強化学習入門からDeep Q-learning/Policy Gradientまで

ディープラーニングを活用した生成モデルAIモデルの動作原理を理解し、実習を通して活用方法を習得します。

データの世界に第一歩を踏み出したいですか？ AIの中核技術である機械学習とディープラーニングをPythonと一緒に学びましょう。この講義は、機械学習とディープラーニングの基礎から実際のアプリケーションまで、段階的に親切に案内します。伝統的な機械学習とディープラーニングは、多くの点で同じ原理と技術スキームに基づいています。したがって、本講義では、2つを別々の科目に分けることなく、1つの連結過程で構成し、入門者が機械学習全般にわたる理解度を高めることができるようにしました。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

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

現代のビジネスの世界では、データのセキュリティと詐欺の​​防止はこれまで以上に重要になりました。このレッスンでは、AI（AI）を活用して理想取引を効果的に検出および分析する方法について集中的に取り上げます。 Pythonと機械学習を活用して、理想取引、クレジットカード詐欺、生産ラインの異常など、さまざまな産業分野で発生する異常値を早期に検出、検出できるようにする人工知能モデルを構築してみます。

株式、為替レート、コイン、不動産、債券などの金融データは、周辺で簡単に触れることができ、私たちにお金を稼ぐ機会を提供しますが、ほとんどの人はその特性と対処する方法を知らず、大切な機会を逃しています。では、さまざまな金融データの意味を理解し、Pythonを使用した分析方法を学ぶことができます。

自然言語処理 (NLP) は、人工知能の中で最も急速に成長している分野の 1 つです。このコースでは、NLP の基礎から、最新の NLP 技術 (ディープラーニングを使用したもの) まで幅広く取り上げます。特に、ChatGPT などの最先端の生成モデルについて詳しく説明します。

この講義は、OpenAI APIを活用してテキスト・画像・音声・ドキュメントベースの生成型AIアプリケーションを直接実装する実習中心のコースです。 Anaconda・Jupyter Notebook環境の構築から始まり、API Key管理、コスト・トークンの理解など、実務に必ず必要な開発環境設定を扱います。 最新のResponses APIをベースに、テキスト生成、要約、分類、Vision(画像理解)、音声処理、PDF入力処理を実装し、Function Calling、Structured Outputs(Pydantic)、Embedding、RAG(File Search)など、現場ですぐに使える核心機能を段階的に実習します。 また、Web Search、Code Interpreter、Streaming、Background作業、Conversation State管理まで含め、単純な呼び出しを超えて「知能型AIサービス」へ拡張する方法を学習します。 最後に、Agents SDK、MCP(Model Context Protocol)を活用してツールを自ら選択・実行するエージェントベースのAIシステムを実装し、実際のサービス開発に必要な構造と設計の観点を共に身につけることを目標とします

本講義は、推奨システムの基本概念からディープラーニング適用原理まで取り上げます。コラボレーションフィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッド推薦システムなど、さまざまな推薦アルゴリズムを学び、推薦サービス開発のための実務能力を育てましょう！

データの海で道を見つけ、人工知能の未来を探求しましょう。この講義では、ビッグデータと人工知能（AI）という二つの巨大なテクノロジーの流れを探求し、それらがどのように私たちの生活と仕事に革新をもたらしているのかを探ります。

機械学習とディープラーニングの概要と基本的なツールの使い方、そして学習に必要なPython言語の知識を短期間で習得できます。

直感的で Pythonic な PyTorch を通じて、ディープラーニングモデルを直接構築する方法を学習します。最新の PyTorch バージョンを反映しました。

コーディングが初めてですか、それともコーディングスキルを一段階アップグレードしたいですか？ Python、その強力で柔軟な言語であなたを案内するこのレッスンは、あらゆるレベルの学習者のために設計されています。 ＆quot;フォロー＆quot;この方法で講義を行うことで、実際にコードを書いて実行しながら学習することができます。この講義では、Pythonがなぜ最も人気のあるプログラミング言語なのかを知ることができます。人工知能からWeb開発まで、さまざまな分野で無関心な可能性を示すPython言語の習得は、個人の可能性を大きく上げる機会になるでしょう。

Web開発者なら誰でも知っているJavaScript、今この強力な言語で機械学習の世界を探検してみてください！このレッスンでは、JavaScriptで強力な機械学習ライブラリであるTensorflow.jsを活用して、機械学習モデルを構築および展開する方法を学びます。 Webベースの機械学習アプリケーションの開発に必要なすべての技術を段階的にガイドします。このコースでは、学習者は機械学習の主な原則を体系的に理解することができます。さらに、JavaScriptとTensorflow.js APIを活用したディープラーニングモデルの開発方法、および事前訓練されたモデルに基づく移行学習（Transfer Learning）の活用法と、これらすべての知識がブラウザ環境で相互作用的に適用される方法を学びます。

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

このコースで学べること LangGraph in Actionへようこそ。このコースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイをマスターするための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、そして本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基本を理解することから、フルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを実現するために必要なスキルを習得できます。 コースのハイライト 状態ベース設計:ノードとエッジというLangGraphの中核となる哲学を深く学び、構造化された保守性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理:チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探求し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー:ヒューマン・イン・ザ・ループシステムの構築、並列実行の実装、マルチエージェントパターンのマスターを行います。 本番環境対応の開発:非同期操作、サブグラフを学び、FastAPIとDockerを使用したフルスタックアプリケーションを作成します。 コース修了時には、強固な理論的理解だけでなく、完全にオープンソースツールを使用してAIエージェントをどこにでもデプロイできる実践的なスキルを身につけることができます。最先端を走り続けたい開発者であれ、AIツールキットを拡張したいベテランエンジニアであれ、このコースは急速に成長するAIエージェント分野に対応できる力を提供します。 実世界のアプリケーションにおけるAIエージェントの採用が増加する中、このコースは実践的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイする準備を整えます。一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう!

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

コードで一気に理解できるPyTorch_プロジェクト編は、画像、ビデオ、自然言語データを活用し、実践的なディープラーニングプロジェクトを実装しながら、理論よりもコード中心の学習を通じてモデルの構造と流れを理解します。

Multi Head Attentionから始まり、Original Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデル、Vision Transformerまで、コードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことができます。

Mastering Model Context Protocol (MCP)は、開発者が実用的で安全な、本番環境対応のAIバックエンドを構築できるよう支援する、実践的でエンジニアリング重視のコースです。 何千人もの受講生がLLM統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する混乱を克服するのを支援してきた経験から、最も一般的な問題を解決するためにこのコースを作成しました。 「LLMが安全に呼び出せる信頼性の高いバックエンドをどのように構築すればよいか?」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すればよいか?」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか?」 「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すればよいか?」 このコースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全に安全でDockerized化されたシステムのデプロイまで、段階的にガイドします。 すべてのレッスンは実践的で、複雑さを取り除き、最新のAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを提供するように設計されています。 曖昧なチュートリアルに不満を感じていて、MCPに関する明確で具体的なエンジニアリングレベルの理解を求めているなら、このコースはあなたのために作られています。

Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう！ 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう！

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

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。

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:)

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。

自分だけのAI自動運転車を作ってみましょう！AIと強化学習について最も面白く、速く学べる講座です。本講座は、DeepRacer 韓国ランキング1位の開発者が制作しました。

本講座は、AI技術を初めて接する学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成された入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。

この講義では、マルチエージェント、カリキュラム学習、分散学習など、機械学習エージェントのさまざまな機能について学び、実際に使用することができます。また、好奇心に基づく探索や、可変的な入力にも対応可能な強化学習アルゴリズムについても学習できます。