バイブモデリング - AIエージェントにデータ分析とモデリングをさせる方法

さまざまなKaggleの例を使って、機械学習（Machine Learning）の基礎からじっくり学習し、 簡単に触れるのは難しい、現代の機械学習エンジニアの鮮やかなプロジェクト経験談や実践的な蜂蜜のヒントまで一度に学びましょう。

AIカスタマーセンターチャットボット（AICC）を構築しながら、実践的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築する方法を学ぶ講座です。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

Pythonの基本文法とライブラリを活用して、自分だけのAIチャットボットを直接作ってみましょう。PDF文書ベースのRAGなど5つのプロジェクトを段階的に実行し、ウェブサービスとして配布する過程を学習します。

一度で身につく線形代数。一度学べば一生、思考の糧となる線形代数の概念を詳しく解説します。単なる概念の説明にとどまらず、実習を通して実際の活用方法まで丁寧にお伝えします。

"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。

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

ついに皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、一歩ずつ確率と統計の原理について学んでいきます。参考書籍「皆の確率と統計」https://wikidocs.net/book/18165

ベクトルと行列の意味を図で確認し、小さな例題で実際に計算する線形代数学の講義です。線形回帰・PCA・SVD・テンソル・アテンションで使われる数学を段階的に扱います。プログラミングの知識は必要ありません。

🚀 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。

必須の資格ですが独学では決して容易ではないビッグデータ分析技師を、 学びやすいデータ分析ツールRを活用して、短期間で完全攻略しましょう！！

データで世界を読む方法: あなただけのデータサイエンスを探索しましょう! 現代のデータサイエンスの核となるツールと技術を深く実用的に探求します。特に、データサイエンスの必須要素であるAnaconda、Numpy、Pandas、そしてScikit-learnを使用して、データを分析し、アルゴリズムを実装する方法を学びます。

1つの応答だけで診断結果を断定しないよう、入力条件・反復結果・エラー・ログを照合します。直接・間接的なプロンプトインジェクションを観察し、根拠を添えたミッション4の診断記録票を1件作成します。実習環境が1つと、脅威モデル書が3つ必要です。

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。

シリコンバレーのソフトウェアエンジニアからビッグデータの処理方法を学び、Apache Sparkでビッグデータコードを開発する方法をPythonを使って学びます。現在14年間ソフトウェア開発者として、Webアプリケーション、ビッグデータ、SRE & DevOpsまでPythonで処理しています。Pythonを使って、ビッグデータ職種で必ず知っておくべきApache Sparkについて、簡単に深く学べる機会を絶対に逃さないでください!

AIセキュリティインシデントとレッドチームの役割を確認し、自分のAWSアカウントにLLMの実習環境を構築します。初回応答のキャプチャから利用状況の確認、リソースの整理までをミッション0のチェックリストに記録します。プロンプトインジェクションの診断演習は第4回に続きます。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

- Kaggleコンペ実践プロジェクト：データ探索から提出まで - チュートリアルの次は、本物のKaggleコンペを最初から最後までやってみよう Kaggleに登録し、タイタニックのチュートリアルまで終えたものの、いざ本物のコンペを前にすると、どこから手をつければよいのか分からず途方に暮れていませんか？他人のノートブックをコピーして提出するだけでは、「なぜ自分のスコアは上がらないのだろう？」という壁にぶつかります。 この講座では、実際のKaggleコンペに取り組み、データ探索、検証設計、特徴量エンジニアリング、モデリング、提出までを最初から最後まで一緒に進めます。コードを暗記するのではなく、「何を、なぜ試し、その効果をどのように検証するのか」というコンペにおける思考の流れを身につけていただきます。[ご自身のコンペ参加・受賞経験または実務経験を一言]

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