ChatGPTから画像・動画生成AI、ノーコードツールまで、最新の生成AI技術の原理と実践的な活用法を体系的に学習します。プロンプトエンジニアリング、Copilotの活用、AI拡張機能など、7つの核心的なテーマを通じて業務効率を最大化し、創造的な問題解決能力を養うことができます。

サーバー、ネットワーク、クラウド、AIインフラなど、複雑なITシステムの仕組みを日常の分かりやすい例えで解き明かします。非専門家でも技術専門家と円滑にコミュニケーションが取れ、デジタル環境において論理的な意思決定ができる核心的なリテラシーを体系的に学習します。

文学、映画、音楽、歴史など人文学的な観点から生成AIの概念と原理を分かりやすく理解し、AIがもたらす文化的影響と生活の変化を探求します。個人と企業がAI時代にどのように対応し、準備すべきかについて、実質的な洞察と戦略を提示します。

LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変化させているかを探求します。既存の技術との比較を通じて、LLMがなぜ持続可能な核心技術として定着しているのかを理解し、開発者として備えるべき必須の逆量と思考法の変化を学習します。専門講師のインサイトを通じて、LLMアプリケーション開発の本質と未来の方向性を把握することができます。

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。

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。

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PyTorchを通じてディープラーニングを学びます。 最終的には講義で画像分類を扱います。

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