シン・ギョンシクのディープラーニング・オデッセイ - MNISTデータセット

ディープラーニングを活用したコンピュータビジョンの最も重要な演算である、畳み込み（コンボリューション）を集中的に扱う講義です。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）で画像や映像を処理し、ディープラーニングモジュール（dnn、Deep Neural Network）を活用して、顔、目、さまざまな事物を識別して認識する面白いプロジェクトを理論とともに学ぶ過程です。

コンピュータービジョン分野についての簡単な紹介を行う講義です。

AIが作成したバックエンドコード、どこを見ればいいのか途方に暮れていませんか？リクエスト・API・データ・同時実行性・認証・キャッシュにおける抜けている条件を見つけ出し、AIにどのような要件を伝え、どのような根拠で結果をレビューすべきかを学びます。

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

カカオトークボット自動化講座＆勉強会オープンのお知らせ ​ カカオトークのオープンチャットルーム運営の自動化、Irisを基盤としたボット制作、n8n/OpenClawを活用した AI Agent制作を一緒に学べる講座および勉強会をオープンします。 ​ 今回の講座では、単純なコマンドボットの制作にとどまらず、実際のオープンチャットルームで活用できる自動化機能を自分で作っていきます。 制作中に行き詰まった場合は、担当メンターが直接サポートします。 ​ 1. 講座内容 ⊙ Irisを基盤としたカカオトークボットの基礎 ⊙ 基本的なコマンドボットの制作 ⊙ 株価照会AI Agentの制作 ⊙ ニュース検索・要約AI Agentの制作 ⊙ 毎朝の自動ニュースレポート配信 ⊙ 画像生成AI Agentの制作 ⊙ n8n/OpenClaw連携による自動化実習

リアルタイムオブジェクト認識モデルである初期YOLOモデルから最新モデルまで学べる講義です。さらに、オブジェクト認識に加えて、さまざまなディープラーニング技術を学びます。

TensorFlow Object Detection APIを利用した高性能最新のディープラーニングモデルを利用したObject Detectionの実行方法を簡単なColab実習を通じて学習し、最新のディープラーニングObject Detectionモデルの原理を学習できる講義です。

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

本当にコーディングの「こ」の字も経験したことがない方でも、ポチポチするだけで自動化ソフトを作ることができます。本当ですよ。

Claude Codeを使用しているものの、チャットボットと会話する程度の簡単なレベルで利用している開発者の方々を対象とした講座です。Claude Codeを使いこなすための核心と概念的な理解を中心に解説します。

TensorFlow活用の優良事例であるAirbnbデータサイエンスチームの「Amenity Detection」プロジェクトをクローンプロジェクトとして進め、その経験をGitHubブログにまとめてAIポートフォリオを作成できる講座です。

誰よりも早く学ぶClaude Code | 開発者編 最近流行のClaude Codeを素早く学び（インストール、使用方法、スキル、サブエージェント）、自分だけのプロジェクトを作ってみましょう！

作ったサービスを、実際に動かしてみたことはありますか？ デプロイと可観測性、外部連携とキュー、ファイルと拡張、AI機能の運用まで。AIが作ったバックエンドを実際のユーザーに継続的に提供するには、ほかに何を決める必要があるのかを学ぶ第2回です。

AIがコードを書いてくれる時代に何を学ぶべきか迷っているなら、変わることのないシステムの本質であるUNIXとカーネルの原理に確かな答えを見出すことができます。本講義は、Node.jsとC言語エンジン（FFmpeg）を融合させる実践プロジェクトを通じて、技術の流行に左右されずシステム全体を指揮する上位1%のアーキテクトの視点をお伝えします。

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。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

例題ゲームを真似して作るだけでは終わりません。 ChatGPT・Codexを活用したバイブコーディングで、ゲーム企画 → 開発 → モバイルビルド → AdMob広告連携 → ONE store・Google Play・App Storeへの登録まで、実際のリリースプロジェクトをもとに全プロセスを学びます。

「AIと一緒にコーディングする時代、Java開発者の新しい生産性パラダイム」 この講義は、Java開発者のためのCursor AI実戦活用ガイドです。 単純にAIのコードを書き写すことを超えて、AIと協業しながら開発効率を最大化するバイブコーディング（Vibe Coding）方式を学びます。 Cursorの強力なコード理解・リファクタリング・文書化機能を活用して、 実務プロジェクトですぐに適用できるAIコーディングワークフローを段階的に身につけることができます。 AIがコードを代わりに書く時代、今は「AIをうまく扱う開発者」が競争力です。 この講義と一緒に、Java開発者として一段階アップグレードされた開発体験を始めてみましょう。

Claude Code講座は、これで完結です。 この講座では、Claude Codeがどのように、そしてなぜそのように動作するのかを最後まで掘り下げ、ハーネスエンジニアリングの構成要素を実際に適用する方法はもちろん、公開されているプロダクションコードまで自ら解剖します。 10年以上にわたる現役開発者のノウハウをそのまま身につけ、AIエージェント時代の中核人材へと成長しましょう。