AIの原理と構造：② AIは何を見て判断するのか

👉 AIを初めてしっかり理解したい方のための出発点です。 AIが何をするものかは分かるけれど、なぜそのように動作するのかはよく分からないという方は、この講座から始めてみてください。 このコースでは、人工知能が従来のプログラムとどのように異なるのか、学習と判断がどのような流れで行われるのかを、最初から順を追って説明します。 複雑な数式やコーディングを使わずに、AIの動作原理を全体像として理解できるように構成しています。

AIツールで華やかな画像は作れそうだけど、一体どんなコンテンツを企画すればいいの? そして統一感のある一本のショート動画を作ることができるかな? このような部分を6つの講義を通じて、最大限進められるようサポートいたします。

AI音楽で収益化するという、多くの誇張された講義を目にしてきたことでしょう。 はい、AI音楽の収益化は可能です。 ただ、高いお金を払って学ぶほど難しくもなく、かといって簡単に稼げるわけでもないだけです。 この講義は、AI音楽の収益化に関心はあるものの、何をすべきか分からず途方に暮れている方のための実践型講義です。 私が実際にAI音楽を作り、アルバムを構成し、音源流通やYouTube・TikTokの活用まで試みた経験をもとに、音楽生成 → アルバム企画 → ファイル準備 → 流通 → 収益化準備の流れを最初から辿れるように整理しました。 収益を保証する講義ではなく、AI音源のリリースと収益化の準備過程を一度最後まで経験できるようサポートする講義です。

SQLの限界を超え、柔軟なデータ処理が求められる時代、MongoDBのすべてを学びます。NoSQLの概念からインストール、CRUD実習、集計パイプライン、テキスト検索とインデックス作成まで段階的に学習し、Pythonクローリング連携やコンテナ環境の構築を通じて、実務活用能力を完成させます。

ソフトウェア データ パイプラインを作成する際に最もよく使用されるオーケストレーターである Apache Airflow を学習できます。

未経験者でも簡単に実践できる、AI動画制作を完全にマスターするための講座です。無料・有料のAIツールを活用し、画像生成から動画制作、編集までの全工程を実習しながら、クリエイティブ制作スキルを身につけます。AIを活用したコンテンツ制作の全ステップを、実践プロジェクトを通して体験します。

本講義はインフランとWrtnが共同で行う「Wrtn AIリテラシーバウチャープログラム」対象講義で、AI脆弱層であるシニア(60代以上)は全額無料で受講できます。*障害者優遇 AI、気になるけどどう始めればいいか分からなかったですか?この講義はシニアの方々がAIを気軽に、楽しく始められるように企画された入門コースです。チェ・ジニョン知識共有者と一緒にWrtnなどのAIツールを活用して、直接文章を作り、イメージを作り、映像まで作ってみましょう!

この講義を通じて、企業のApache Sparkプロジェクトをすぐに遂行できるようになります。

試験の形式と出題傾向を一目で把握！約100問の問題で実戦感覚を養いましょう。 独学でも体系的に学習できる、AWS AI Practitioner 実戦試験の完璧な対策。

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や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自分で作ってみましょう！

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。

アイデアはあるけれど、開発やデザインの知識がなく、どこから始めればいいのかわからない方のための講座です。 私も最初から開発が得意だったわけではありません。AIを実際の仕事や個人プロジェクトで繰り返し活用しながら、日常の問題を解決する「해둘게」、英語学習アプリ「ENGIN」、AIミニゲーム、動画制作の自動化システムまで、一つずつ自分で作ってきました。 この講座では、完成した結果だけをお見せするのではありません。アイデアをAIが理解できる大きさまで小さくする方法、最初の機能を決める基準、AIに作業を依頼する方法、作られた結果を自分で確認して修正するプロセスを、実際の画面と制作記録を通してお見せします。 コードをすべて理解してから始める必要はありません。解決したい問題を一文にまとめ、AIに小さな成果物を一つ任せることから始められます。皆さんも、頭の中にしかなかったアイデアを、自分で確認できる画面と、実際に動く最初のバージョンへと変えてみてください。

🚀 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。

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データ分析の経験も特別なスキルもないプランナー、マーケターが、最も基礎的なレベルでデータ分析を試せる方法を、様々な事例とともにご紹介します。長年にわたり、100以上の企業や公共機関などで2千名に及ぶ受講者の方々と共に実習しながら、データ非専門家という立場で最も現実的に活用可能な分析法として内容を構成しました。

AIを使っているのに、それでも忙しい理由は、ツールではなく仕事の組み立て方にあります。役割・流れ・引き継ぎ・例外という4つの問いで業務を一枚の設計図に変え、ルールで済む仕事と判断が必要な仕事を切り分け、AIを呼ぶ回数そのものを減らします。1,000件の取引データが入ったExcelで基準をツールに定着させてレポートを出し、サブエージェントで仕事を分解し、できない仕事は別のAIに引き渡して、結果だけ受け取って続けます。最後にはメッセンジャーを入口としてつなぎ、4つの安全装置まで設け、OTを含む8編ですべてを任せるのではなく、必要なところだけAIを呼ぶ指揮者の立場を完成させます。

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