ディープラーニング構造を読み解く：CNNからトランスフォーマーまで

大邱韓医大学が保有するスマートヘルスデータの実際の情報を加工して機械学習に活用し、バイブコーディングおよび精製された情報を活用したカスタマイズ型スマートヘルスアプリケーションの制作

本講義は、情報システム、特にインターネット環境で発生する多様なセキュリティ脅威を理解し、これらを保護するための核心的なセキュリティ技術を学習することを目標としています。 対称鍵および非対称鍵暗号方式などの主要な暗号技術を中心に、これらの手法の基盤となる暗号数学の概念まで併せて扱うことで、情報保護の全般的な流れを体系的に理解できるように構成されています。

デジタル回路の基本であるブール論理、論理ゲート、回路の簡略化、状態マシン、レジスタ転送レベル設計などを学習する。また、Verilogを用いた設計手法を学習する。

非侵襲的脳波ベースのブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の核となる概念と、運動想起（Motor Imagery）ベースの信号処理過程を理解するための入門講義です。EEG信号の基本原理から運動想起実験、データ処理、そして実際のBMIシステムがどのように動作するのか、全体の流れを分かりやすく解説します。

データに基づいて問題を定義し、その判断根拠と意思決定プロセスを明確に説明する能力を身につけることができる。また、単一モデルの性能のみに集中するのではなく、機械学習ワークフロー全体の完成度と信頼性を評価するパイプライン観点の思考を備えることができる。さらに、エラーが発生した際にその原因を逆追跡し、改善方向を導き出す問題解決能力を強化し、エンドツーエンドプロジェクト遂行経験を通じて現場に即座に適用可能な実務型MLパイプライン能力を習得することができる。

数学の数式のような難しい内容は省き、気楽な気持ちでAIに対する全般的な知識を得られる講義です。

基礎はわかるけれど、実務への応用にお悩みですか？現場経験を活かし、複雑なLLMの仕組みをわかりやすく解説します。

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:)

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

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！

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルの基礎原理を深く探求しながら、開発能力を高めることができます。普段なかなか接することのできない多様な情報や開発技法を学ぶことができます。

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。

人工知能、機械学習、ディープラーニング、データ分析を全く知らないのに一度経験してほしい方のための講義です。全体的なプロセスを説明します。

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。

この講義は、ChatGPTが単なる対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AIエージェントへと発展するすべての過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの主要フレームワークを活用して、実務ですぐに活用できるAIエージェントを自ら作成します。

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。

AIを勉強しようとして、線形代数の数式の前でいつも挫折していませんか？この講義は公式を暗記する代わりに、ベクトルや行列が空間で実際にどのように動くのかを視覚的にお見せします。最後まで受講すれば、ニューラルネットワーク、PCA、SVDの背後に隠れた数学を自力で読み解けるようになります。

「第4次産業革命、AI工場…言葉は聞き慣れているけれど、構造がイメージできませんか？」 製造業の未来と呼ばれるスマートファクトリー（Smart Factory）。関連ニュースは溢れ返り、求人情報には必須スキルとして登場しますが、非専門家にとってその壁はあまりにも高く感じられます。 「PLC？MES？ERP？宇宙語のような略語のせいで諦めていませんか？」 「コーディングや工学の知識がなくて、始めることすら不安ですか？」 ご安心ください。この講義は「工学」ではなく「構造」を扱います。複雑なテキストの代わりに直感的な図解を通して、まるでレゴブロックを組み立てるように、スマートファクトリーの全体マップを頭の中に完成させます。

「スマートファクトリー、名前はかっこいいけれど、いまいちイメージが湧きませんか？」 ニュースでは連日、第4次産業革命やAI工場について語られていますが、いざ関連資料を探してみると、PLC、MES、ERP、エッジコンピューティングといった専門用語（宇宙語？）ばかりが並んでいます。 非専門家に必要なのは、複雑な回路図ではなく、全体がどのように動いているのかを示す「地図」です。本講義では、難しい工学用語を排除し、誰でも理解できる直感的な図解と比喩で、スマートファクトリーのすべてを解説します。

ニューラルネットワークをFPGAに実装する — 言葉には馴染みがありますが、実際に成し遂げた人は稀です。 キャップストーン、競技会、卒業制作で一歩先を行きたいなら、モデルを学習させるだけでなく、その演算が実際のチップの中でどのように動くのかを自ら作り、証明できなければなりません。この講義は、まさにその点、理論と実物ハードウェアの間のギャップを埋めるお手伝いをします。 MNISTの数字を認識するニューラルネットワークアクセラレータ（NPU）を、スペックの読み解きからPythonゴールデンモデル、Verilog RTL設計、FPGA検証まで、最初から最後まで自ら完成させます。ラインバッファと並列MACで作るConv層、ReLU・MaxPool・Flattenを経て全結合層とArgmaxまで — 9つのブロックを一つのチップに統合し、"Pythonの正解とハードウェアの出力が1ビットも違わない（Bit-True）"ことを自ら証明します。シミュレーションは正常に動くのに結果だけが微妙に異なる、そんなもどかしい瞬間を乗り越える方法まで講義に込めました。 整数量子化、配列の軸順序の変換、アキュムレータのオーバーフロー防止など、一般的なディープラーニングの教材では扱われない実戦的なノウハウを一つずつ解説します。私はRISC-V CPU設計とFPGA Bit-True検証を長年手がけてきた中で経験した試行錯誤を、皆さんが繰り返さないようこの講義に凝縮しました。講義が終わる頃には、"自ら設計し、証明した"と言える完成されたハードウェアプロジェクトが手元に残ります。

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。

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。

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。

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。

1. AI資格、AICE Associate取得のためのPythonコーディング学習 2. 基礎から応用まで段階的なPythonコーディング学習 3. AI分野の権威、高麗大学キム・ジュンホン教授の講義