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

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。

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。

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

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。

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。

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。

この講義は、LangChain 1.0とLangGraphを中心に生成AI サービスを設計・実装する全過程を段階別実習で扱います。 単純なLLM呼び出しを超えて、エージェントベースアーキテクチャ、状態(State)管理、メモリ、ストリーミング、ミドルウェア、Human-in-the-Loopまで含む運用可能なAIシステム構造を直接実装します。 ドキュメント・PDF・Webデータベースの RAGシステム、SQL Agent(Chinook DB)、ツール呼び出しベースのAgent、Supervisorパターンのマルチエージェント、そしてLangGraph Graph APIを活用した状態マシンベースのワークフローを実習し、現場ですぐに活用可能な再利用可能なエージェントパイプラインを構築します。 また、構造化された出力(Pydanticベース)、エージェントミドルウェア(Summarization、HITL、Retry、PII保護)、トークン/段階別ストリーミングを通じて、実際のサービスで求められる安定性・拡張性・制御可能性を備えた生成AIアプリケーションを完成させます。 👉 LangChain/LangGraphの内部構造と実行フローを正確に理解したい方 👉 RAG・Agentを「デモ」ではなく実サービス構造で実装したい方 👉 状態ベースエージェント、SQL・ドキュメント自動化、マルチエージェントオーケストレーションまで網羅する現実的な実務ロードマップが必要な方に最適な講義です。

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環境の構築から始め、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中核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。

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。

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。

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。

深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）の必須理論学習を通じて強化学習基礎概念をしっかりと固め、TensorFlowを利用した実際のコード実装実習を通じて深層強化学習の原理を詳しく学習できる講義です。

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。

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。

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。

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。

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。

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！

<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。

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。

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。

データアナリストとして成長したい初心者の方のためのPython基礎講座です。 - データ分析をしたいけれどPythonを知らない方 - Pythonで機械学習を学びたい方 - ビッグデータ分析技師実技試験を準備している方 - Pythonで機械学習ベースのアプリケーションを開発したい方

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。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

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。

「Mastering Model Context Protocol (MCP)」は、開発者が実用的で安全、かつ本番環境に対応したAIバックエンドを構築できるよう設計された、エンジニアリング重視の実践的なコースです。 LLMの統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する何千人もの受講生の混乱を解消してきた経験から、最も一般的な課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構築するにはどうすればよいか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すべきか？」 「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べきか？」 本コースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全にセキュアでDocker化されたシステムのデプロイまで、ステップバイステップでガイドします。 すべてのレッスンはハンズオン形式で、複雑さを取り除き、モダンな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習得でき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おり、MCPについて明確で具体的、かつエンジニアリングレベルの理解を深めたいと考えているなら、このコースはまさにあなたのためのものです。