車両ナンバープレート認識プロジェクトとTensorFlowで学ぶディープラーニング映像認識オールインワン

様々なローカルLLM(Qwen、Gemma)を活用する方法を学習し、LLMシステムの性能を効率的に評価(Evaluation)し改善する様々な技法を見ていきます。

実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）技法を学習してみます。

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。

様々な事例を通じて、MCP(Model Context Protocol)を利用した業務自動化の方法(Playwright クローリング、Figma デザイン、Notion データ整理、Excel データ分析)を学習できる講座です。

最新AI技術の集大成であるAIエージェント！様々なAIエージェントを実装してみながら、LangGraphを利用した自分だけのAIエージェント実装法を学習してみます。

YOLO(You Only Look Once)論文をTensorFlow 2.0を利用して底から実装してみて、ディープラーニング論文実装能力を学べる講義です。

さまざまな練習を通してGit＆amp; GitHub活用法を基礎から深化内容までじっくり学習できる講義です。 直感的な例で原理を理解し、実践を通してGit＆amp; GitHubの使い方を学びましょう。

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。

AI企業レビューを通じて、AI技術が私たちの現在と未来をどのように変えていくかを様々な事例を通して見ていきます。 AIプロジェクトを推進するために必要な要素を検討することで、来たるべきAI Transformationを準備します。

Data Science(DS)と Artificial Intelligence(AI)関連職種の分析と 関連職種でのキャリア構築のための学習・就職ロードマップを学びましょう。

ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルであるTransformerとBERTまで、ディープラーニング自然言語処理(Natural Language Processing [NLP])の原理と活用方法を様々な例と実習コード実装を通じて学習します。

GoogleのGeminiモデルの概念とGemini APIの活用方法を学習し、Streamlitを利用してさまざまなAIアプリケーションを作成する講義です。

랭체인(LangChain)ライブラリの概念と活用方法を学習し、랭체인(LangChain)ライブラリを利用して自分だけのChatGPTを作ってみる講座です。

ディープラーニングコア理論と最新のTensorFlow 2.0を利用したディープラーニングコードの実装を一度に学べる講義です。

LLM（Large Language Model）の基礎概念から、高性能LLMであるLlama 2モデルを、私が望むデータセットにFine-Tuningする方法まで、次々と学習します。

Cursorを使って、自分だけのMCPサーバーを作ってみながら、開発者の未来の姿であるVibeコーディングを体得する講座です。

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。

LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.

eベスト投資証券xing APIを利用して株式自動売買ボットを作る講義です。 1年365日に自動で取引する独自の株式自動売買ボットを作ってみてください。

ChatGPTを利用したウェブサイトクローリング方法を学習できる講座です。ChatGPTがもたらす変化した未来を、事前に体験してみてください。

OpenCVで画像や画像を処理し、ディープラーニングを活用して顔やさまざまなものを識別して認識する内容を学びます。眠気防止、年齢と性別識別、通り過ぎる人数世紀、顔追跡、不良リンゴとみかんを探してくれるYOLOなど、面白いプロジェクトを理論とともに学ぶ過程です。

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。

『機械学習、核心だけ素早く！』（インサイト、2025）を基に機械学習理論と実戦例題を扱う講義です。

講師が初めてディープラーニングを学んだ際に失敗した経験をもとに、ディープラーニングの理解に必要な数学、理論、PyTorchベースの実装、転移学習、GPTの核心であるTransformerまで、着実に学べるよう新たに構成した講義です。

この講義は、ディープラーニングを活用した画像と物体認識の原理を基礎から最新モデルまで段階的に学ぶ過程です。 - 基礎固め：PyTorchでテンソルとニューラルネットワークの基本構造理解 - 画像理解：コンピュータビジョンの概念、画像データ構造、Augmentation技法学習 - CNNモデル学習：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像分類実習（CIFAR-10など） - Transfer Learning：既存の学習済みモデルを活用して少ないデータで高速学習 - Object Detection：R-CNN、YOLO、SSD、DETRなど最新物体検出モデル理解及び実習 - Segmentation：U-Net、Mask R-CNNによるピクセル単位物体分割体験

AI人工知能、モバイルが大勢だということは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、モバイルでどのように書くのでしょうか？それでは、生活の中で活用される便利なモバイルComputer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

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。

TensorFlow活用における優秀事例である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てみて、その進行経験をGitHubブログとして整理し、AIポートフォリオを作成できる講座です。

電子・半導体産業は超精密工程と複雑なサプライチェーンにより、データ基盤管理と革新が特に重要な分野です。この講義はAI技術を活用して不良検出、工程最適化、予知保全、サプライチェーン管理など電子・半導体製造業ですぐに適用できる実務戦略を扱います。 グローバル企業の実際の事例とともに、中小・中堅企業が現実的に活用できる低コスト・高効率AI導入方法も提示します。これにより受講生は生産性向上とコスト削減だけでなく、未来競争力を備えるAI基盤製造戦略を理解し適用できるようになります。

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