ビジネスマンのための生成型AI活用法

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。

AWS Certified AI Practitioner既出問題の解説過程は、資格試験合格のための核心要約過程です。 まず、AI/MLおよび生成AIの基本概念を素早く復習し、試験に頻出するAWSの主要AIサービス(例：SageMaker、Rekognition、Pollyなど)の機能と使用事例を学習します。 これを基に、様々な実際の問題状況にどのAIソリューションが適切かを判断する練習を行い、AIモデルの責任ある使用とデータセキュリティ関連の内容も扱います。 最後に、既出問題のタイプ別解答戦略を身につけ、実戦模擬試験を通じて試験に備えます。この過程を通じて、短時間で効率的に試験準備ができます。

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。

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！

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。

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。

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！

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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:)

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。

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。

世界を変えるAIの全てをたった4講で完全攻略！ 第1講. 人工知能の本当の正体 AIは魔法ではない。人間の「知能」を数式のように分析して作ったデジタル頭脳！ 賢いふりをする人工知能の核心構造を徹底的に解明します。 第2講. アルゴリズム、AIの創造的（？）思考法 悩むAIはどのようにして答えを見つけるのか？ 囲碁を打ち、道を探し、あなたの検索結果を予測するAIの戦略を直接見てみましょう。 第3講. AIハードウェア、想像を現実に変えるエンジン！ あなたのスマートフォンの中のチップがAIの心臓だ。 CPU、GPU、TPU、そして未知のその名前まですべて解剖します。 第4講. マシンラーニングとディープラーニングの大激突！ AIが「学ぶ」というのは一体どういう意味なのか？ 古典的なルールベースAIから、最近話題のChatGPTまで！学習の進化を追跡します。