人工知能の教師あり学習の学習過程と回帰・分類について知る

1. 国内唯一の公認AI国家公認資格、AICE Associate合格のための実習中心の講義 2. Pythonをベースにデータ分析とAIモデリングができる段階まで学習。

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。

最近、最も注目を集めている業務自動化ツールは「Claude Code」です。 Claude Codeを通じて、自分のコンピュータの中に自分専用のAIエージェントを配置し、繰り返しの業務を一つずつAIに任せる仕組みを作っていきます。 大変だったPPT、報告書、エクセルなどの業務をすべて100%自動化してみてください。

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:)

AIを使っているものの、まだ仕事を代わりに任せるまでには至っていないのではありませんか？この講座は単なる使い方ではなく、「仕事ができるAI秘書」を自ら作り上げる過程です。 プロンプトの原理からパーソナライズ設定、業務の自動化までを一度に習得し、反復業務はAIに任せて核心的な業務に集中する、新しい働き方を実現します。

カカオAI TOP 100で1位、ベストセラー『最高のプロンプトエンジニアリング講義』の著者GolbinHackerが自ら運営するAI Native企業のリアルなストーリー。 わずか2人の開発者でサービスを構築・運営する方法、AI時代に開発者と組織が備えるべき新たな能力を実践事例とともに解き明かします。

10年目のニューヨーク/LAスタートアップのテックリード出身者が、1万人以上の受講生を教えながら磨き上げた順序そのままに、バイブコーディングを基礎から体系的にお教えします。 私が直接運営しているサービス「カゴンマップ（カフェ勉強マップ）」をゼロから一緒に作り上げ、リサーチから開発、デプロイ、運用、そしてエージェントに開発を任せる自動化まで、実際の流れ通りに学びます。 そして、2つのことをお約束します。サービスがどのように動くのかという大きな絵を捉え、AIの出した結果を自分で判断できるようになること。そして、仕事の手順と基準を環境に残し、AIが毎回同じ結果を出せるようにすること。自分が判断し、AIが指示通りに動けば、アイデアは本物のサービスになります。

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。

人間思考増幅のための人間-AI協働の新しいフレーム 人間の能力を最大限に増幅させるために、AIをどのように活用すべきか。創造性の新たなステージにおいて、人間とAIの協働はどのような基準で実行されるべきか。そして、職務とワークフローはどのように設計すべきか。本プロセスは、これらの問いに答えるための新たな枠組みと実行戦略を提示する。

このクラスでは、デザインツール初心者の方でも活用できるようAdobe Fireflyの主要機能を学び、実際のマーケティング実務でバナー、カードニュース、詳細ページなどの主要コンテンツをAIで素早く制作するスキルを養います。

AI時代の必須資格証、MS AI-900！🚀 ご存知でしたか？ChatGPTはMicrosoft Azureでのみ運営されています！ 最新GPTモデルを独占提供するMicrosoft Azure OpenAIを本格的に活用したいなら、今がまさにチャンスです。AI-900コースを通じてAzure AIサービス専門家として成長し、企業が信頼するエンタープライズ級AIソリューションをマスターしましょう。グローバル公認認証まで確保して、真のAI専門家として競争力を高めましょう！

OpenAIの人工知能検索ツールであるSearchGPTの基本的な使い方から、さまざまな機能や活用方法までを扱う講座です。プロンプト入力によるテキストベースの機能の活用と応用方法を学びます。

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

もう生徒生活記録簿の設計を受ける必要はありません。30年のキャリアを持つ入試コンサルタントが実際に使っている、コンサルティングの秘伝書をすべてお教えします。

AIの歴史を知り、これからのAIをどのような観点で捉えるべきかについてご紹介します。

本コースは、AIモデリングプロジェクトを成功的に遂行するために必須となる「AI学習データ構築」の全過程を学習するコースです。 学習者は単純に理論的な知識に留まることなく、実際の実務で要求されるデータ構築プロセスを段階別に経験することになります。具体的にはAI学習データの企画 → 取得 → 保存 → 精製 → ラベリング → 仮名情報結合及び変換に至る全過程を実習中心に扱い、現場ですぐに適用可能な実務能力を身につけられるよう構成されています。 また、データの品質管理とセキュリティ問題、個人情報非識別化処理、データセット最適化といったAIプロジェクトで最も重要なデータ管理能力を体系的に学習することになります。これにより学習者は単純なデータ収集者ではなく、AIプロジェクトを主導的に企画し実行できるデータ専門家として成長することができます。 👉 本コースを通じて学習者は、AIモデル性能を左右する良質な学習データ構築法を理解し、これを実務環境に効果的に適用できる実質的な能力を確保することになるでしょう。

生徒の成績、学校生活記録、関心分野などのさまざまなデータをAI-SPARSツールで構造化し、LLMを活用して専攻探究から大学・選抜方式の戦略、個別最適化されたロードマップまで設計する方法を学びます。単なる質疑応答ではなく、Profile-Interview-専攻-大学-選抜方式-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolioへとつながる体系的なAX型の進路・進学相談プロセスを、実践ですぐに適用できます。

AI音楽で収益化するという、多くの誇張された講義を目にしてきたことでしょう。 はい、AI音楽の収益化は可能です。 ただ、高いお金を払って学ぶほど難しくもなく、かといって簡単に稼げるわけでもないだけです。 この講義は、AI音楽の収益化に関心はあるものの、何をすべきか分からず途方に暮れている方のための実践型講義です。 私が実際にAI音楽を作り、アルバムを構成し、音源流通やYouTube・TikTokの活用まで試みた経験をもとに、音楽生成 → アルバム企画 → ファイル準備 → 流通 → 収益化準備の流れを最初から辿れるように整理しました。 収益を保証する講義ではなく、AI音源のリリースと収益化の準備過程を一度最後まで経験できるようサポートする講義です。

Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAGの核心原理と実践的な実装を学びます。トークン効率とレイテンシを最適化する動的ルーティングシステムを設計し、GraphRAGの関係ネットワーク推論とAgentic RAGの自己評価ループを組み合わせた長期記憶システムを構築します。実務ですぐに活用できる高度なRAGアーキテクチャ設計能力を完成させるためのコースです。

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。