実践人工知能につながるディープラーニング概念把握

AI分野で活用度が非常に高いディープラーニングフレームワークであるPytorchを利用して、様々な人工神経網を実装する講義です。

機械学習/深層学習の研究に必ず必要な線形代数の内容を取り扱います。

ディープラーニング次世代革新技術の一つである物理情報ニューラルネットワークを勉強し、Pytorchを利用して直接実装を行う講義です。 人工知能の次世代革新技術を私と一緒に学びましょう！

リアルタイムオブジェクト認識モデルである初期YOLOモデルから最新モデルまで学べる講義です。さらに、オブジェクト認識に加えて、さまざまなディープラーニング技術を学びます。

数学なしで高度な機械学習モデルを理解し、Pythonを介して簡単に実装する方法を学びます。

ディープラーニング最新の技術の一つであるVision Transformerを勉強し、Pytorchを利用して論文を実装する講義です。ビジョン分野の新しい未来を私と一緒に体験してください！

OpenCVで画像や画像を処理し、ディープラーニングを活用して顔やさまざまなものを識別して認識する内容を学びます。眠気防止、年齢と性別識別、通り過ぎる人数世紀、顔追跡、不良リンゴとみかんを探してくれるYOLOなど、面白いプロジェクトを理論とともに学ぶ過程です。

人工知能がもたらす未来にワクワクしていますか？ AI！AI！AI！人工知能の世界が近づいています。 人工知能が変える私たちの未来が楽しみですか？それとも怖いですか？ 人工知能を正しく学び、人工知能を迎え入れましょう！

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、 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:)

Physical AIの基盤となる模倣学習（Imitation Learning）とVLA（Vision-Language-Action）技術の核心概念と作動原理を体系的に学習します。実際の事例分析を通じて、Physical AIが現実世界と相互作用するメカニズムを理解します。

TensorFlow Object Detection APIを利用した高性能最新のディープラーニングモデルを利用したObject Detectionの実行方法を簡単なColab実習を通じて学習し、最新のディープラーニングObject Detectionモデルの原理を学習できる講義です。

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。

基礎は知っているけれど、実務への適用に悩んでいませんか？現場での経験を活かし、複雑なLLMの構造を明快に解き明かします。

AIを勉強しようとして、線形代数の数式の前でいつも挫折していませんか？この講義は公式を暗記する代わりに、ベクトルや行列が空間で実際にどのように動くのかを視覚的にお見せします。最後まで受講すれば、ニューラルネットワーク、PCA、SVDの背後に隠れた数学を自力で読み解けるようになります。

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

AI人工知能、モバイルが大勢だということは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、モバイルでどのように書くのでしょうか？それでは、生活の中で活用される便利なモバイルComputer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

今、こんな紹介が重要ですか？ 今すぐdeepseek R1モデルを使ってください。

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！

Spark（スパーク）機械学習の核心フレームワークに対する理解、難易度の高い実戦問題を通じたSQLベースのデータ加工、業務ドメイン分析を通じたデータ分析と最適化された機械学習モデルの構築能力まで、大容量データに基づいた機械学習のエキスパートとして認められたいなら、この講義と共に歩んでください。

TensorFlow活用の優良事例であるAirbnbデータサイエンスチームの「Amenity Detection」プロジェクトをクローンプロジェクトとして進め、その経験をGitHubブログにまとめてAIポートフォリオを作成できる講座です。

AI開発を始める方に、何を勉強すべきかをご案内します。

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

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

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。