最新ビッグデータ及び人工知能トレンド理解

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。

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！

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。

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。

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

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。

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！

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。

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。

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。

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。

最近、人工知能分野の驚くべき成果は、すべて強化学習分野で発表されています。 ロボット、自律走行技術、人間に似た機械など、真の人工知能技術の革新を遂げている強化学習技術を初心者の視線で分かりやすく基礎から高級レベルまで取り上げました。

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。

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。

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。

AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテストプロセスを体験しながら、テスターの役割を学びます。 AIベースのシステムテスト戦略の立案から、テストケースの設計・実行、さらにテスト支援のためのAI活用方法まで幅広く習得します。 本コースはISTQBのAI Testingシラバスに基づいて進行され、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。

半導体に関する製造革新案をベンチマーキングし、半導体データでコーディングなしに機械学習、深層学習を試すことができます。

本コースは、AIモデリングプロジェクトを実務で熟練して遂行するための基本理論と実務活用能力を同時に身につけられるよう構成されています。 学習者はAIプロジェクトの全体的な流れを理解し、問題定義 → モデル設計 → データ確保及び前処理 → 特徴抽出 → モデル学習及び検証まで段階別過程を実習と共に経験することになります。 また、様々な状況で最適なAIモデルを選定し管理する方法を学習し、実際のビジネス現場に適用できるAI実務能力を身につけることができます。 本コースを通じて学習者は、AIモデリングプロジェクト全過程を体系的に理解し、これを基にデータ基盤問題解決能力を強化することができます。

この講義を通して、人工知能大学院の入試過程と準備方法を最初から最後まで理解できるようになります！ 合格の確率を高める良い情報も一緒にお伝えします！

データが爆発的に増加し、リアルタイム処理が重要となる時代に、エッジコンピューティングはもはや選択ではなく必須技術として確立されています。本講座は、エッジコンピューティングの核となる概念から実際のビジネス環境に適用する構築戦略まで、すべてを体系的に学習できるよう構成されています。 本講座を通じ受講生の皆様は、エッジコンピューティングの基本原理をしっかり固め、実際の業務やプロジェクトに適用できる実践的な知識とノウハウを習得します。未来IT環境のコア技術であるエッジコンピューティングの専門家として成長するための、最も確実な第一歩を踏み出しましょう！

100回以上実施したディープラーニング教育の経験をもとに、受講生が最も難しく感じた核心的な基礎理論を体系的にまとめた講義です。 この講義は非専攻者でも理解できるよう、数学的直観、モデル学習原理、コード実装を段階的に結びつけて説明し、単純なライブラリの使い方ではなく、AIモデルが学習される根本的な構造と動作原理を深く扱います。 勾配降下法、誤差関数、最適化、パーセプトロン、多層ニューラルネットワーク、誤差逆伝播などディープラーニングの核心的な基礎技術を直接数式とコードで実装しながら、AI原理を理解する実力あるエンジニアへと成長できるよう設計された実践型入門コースです。

人工知能が初めての方の目線に合わせたAI入門講座！データから生成AIまで、核心となる概念を分かりやすく整理しました。AIを作るのではなく、問いを投げかけ説明できるレベルの実務的な理解を目指します。

この講義は、ChatGPTが単純な対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AI Agentへと発展する全過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmith 3つの核心フレームワークを活用して、実務ですぐに使えるAI Agentを直接作ってみます。

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。

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:)

あなたのアイデアを、わずか数分で美しいプレゼンテーションに変えることができます。 スライドのデザインに何時間も悩む必要はもうありません。GAMMAのAI技術を使えば、コンテンツ作成のプロセスを劇的に改善できます。

この講義では、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 活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

Midjourney&RunwayでハイクオリティなAI映像を制作してみましょう。サムスンと協業したキム・ドンア監督が仮想ブランドを基盤にAI映像の制作過程を段階別に直接お伝えします。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術LLMとAgent。LLMは現時点でAGIに最も近づいた技術です。この講義では一般人の視点からLLMとAgent技術について学びます。

AIはもはや、開発者や専門家だけのツールではありません。 すでに学生、就活生、会社員、企画者、開発者に至るまで、 あらゆる職種で「AIを使う人 vs 使わない人」の格差が広がりつつあります。 この講義は、 ✔️ AIを代替技術ではなく、自分の生産性を爆発させるツールとして使う方法 ✔️ 実際に業務・勉強・就職・企画・開発ですぐに役立つプロンプト ✔️ 「AIを使ってみたけどイマイチだった」という人をAIの達人に変える思考法 を中心に構成された実践型の生存ガイドです。 単なる機能の説明ではなく、 👉 AI時代にどのような人だけが生き残るのか 👉 その人が実際にAIをどのように使いこなしているのか を、私の経験と事例を中心にお伝えします。

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

ブロックコーディングEntryを活用し、コンピューティング的思考力及び問題解決能力を養い、Entry AIツールを通して人工知能の概念を習得し、簡単な機械学習を実習する。

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。