ええええええ

LLMの限界と限界克服のための最新技術、そして展望される未来技術について探求します。

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。

LLM企画、LLM応用企画担当者向けに、LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念を説明します。

AIを使うのは簡単になりましたが、モデルカードや論文は、今でも数行読むだけで難しく感じます。単語の意味は検索すれば分かっても、それらの単語が互いにどうつながっているのかは見えないからです。 この講座では、AI文書に必ず登場する160語あまりを、最も理解しやすい順番で積み上げ、各回で実際の文書の一文を正確に読めるようにします。

世界を変えるAIの全てをたった4講で完全攻略！ 第1講. 人工知能の本当の正体 AIは魔法ではない。人間の「知能」を数式のように分析して作ったデジタル頭脳！ 賢いふりをする人工知能の核心構造を徹底的に解明します。 第2講. アルゴリズム、AIの創造的（？）思考法 悩むAIはどのようにして答えを見つけるのか？ 囲碁を打ち、道を探し、あなたの検索結果を予測するAIの戦略を直接見てみましょう。 第3講. AIハードウェア、想像を現実に変えるエンジン！ あなたのスマートフォンの中のチップがAIの心臓だ。 CPU、GPU、TPU、そして未知のその名前まですべて解剖します。 第4講. マシンラーニングとディープラーニングの大激突！ AIが「学ぶ」というのは一体どういう意味なのか？ 古典的なルールベースAIから、最近話題のChatGPTまで！学習の進化を追跡します。

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。

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。

保存した資料だけで数百件、でも読み返した資料は0件。 溜め込むだけで二度と見ない資料。 皆さんもそんな風になっていませんか？ これを解決するために、自分だけのOSを自ら作った事例を公開します。

2025年、ジェンスン・ファンが直接言及したPhysical AI。 Perception AI、Generative AI、Agentic AI、そしてPhysical AIの時代が到来します。 素早く簡単にPhysical AIを直接体験してみましょう。 Hugging FaceのLeRobotライブラリと実物ロボットを使って、Physical AIを体験してみてください。

AIから望む答えを正確に引き出す「プロンプトエンジニアリング」の核心技術を学びます。 超初心者の第一歩から専門家の実戦応用まで、AI活用能力を最大化しましょう！

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるように分かりやすく解説します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを使ってウェブ上で実行することができます。 基礎から実習までを経験しながら、AI活用の第一歩を確実に踏み出すことができます。

：「データ分析のその先へ、5つの実践プロジェクトで完成させる予測モデリング（全45講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単にライブラリを呼び出す方法を超えて、タイタニック号の生存予測からスパムメッセージ分類まで、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。線形モデルから最新のアンサンブルアルゴリズム、そして自然言語処理（NLP）の基礎まで、現場で最も強力な威力を発揮するプロジェクトを体系的に攻略します。さあ、分析されたデータを基に未来を予測する人工知能モデリングの世界へ踏み出しましょう。

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座は、AIがPythonだけの領域だという偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、そしてコーディング能力まで付与します。 OpenAI APIをベースに、AIアーキテクトへと成長しましょう。 AI作家、翻訳家、画家、コーディング仲間など、多様なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成などの核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作成します。 システムメッセージでAIに役割を与え、有害コンテンツの検閲まで学びながら、 既存のJavaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。

この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

この講義は、Notion APIの基礎を固め、AI（Claude）を連携してNotionを自動化するNotion MCP活用法を学ぶ過程です。API公式ドキュメントに従ってブロック、ページ、データベースを直接制御する方法を身につけ、最終的には自然言語コマンド（プロンプト）だけでデータベースを生成し、テキストファイルの内容を分析して自動的にページを追加する実戦プロジェクトを完成させます。