ビジネスマンのための生成型AI活用法

Microsoft AI-900資格の同時取得を目指せる特別講義であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、AI概要、機械学習の基礎、コンピュータービジョン、自然言語処理、ドキュメントインテリジェンス、知識マイニング、および生成AIを含む理論と実習が兼ね備えられた形式で提供します。

**"AI哲学 - 人工知能時代の倫理と挑戦"**は、人工知能（AI）の発展とそれが人間社会と文化に及ぼす影響に対する倫理的、哲学的探求を扱ったテーマです。このテーマは単に技術的発展を超えて、AIが人間の生活にどのように影響し、それに応じて私たちがどのような倫理的決定を下すべきかについて深く議論します。

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。

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。

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。

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座はAIがPythonだけの領域という偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、コーディング能力まで付与します。 OpenAI APIベースでAIアーキテクトとして成長しましょう。 AIライター、翻訳者、画家、コーディングパートナーなど様々なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成など核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作ります。 システムメッセージでAIの役割を付与し、有害コンテンツ検閲まで学びながら 既存Javaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。

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。

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！

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

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。

人工知能が初めての方の目線に合わせた人工知能入門講義！データから生成AIまで核心概念を分かりやすくまとめました。人工知能を作るのではなく、質問して説明できるレベルの実務理解を目標とします。

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:)

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。

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。

AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテスト過程を体験し、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策定からテストケースの設計・実行、また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められ、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。

本AI LiteracyとTransformation Series (1)は、以下の内容を講義します。 1. AI時代のデータセンター冷却イノベーション どんな問題：最新AIチップ(GB200など)の爆発的な電力消費により、既存の空冷方式が限界に達し、AI性能低下と莫大な運用コスト問題につながっています。 どう解決：リアドア熱交換器(RDCH)、ダイレクトチップ冷却(DTC)、液浸冷却など革新的な液冷技術を提示します。また、漏れ電流まで予測するインテリジェント制御システムと、廃熱を地域暖房に再利用する循環経済モデルを通じて、効率性と持続可能性を同時に確保する戦略を伝授します。 2. AIパラドックス：脳を覚醒させる思考力強化 どんな問題：AIに思考をアウトソーシングする「認知的オフローディング」現象により、現代人の分析的思考力とリテラシーが急速に退化する「認知的負債」問題が発生しています。 どう解決：AIを単純な正解ツールではなく「認知的ジム」のツールとして再定義します。批評・研究・統合エージェントを活用し、自ら先に考えさせるシステムを構築し、受動的な乗客ではなく方向を決定する「舵取り役」としてのメタ認知能力を強化します。 3. AIメモリ危機：次世代アーキテクチャ設計 どんな問題：AIが要求する短期記憶ストレージ(KVキャッシュ)のサイズは爆発的に増加するのに、高価で容量の小さいHBMだけではこのデータの波に対応できない物理的限界に直面しています。 どう解決：HBM、DRAM、CXLなどを組み合わせた「ヘテロジニアスメモリドリームチーム」構築戦略を提示します。単一部品の性能ではなく、容量とコストのバランスを取るスマートなシステムアーキテクチャ設計能力を伝授し、企業の総所有コスト(TCO)を画期的に下げるソリューションを提供します。 4. パランティアオントロジー：実行するデータインテリジェンス どんな問題：データは溢れているが断片化されており、実際の意思決定と実行につながらない「データの墓場」問題が企業のイノベーションを阻んでいます。 どう解決：物理的資産をデジタルにマッピングする「オントロジー」エンジンを通じて、データに文脈と意味を付与します。分析結果を運用システムに即座に反映する「アクションタイプ(実行能力)」を通じて、現場担当者がIT部門の助けなしに直接ビジネスを指揮するデータ民主化を実現します。 5. 巨大な再配線：AIインテリジェンススタック戦略 どんな問題：インターネット時代の「決定論的計算」方式からAI時代の「確率的予測」方式へと技術パラダイムが根本的に変わり、既存のビジネス構造が丸ごと揺らいでいます。 どう解決：半導体からアプリケーションまでつながる「5段階インテリジェンススタック」マップを通じて変化の実体を解明します。AI機能を直接作るか(Build)買うか(Buy)を決定する戦略的意思決定フレームワークを提供し、自律運営企業へと向かうロードマップを描きます。 6. 忘れるAI：フィードバックを通じた潜在力最大化 どんな問題：新しい情報を学ぶと既存の知識を忘れてしまうAIの「破滅的忘却」現象と、一方的な命令によりAIの性能が十分に発揮されないコミュニケーションの問題があります。 どう解決：AIに命令する代わりに「コーチング」と例示(サンプル)中心の対話法を習得させます。AIの行動変化ショック(KLダイバージェンス)を最小化する段階的フィードバック技術を通じて、AIが既存の知識を維持しながらも新しい能力を習得させる科学的なトレーニングパートナーになる方法を伝授します。 7. エンジニアリング財務インテリジェンス(Financial Intelligence) どんな問題：過去の帳簿記録と規制遵守にのみ留まっている財務システムでは、不確実性に満ちた未来の資本配分を最適化できません。 どう解決：生成AIを活用し、リアルタイムで数千の変数を演算する「動的シナリオ企画(ウォーゲーム)」体制に転換します。単純な数値を戦略的シグナルに変換する「ファイナンシャルLLM」活用法を通じて、CFOが単純な管理者を超えて企業価値を設計する戦略的アーキテクトへと生まれ変わるよう支援します。

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！

ChatGPTは使っているのに、 なぜこんな答えが出るのか説明するのは難しくありませんでしたか? 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけど正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと言葉に詰まる」 「AI会議で概念説明がいつも曖昧になる」 この講義はまさにこのような方々のために作られました。 この講義はLLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのか説明できる基準を作ります。

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。