LDMからDiTまで、実装しながら学ぶDiffusion完全攻略 II

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。

最新のTransformerベースのPixArtと軽量適応化SANAを理論からコードまで段階的に実装します。I・II編で扱ったDDPM・DDIM・LDM・DiTを基に、テキストエンコーダ接続、サンプラー(DDIM/ODE)、v-予測/CFGチューニング、小規模データスタイル微調整まで実習中心で完走します。

なぜAttentionが必要だったのか、そしてどのように動作するのかを「コードで直接実装しながら」理解します。 この講義はRNNとSeq2Seqモデルの構造的限界から出発し、 固定されたコンテキストベクトルが作り出す情報ボトルネック問題、長期依存性問題を実験で検証し その限界を解決するためにAttentionがどのように登場したのかを自然に繋げて説明します。 単純に概念を紹介するのではなく、 RNNの構造的限界とSeq2Seqの情報ボトルネック問題を直接実験で確認し、 これを解決するために登場した**Bahdanau Attention（加算的アテンション）**と **Luong Attention（内積アテンション）**を一つずつ実装しながらその違いを明確に理解します。 各アテンションが どのような方式でQuery–Key–Value関係を形成し、 重みを計算する過程でどのような数学的・直感的違いを持ち、 なぜ後代モデルに繋がらざるを得なかったのか その特性と進化の流れまで自然に繋がります。 Attentionが文章と単語をどのように捉え、 各単語がどのような方式で重要度を付与されて情報を統合するのかを 数式 → 直感 → コード → 実験が一つに繋がった形で学習します。 この講義はTransformerを正しく理解するための「基礎体力」を築く過程として、 Attentionという概念がなぜ革命的だったのか、 そしてその後のすべての最新NLPモデル（Transformer、BERT、GPTなど）が なぜAttentionを核心構成要素とするのかを深く理解するようになります。 RNN → Seq2Seq → Attentionに繋がる流れを 概念ではなくコードと実験で体化したい学習者に最適化された講義です。

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。

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。

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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！

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

Pythonによる韓国語テキスト分析と自然言語処理 ワードクラウドによる可視化、形態素分析、トピックモデリング、クラスタリング、類似度分析、テキストデータベクトル化のための Bag of Words と TF-IDF、機械学習とディープラーニングを活用したテキスト分類、Hugging Face の活用法

最新のディープラーニング技法であるGAN、BERT、RNN、CNNをPythonとTensorFlow2に基づいて、多様で有用なプロジェクトを理論とともに作りながら学ぶディープラーニング総合プロジェクトコースです。

LLM（Large Language Model）の基礎概念から、高性能LLMであるLlama 2モデルを、私が望むデータセットにFine-Tuningする方法まで、次々と学習します。

TensorFlow活用における優秀事例である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てみて、その進行経験をGitHubブログとして整理し、AIポートフォリオを作成できる講座です。

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。

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

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！

Spring BootプロジェクトでFastAPIを使ったPythonベースのAIウェブサーバーとの連携について説明します。

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。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるよう分かりやすく説明します。 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を利用してウェブで実行することができます。 基礎から実習まで体験しながら、AI活用の第一歩をしっかりと固めることができます。

40種類以上の経済指標と株価データをAIで分析し、S&P 500、QQQ ETFだけでなく個別銘柄まで予測する強力な株価分析モデルをご自身で作ってみましょう！

こんにちは、皆さん。私のフルAIコース「ChatGPT、Google Gemini、Midjourney、Firefly」へようこそ。このコースでは、すべてのAIツールについて学ぶことができます。これらのAIツールのすべての機能について、ビデオレッスンを作成しました。これらのツールのすべての機能を使用する方法について、実際の実践的な実装を見ることができます。

もう画像を探すのはやめて、作りましょう！この講座を通じて、たった一行のテキストで画像が生成されるAI特異点を経験できます。

Next.js, YOLOv11, FastAPIを活用してリアルタイム火災検知システムを構築する方法を学びます。

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。