）を活用して、顔、目、さまざまな事物を識別して認識する面白いプロジェクトを理論とともに学ぶ過程です。

この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

本講義は、Node.jsとTypeScript環境で最新のGemini API SDK（@google/genai）を扱うことを目標としています。 テキスト、画像、ビデオを同時に処理するマルチモーダル技術の使用方法を学びます。 APIキーの発行からプロジェクトの設定、モデルの呼び出しまで、全過程を実習します。

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！

プログラミング経験がなくてもUMLとオブジェクト指向設計を学べる講座です。日常的な例（カフェ、図書館、ショッピングモール）で概念を説明し、9種類のUMLダイアグラムを段階的に学習します。理論とPlantUMLを使用して実務ですぐに活用できる設計能力を養います。

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。

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。

コーディングなしのフルスタックシステム構築：韓国語のプロンプト（バイブコーディング）だけで、データ収集からAI・ML分析、ウェブダッシュボードまで、パイプライン全体を自ら完成させます。 100%自動化パイプラインの所有：毎朝テレグラムでS&P 500のスクリーニングおよび投資意見を受信する、独立した株式分析ツールを確保します。 実践データに基づいた投資フレームワークの習得：実際に運用されているソースコードを基に、機関レベルのデータ分析およびリスク管理能力を自分のものにします。

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるように分かりやすく解説します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを使ってウェブ上で実行することができます。 基礎から実習までを経験しながら、AI活用の第一歩を確実に踏み出すことができます。

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。

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。

[人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

「スマートファクトリー、名前はかっこいいけれど、いまいちイメージが湧きませんか？」 ニュースでは連日、第4次産業革命やAI工場について語られていますが、いざ関連資料を探してみると、PLC、MES、ERP、エッジコンピューティングといった専門用語（宇宙語？）ばかりが並んでいます。 非専門家に必要なのは、複雑な回路図ではなく、全体がどのように動いているのかを示す「地図」です。本講義では、難しい工学用語を排除し、誰でも理解できる直感的な図解と比喩で、スマートファクトリーのすべてを解説します。

IT専門の出版著者であり、コーディングクリエイターである「スコーディング」ならではの安定した学習法で、非専門家でも挫折することなく完走できるように設計された入門講座です。複雑な理論は思い切って削ぎ落とし、必須の文法だけを厳選して実習中心にお伝えします。初めてコーディングを始める方も、最後まで受講すれば、Pythonで自分だけのプログラムを自力で作り上げることができます。