3千人の受講生が選んだ講義！GPT-5バージョンにアップデート！ ChatGPTでどこまでできるの？ 株式自動売買アプリケーションとWeb投資レポート制作！

データ分析の経験も特別なスキルもないプランナー、マーケターが、最も基礎的なレベルでデータ分析を試せる方法を、様々な事例とともにご紹介します。長年にわたり、100以上の企業や公共機関などで2千名に及ぶ受講者の方々と共に実習しながら、データ非専門家という立場で最も現実的に活用可能な分析法として内容を構成しました。

初めて公開されたChatGPTオープンソースGPT-OSS、誰よりも早く試してみる。 GPT-OSSとは何かを知り、ローカルで動かしながら誰よりも早くGPT-OSSで圧倒的な差をつけましょう!

このOnline Classesでは、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems実装 - PyTorch/RecBoleを活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

AI時代が到来し、データパイプラインの構築は企業の競争力を左右する核心的な力量として位置づけられています。最も広く使用されているAirflowを活用し、効率的なデータパイプラインを構築するノウハウを、実戦経験と豊富な講義経歴を持つシリコンバレーの専門家（元Udemyデータチームヘッド、現サンノゼ州立大学データ修士課程教授）から直接学んでみましょう。

ビジネス実践では、データナビゲーション（EDA）、データクリーニング、スケーリング、異常値処理、対数変換、カテゴリエンコーディングなどが必要な理由と、どのように対処する必要があるかを学びます。また、テーブルデータの結合、（非定型）時系列データの処理方法を学びます。

データパイプラインを効率的に作成し管理するためのOrchestrationツールであるAirflowについて学ぶ講義です。初心者でも順を追って学べるAirflowマスタークラスへようこそ！

print()はもうやめよう！Python loguruライブラリで簡単で強力なロギングを学んでみましょう。 基本概念からファイル管理、FastAPI Webアプリ連携とSlack通知まで、 実習中心で一歩ずつお教えします。

AIとの対話で3ヶ月で3つのサービスを作りました。 開発者もコーディングも必要なく、AIと一緒に実用的なウェブサービスを構築します。

データはあるけど、これをどうPythonで読み込んで処理すればいいか途方に暮れていますか？心配しないでください。Pandasの魔法で処理できます。Pandasは最も強力で、効率的で、有用なデータ処理ライブラリです。 Pandasでデータ前処理スキルアップ！インサイトたっぷり！

このコースは、Azure上で本番環境レベルのLLMアプリケーションを設計・デプロイした実際の経験に基づいて構築されています。 おもちゃのような例や独立したノートブックに焦点を当てるのではなく、実験段階から実際のシステムへ移行する際に直面する具体的な課題を通して受講者を導きます。データ取り込み、ベクトルストレージ、サービスオーケストレーション、クラウドデプロイメント、セキュリティなどです。 コース全体を通じて、複雑なAzureサービスを明確で実践的なステップに分解し、各アーキテクチャ上の決定がなぜ行われるのかを説明し、スケーラブルなシステムにおいてコンポーネントがどのように連携するかを示します。受講者は、完全なLangChainベースのアプリケーションを構築、デバッグ、デプロイすることで学び、実際のインフラストラクチャとアプリケーションレベルの問題を解決する自信を獲得します。

この包括的なコースでは、Cursor AI、Claude Code、v0、ChatGPT、ReplitなどのAIツールを使用して、あらゆるフルスタックアプリケーションを構築する方法を学びます。コーディングの基礎、フロントエンドおよびバックエンド開発、データベース統合、デバッグ、デプロイメントを習得できます。初心者の方や、AIを活用して実際のWebアプリやモバイルアプリを迅速かつ効率的に構築したい方に最適です。

あなたを真の実践ゲーム開発者へと導く講座。 実践プロジェクト4つとAI特化のゲーム3つで、限界を超えてみましょう！

この講座は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を 👉 概念説明で終わらせず 👉 実際に動作する構造を直接作りながら 👉 拡張・高度化まで体験する実習中心の講座です。 シンプルなRAGの例から始めて、 Advanced RAG → Modular RAG → AgentベースのRAGまで 実務ですぐに活用できるレベルで段階的に学習します。

あなたの「退勤時間」を見つけ出す秘訣 エクセルの数式一つが壊れて徹夜し、誤字一つのせいで報告書全体が台無しになる経験、会社員なら誰でも一度はありますよね? この講義はそんな「繰り返される苦痛」を断ち切るために企画されました。複雑なコーディング文法を覚える必要はありません。テキストで命令するとコードを書いてくれる人工知能を搭載したツールであるCursor AIと、誰でも簡単にウェブサイトを作れるStreamlitを活用します。 私が直接経験した実務の痒いところ(支店別ファイルの統合、修理対象の自動分類、PDF確認書の無限生成など)を、Pythonコード一行も直接打たずに「言葉で対話しながら」解決する過程をそのまま盛り込みました。この過程を終えると、皆さんは単純な事務員ではなく、チームの業務効率を革新する「デジタルトランスフォーメーション専門家」として生まれ変わるでしょう。

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。

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、かつ本番環境対応の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習します。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：LangGraphの中核となるノードとエッジの哲学を深く学び、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をマスターします。 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。最先端を行きたい開発者でも、AIツールキットを拡張したいベテランエンジニアでも、このコースは急速に成長するAIエージェント分野に必要な知識を提供します。 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！

一つのプラットフォームで会議録も書き、アプリも作り、映像制作まで。 Google AI StudioでAIマルチプレイヤーになってみましょう！

Apache Airflowを活用したデータパイプライン構築過程を基礎から実戦まで学習します。Airflowの核心概念とアーキテクチャを理解し、動的DAG、並列処理、分散処理、Custom Operatorなど実務でよく活用される高級設計パターンを実習を通じて身につけます。PythonとDockerで実習環境を構成し、実際のワークフローを設計し運営できる実戦力を育てます。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基礎原理を理論中心に説明します。