[無料] Notion MCP: 入門から活用まで

CLIとMCPベースのAIツールを活用して、Unity放置系ゲームの戦闘・UI・データ・サーバー機能を実装する講座です。Firebase、広告、アプリ内課金、Addressablesまで適用し、モバイルゲームをGoogle Playにリリースする全プロセスを学びます。

何をどのようにAIに任せればよいのか途方に暮れている会社員のために、実務経験をもとに、反復業務を段階的なワークフローへと変えていきます。

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わたしも以前は、ブログを書くのに何時間もかかっていました。 文章を書くのが得意ではなく、タイトルを考えるだけで30分、サムネイル作りで1時間。SNS投稿文まで考えると、1つの記事を完成させるのに半日かかることもありました。 話すのは得意なのに、それを文章にまとめるのが苦手。音声配信は楽しいのに、ブログ化する作業が億劫で、いつも後回しにしていました。 でも、Google Opalを使い始めてから、すべてが変わりました。 音声ファイルをアップロードするだけで、ブログ本文・タイトル・サムネイル・SNS投稿文がすべて自動生成されるようになったのです。 しかも、自分のライティングルールを参照させることで、「AIっぽくない」自分らしい文章が生成されます。 このコースでは、わたしが実際に使っているワークフローを、あなたも最短ルートで作れるようになります。 プログラミング経験は不要です。日本語で指示を出すだけで、AIアプリが作れます。 音声配信をしていない方でも大丈夫。その場で思いついたブログネタを話すだけで、記事が完成します。 もう、文章を書くのに何時間も悩む必要はありません。 話すだけで、ブログ・サムネイル・SNS投稿が完成する。そんな未来が、今日から始まります。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

AIサービスを利用する前に知っておくべき用語であるトークンとコンテキストの意味、そしてLLMがなぜ '生成型' AIと呼ばれるのかを理解できます。非構造化テキストデータを構造化データに加工し、PPTとダッシュボードを生成する簡単な実習をClaude for Desktopで進めます。Claude Codeのインストールから基本的な使い方まで学び、バイブコーディングを始められる基礎を身につけます。

難しいAIを比喩一つで最後まで？！単語ではなく原理で理解する、AI原論の第一歩。

[AIコーディングツールの核心概念] 無料入門コース

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。

トランスフォーマーベースのLLMアーキテクチャとGPU活用戦略を理解し、vLLMを活用した実際のサービング過程まで直接実習します。 AIシステムパイプラインの構築からモニタリング、マルチGPUの活用まで実務フロー全体を扱い、 複雑な数式なしで図解と実習を中心に直感的に理解できるように構成された講義です。

韓国語を深く理解し、長文にも対応し、実際の業務まで遂行するAI――それがSolar Open 2の目指す方向です。 このクラスでは、Upstageが公開したSolar Open 2のテクニカルレポートを、「紹介 → 設計 → 学習 → 評価」の順にわかりやすく解説します。 専門用語は日常的なたとえや視覚資料を用いてかみ砕き、初心者でも「何を・どのように・なぜ」を一連の流れで理解できるようにします。

AI、その中でもChatGPTのようなGenerative AIについて多岐にわたって学習し、それを基に実務で活用できるAIツールの使い方をお伝えします。生成AIを活用したマーケティング企画や、マーケティングコンテンツ開発に役立つ生成AIツールの紹介と活用（ChatGPT、画像生成AI）といった内容で構成されています。

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この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

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生成AIの活用過程で発生する可能性のある情報セキュリティおよび個人情報保護の問題を理解し、AI基本法と最新のセキュリティ戦略に基づいて安全なAI活用体制を構築できるよう、完全ガイドを提示します。

AI、ついに身体を持つ - ロボット時代、私の生存戦略は？ フィジカルAIは単なるロボットではありません。人工知能、ロボット工学、エネルギー技術の大融合が生み出した経済パラダイムの転換です。本コースでは、フィジカルAIの登場背景からグローバル・ビッグテックの戦略、ハードウェア主権、そしてロボット税、ベーシックインカム、グローバルな不平等といった未来社会の課題まで、多様な視点で確認することができます。

Codexを活用し、ビジネス企画、ホームページ制作、マーケティング資料、業務整理、メール自動化までを繋げる実務型講座です。開発者でなくてもAIに仕事を任せ、成果物をブラッシュアップする方法を習得できるよう、Notion、Linear、Figma、Google Workspaceを実際の業務フローに沿って扱います。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。