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。

この講座では線形代数学概論を取り上げ、講義を通じて線形代数学概論をマスターすることができます。

ディープラーニング学習の原理を理解し、ケラスを使用してモデル、レイヤー、最適化技術を使用してニューラルネットワークの構築とトレーニングの複雑さを簡素化するプロセスを説明します。

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

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。

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

非定型データ解析の基礎から応用まで AI分析ツールOrangeで簡単かつ迅速に！

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！

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。

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。

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「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか？」という問いから出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、それをウェブでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

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。

現場のオフライン環境でも顔認証がどのように動作するのか疑問に思った経験をもとに、 この講義では React + Electron と Python の FastAPI ベースで駆動する DeepFace を活用し、顔認証ベースの入退室・出席管理の基本構造を一緒に作っていきます。 完成度よりも動作原理の理解と、個人プロジェクトへと拡張できる基礎固めに焦点を当てます。

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。

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。

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。

本コースは、AIモデリング及びサービス企画を実務に適用するために必要な基本理論と実務プロセスを学習するコースです。 学習者は、AIモデリングプロジェクトを熟練して遂行するために必須となる基礎知識を習得し、実際の現場で活用される様々な実務手順を経験することができます。特に、AIサービスの環境分析 → 目標設定 → 要求事項分析 → サービスモデル設計 → シナリオ企画 → 活用企画 → 実行計画策定 → 成果評価企画まで続く全体の流れを段階的に学習するよう構成されています。 これにより、単純に技術的な観点での学習に留まらず、ビジネスとサービス企画の次元でAIをどのように導入し活用するかについての体系的な思考と実務適用能力を養うことができます。 本コースを修了した学習者は、AIプロジェクトの全般的な企画と実行過程を理解し、実際の企業環境でAIサービス企画者・PM・データ基盤戦略家としての能力を強化することができるでしょう。

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。