AIのための線形代数学

ディープラーニングの微分と逆伝播の数式を理解したい方のための講座です。関数と極限から導関数、連鎖律、勾配、勾配降下法までを順に学び、小さなニューラルネットワークの順伝播・損失計算・逆伝播・重みの更新を自分で計算します。コーディングやインストールなしでアニメーションを使って概念を学び、数式をAIの学習過程に結び付けます。

Reactの開発者なら誰もが一度はuseMemo、useCallbackと格闘しながら「これを必ず手動でやらなければならないのか？」という疑問を持ったことがあるでしょう。ついにその悩みを解決してくれるReact Compilerが登場しました。 しかし、新しい技術が出るたびに膨大な公式ドキュメントを最初から最後まで精読するのは負担になります。そこで私がReact Compilerの公式ドキュメントを丁寧に分析し、核心だけを抜き出して簡単に理解できる講座を用意しました。 この講座ではこのような内容を扱います： - Why：React Compilerがなぜ登場したのか、既存の方式と何が違うのか - How：プロジェクトにすぐ適用できるインストールと設定方法 - Troubleshooting：公式ドキュメントで強調されている注意事項とエラー解決のヒント もう手動メモ化の苦痛から解放され、ビジネスロジックだけに集中してください。この講座が皆さんのReact開発経験をワンランクアップグレードしてくれるでしょう。

コードを書き写すことはできても、なぜ動くのか説明できずにもどかしさを感じていませんか？この講義は、プログラミングやハードウェアの予備知識がなくても、一つのトランジスタから始まり、論理ゲート、メモリ、ALU、CPUを目に見える形でつなぎ合わせます。抽象的な理論を豊富な視覚資料と3つの総合プロジェクトで組み立てるように理解し、変数や関数が機械語になって実行される全過程を自ら説明できる開発の基礎体力を完成させましょう。

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この講義はディープラーニングという名称は入ってみたが、どのように始めるべきか分からない方を対象に進行されます。

ディープラーニングの微分と逆伝播の数式を理解したい方のための講座です。関数と極限から導関数、連鎖律、勾配、勾配降下法までを順に学び、小さなニューラルネットワークの順伝播・損失計算・逆伝播・重みの更新を自分で計算します。コーディングやインストールなしでアニメーションを使って概念を学び、数式をAIの学習過程に結び付けます。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

40講義の体系的なカリキュラムを通じて、AIの基礎理論から各アルゴリズムの応用AI技術まで学習します。数学的な直感とRコーディングアルゴリズムの学習および実習を通じて、データ分析、機械学習、およびその応用ツールのアルゴリズムのモデラーを構築し、選択・活用する内容まで、即座に適用可能なAIモデル開発能力を身につけます。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

機械学習、AI、ロボティクス、コンピュータビジョンなど、工学専攻者のための奥深い線形代数学です。 線形代数学を深く学びたい方におすすめします。 できるだけ分かりやすく説明しながら、テーマを選び、重点を置くことで、深い内容を扱っています。

人工知能の学習と研究に必要な最小限の線形代数学をしっかりと固める講義です。 人工知能大学院の入試準備はもちろん、論文を読み研究を進める際によく遭遇する核心的な概念や、基礎的な数値線形代数学の手法まで幅広く扱います。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

ゲームで使用される重要な数学の概念を分かりやすく学ぶ講座です。数学に精通している人はその知識を当然のものと考えてしまうため、全く知らないという前提で教えることができません。 本講座では、本当に非専門家であると考え、初心者の視点から説明します。

機械学習を勉強したいが統計学的知識が不足している人のための講義です。

途方に暮れるデータ分析、「探索的視覚化」で解決しましょう！ 難しいコーディングなしで、実務の分析スピードを画期的に高めます。

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。

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

AIとビッグデータの時代、組織のデータを正しく活用できていますか？このコースでは、統計的思考の基礎から機械学習とディープラーニングの核心的な原理まで、データを読み解き解釈する必須の能力を養います。変動性の中からパターンを発見し、データに基づいた意思決定ができる実務リーダーへと成長しましょう。

AIに「このデータでモデルを作って」と頼んでみると、最初の数行はそれらしく見えますが、少し複雑になると見当違いなカラムを使ったり、リークが混ざったり、スコアは上がったのにモデルは改悪されたりします。この講義は、より良いプロンプトを教えるものではありません。代わりに、エージェントがデータを理解し、計画を立て、コードを書き、自身の結果を検証し、間違っていれば戻るというループ（ハーネス）を直接設計する方法を扱います。DS-STARの5つのピースからなるループを手作業で一周させた後、データプロファイルカード、フック、スキル階層、独立検証者、アブレーションまで一つずつ組み立てていきます。

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！

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

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。

本講座は、AI技術を初めて接する学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成された入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。