AIのための線形代数学

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。

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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。

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！

"ディープラーニングのコードは動くのに、論文の数式はどうしてこんなに馴染みがないのだろう？" AIを勉強していると、ある瞬間、数式の壁にぶつかります。その壁の正体を遡ってみると、結局、最も基礎的な数学の言語をしっかりと固めていないことに突き当たります。 この講義は、集合という言語から始まり、方程式、関数、数列、指数・対数、三角関数まで、18講にわたって核心的な概念だけを選んで解説していきます。公式を暗記させることはしません。AIの文脈がどこにつながるのかを簡潔に示しつつ、この講義の主な目的は一つです。それは、その後の線形代数、微積分学、確率統計を学ぶ際に揺るがない土台を作ることです。 「スミンジョンウム（数民正音）」シリーズの第1弾として、残りの3編をしっかりと消化するための共通言語を、この講義で作り上げます。

ビッグデータ時代、データサイエンスが科学的なビジネス意思決定のためのソリューションとして脚光を浴びている。この過程を通じて、さまざまなデータ分析法と活用方法について学習し、これを現業に適用することができるだろう。

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！

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。

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。

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。

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生成AIの発展により、多くの企業がAX（AIトランスフォーメーション）を推進していますが、実際の現場では「AXを推進すべきだ」という要求に対し、何をどのように進めるべきかを体系的に教える教育は多くありません。 ほとんどのAI教育が生成AIの活用法やプロンプト作成に集中しているのに対し、本コースは企業の業務やサービスをAIベースに転換するための「AX戦略企画メソッド」に焦点を当てています。 本コースは、実際のIT現場で大企業、金融圏、公共機関、および多様な企業を対象にDX/AXコンサルティングと教育を行ってきた25年目の専門家の実務経験をもとに構成されました。 単にAIを使いこなす方法ではなく、どの業務をAXすべきか、AIがどこまで判断すべきか、リスクをどのようにコントロールすべきか、そしてAXプロジェクトをどのように設計し検証すべきかを実務的な観点から学習します。 また、AXの本質の理解からAI思考体系、AX設計メソッド、Human-AIの役割分担、ガードレール（Guardrail）設計、KPIおよび検証構造まで、実際のAX推進に必要な核心的な内容を体系的に扱います。 特に、単なる理論教育にとどまらず、保険審査、顧客相談、製造品質、社内業務支援、マーケティング推薦、開発生産性、経営意思決定など、実際の企業事例に基づいたAX問題定義書、AX仮説定義書、AX成果設計書、AXサービス構造図、ガードレール設計書、AX検証計画書まで直接確認し活用できるよう、ガイド様式やサンプル資料まで構成されています。受講後は、実際のAX課題を容易に企画・推進できる実務能力を確保できます。 この講義の最大の差別化ポイントは、実際のAXプロジェクトを遂行する人の視点で、AXをどのように企画・設計すべきかを教える点にあります。 特に、実際の現場で使用できるAX戦略企画の成果物テンプレートと、7つの産業別AX事例を併せて提供することで、受講生が自身の業務に最も近い事例を参考にし、それを自身の環境に合わせて修正してすぐに適用できるように設計されています。 つまり、この講義はAIユーザー（User）を作る講義ではなく、企業のAXを設計し実行できる「AX戦略企画者」を育成するプロセスです。

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。

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。

1世代データ分析家として多くのインサイトと成功を示してきたデータオーブン CEO ハ・ヨンホ氏からインサイトを得てみましょう。2024年7月18日に開催されたデータ職種のためのミートアップ映像です。

ゲームで使用される重要な数学概念を簡単に学べる講義です。数学をよく知っている人は該当知識を当然のこととして捉えているため、何も知らないという前提で教えることができません。 本当に非専攻者だと思って初心者の視点から説明します。

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。

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。

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

このコースは、線形代数の概念を通じて機械学習アルゴリズム、特にディープラーニングとニューラルネットワークを理解し、構築するために必要な内容を扱います。確率、統計、最適化への応用を含め、線形代数の全体的な解説を提供します。

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。

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。