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。

AIという漠然とした恐怖から解放される、一般向けの教養講座です。AIが学習するとは一体どういう意味なのか、具体的な事例を通して見ていきます。また、AIの脳構造がどうなっているのか、どのように思考するのかを具体的な事例で解き明かしていきます。

多くの方がChatGPTを使い、レコメンドや自動運転のニュースにも日頃から触れていますが、いざ「なぜこのように動くのか」を説明しようとすると、言葉に詰まってしまいます。 コーディング講座についていけばコードは動くようになりますが、原理は身につきません。一方、数学の講義だけを受けると公式は理解できても、AIとのつながりが見えてきません。海外の講義は英語が負担になり、国内の入門講座は実習中心になりがちです。 私はAIコンペティションで実際にモデルを作り、「みんなのAI」を運営しながら、数千人の学習者と接してきました。その中で、同じ場面を何度も目にしてきました。つまずく原因はツールの使い方ではなく、関数・微分・ベクトル・逆伝播がそれぞれ分断されていることでした。 この講座は、その分断をつなぎます。 関数が入力と出力をどのように定義するのか、微分が学習の方向をどのように決めるのか、逆伝播が誤差をどのように伝えるのかまで、数学の基礎からニューラルネットワーク、ソフトマックスまでを一つの流れで解説します。 公式の暗記やコードの写経ではなく、数式と直感的な図を通して「なぜ」を理解するための講座です。 AIをきちんと理解したい方にとって、その先のディープラーニングへ進むための確かな第一歩となります。

韓国語を深く理解し、長文にも対応し、実際の業務まで遂行するAI――それがSolar Open 2の目指す方向です。 このクラスでは、Upstageが公開したSolar Open 2のテクニカルレポートを、「紹介 → 設計 → 学習 → 評価」の順にわかりやすく解説します。 専門用語は日常的なたとえや視覚資料を用いてかみ砕き、初心者でも「何を・どのように・なぜ」を一連の流れで理解できるようにします。

スクリーンを越えてロボット、自律走行車、ドローンとして具現化されるフィジカルAIの核心概念と作動原理を学習します。感知・認識・行動のメカニズム、デジタルツインベースの学習、身体化されたデータ（Embodied Data）の重要性を理解し、製造・モビリティ・農業など産業現場の実際事例を通じて、グローバルな技術競争構図と韓国の戦略的方向性を探求します。

難しいAIを比喩一つで最後まで？！単語ではなく原理で理解する、AI原論の第一歩。

AI技術が急速に発展するなか、単にAIツールを使うだけでなく、AIがどのような原理で動作し、学習し、判断するのかを理解する力が重要になっています。 本教育課程は、AIの基本概念や動作原理から、データの学習、判断・予測のプロセス、AIサービスの実装、問題解決までを体系的に学べるよう、総合的に構成されています。 AIがデータを学習・処理する方法、結果を生成して判断する原理、実際にAIサービスが実装されるまでの過程やシステム全体の構造について、さまざまな事例やたとえを用いて説明し、初心者にもわかりやすく解説します。 また、AI技術を実際に活用する際に生じる可能性のある問題や限界を確認し、それらを分析・解決するための基本的なアプローチを学びます。 これにより、AIの動作原理からサービスの実装、問題解決までの一連の流れを総合的に理解し、AI技術に関する体系的な思考力と、実務で活用するための基礎力を身につけることができます。

Multi Head AttentionからOriginal Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデル、Vision Transformerまで、コードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことになります。

ユーザーの質問に対してリアルタイムでSQL文を生成し、照会を行うText-To-SQLシステムについて学ぶことができます。

下落相場でも大きな利益を上げたいと思いませんか？ 自動取引に興味はあるものの、コーディング／取引戦略の設計／取引所API／サーバーへのデプロイが障壁となり、始められずにいませんか？ この講座では、Pythonに初めて触れる方でも、ChatGPTとCodexを活用して、売買アイデアを具体的な戦略に落とし込み、バックテストや実運用の自動取引コードとして実装できるように解説します。 PythonとCCXTを活用したBinance先物の自動取引／テクニカル指標戦略／ナンピンのバックテスト／Upbit APIを基盤としたキムチプレミアム戦略を実習します。その後、Telegramを使った通知と注文の安全機能を適用し、完成したボットをGitHubで管理してCloudのサーバーにデプロイします。 LLMにすべての投資判断を任せるのではなく、人が戦略とリスク管理の基準を決定し、LLMを戦略設計／コード作成／エラー解決を支援するアシスタントとして活用します。 講座を最後まで受講した後は、提供されたコードを実行するだけでなく、自分だけの戦略を作成／検証／修正／デプロイできるようになります！

あなたのアイデアを、わずか数分で美しいプレゼンテーションに変えることができます。 スライドのデザインに何時間も悩む必要はもうありません。GAMMAのAI技術を使えば、コンテンツ作成のプロセスを劇的に改善できます。

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。

Unitree Go2を例に学ぶロボティクスの上位・下位制御器、センサー、そして超高速通信の概念を完全習得する

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。

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。

SwiftUIの中級まで終えたあなたへ、次はAIをアプリに組み込む番です。Apple IntelligenceとFoundationModelsフレームワークを使って、インターネットなしでデバイス内で動作するオンデバイスAIアプリを完成させます。

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！

Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAGの核心原理と実践的な実装を学びます。トークン効率とレイテンシを最適化する動的ルーティングシステムを設計し、GraphRAGの関係ネットワーク推論とAgentic RAGの自己評価ループを組み合わせた長期記憶システムを構築します。実務ですぐに活用できる高度なRAGアーキテクチャ設計能力を完成させるためのコースです。

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。

コーディングができなくてもOK、Google Stitchで完成させる自分だけの初めてのサービス 企画からデプロイまで一連の流れでつなぐオールインワンのAI開発ワークフロー