人工知能コーディングのためのエントリー

複雑な概念を簡単な用語で解決し、基礎からコラボレーションプロジェクトに適用する方法まで学びます。

Python言語の基本的な文法を学び、それを活用した簡単なロジックを書く練習をして、さまざまなライブラリを学びます。

챗GPTとテキスト生成AIを理解し、それを実生活の業務に効果的に活用する方法を学びながら、さまざまな例を通じて実習し、実際に適用してみることができるように構成しました。

NCS改訂情報処理記事手書き合格のための核心要約特講で、CBT筆記試験と必答型実技試験を効率的に学習できます。

この講義は、テキスト、画像、動画、音楽など、多様な生成AI技術の基本原理と実際の活用方法を紹介し、創造的な問題解決能力を育むのに役立ちます

ビッグデータ分析技術の種類と分析のためのPythonライブラリを紹介し、統計的分析技術と機械学習分析技術の基礎について紹介しよう。

NCS改訂情報処理記事実技合格のための核心要約特講でCBT筆記試験と必答型実技試験を効率的に学習できます。

●オレンジ3ソフトウェアを使用したデータ分析の基礎から機械学習まで学習 ●実際のデータセットを活用した実習で実務能力を強化

このレッスンは、AduinoとMicrobitを活用したハードウェアの構築とコーディングを通じて、IoTの概念を理解し、実務能力を向上させることを目的としています。

Javaの基本的な文法とオブジェクト指向プログラムを学ぶ

初心者のためのWebプログラミング講義。 HTML、CSS、JavaScriptの基本的な文法と活用法を段階的に学習できるように構成されています。 Webページの構造とデザイン、インタラクション機能の実装など、Web開発の重要な要素をカバーしています。

この講義を通じて、人工知能を理解し、アプリインベンターのプログラミングを学び、人工知能技術を利用したスマートフォンアプリを作ることができると予想します。

メタバスの概念から活用まで一度に解決できます。メタバス入門者に多くの役に立つでしょう。

この講義では、C言語の基本的な文法を学ぶことができます。 講師：チョン・ウンミ教授（国立安東大学SW融合教育院）

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！

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。

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。

データの海で道を見つけ、人工知能の未来を探求しましょう。この講義では、ビッグデータと人工知能（AI）という二つの巨大なテクノロジーの流れを探求し、それらがどのように私たちの生活と仕事に革新をもたらしているのかを探ります。

Pythonの基本的な文法について、多くの演習を行う講座です。 Pythonの文法と合わせて、機械学習やディープラーニングに用いられる実践演習を行う講座です。

AWS認定AI Practitioner 過去問解答コースは、資格合格のための重要ポイントをまとめたコースです。 まず、AI/MLおよび生成AIの基本概念を迅速に復習し、試験によく出る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、様々な実際の課題状況にどのようなAIソリューションが適切か判断する練習を行い、AIモデルの責任ある利用とデータセキュリティ関連の内容も扱います。 最後に、過去問のタイプ別解答戦略を習得し、実践的な模擬試験を通して試験に備えます。このコースを通して短時間で効率的に試験を準備することができます。

[人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

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。

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。

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。

「LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作ってみる第一歩！」 この講義は初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるよう設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデル読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階別にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングがこのように動くんだな」という感覚を掴むことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作ってみる達成感を直接感じてみてください！

AI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、主要な概念をわかりやすくまとめました。AIを開発するのではなく、質問や説明ができるレベルの実務理解を目指します。

論理的思考能力を向上させ、プログラミングのためのツールの使い方を理解し、問題解決のためのアルゴリズムを設計する能力を育成します。

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。

論理的思考能力を向上させ、第4次産業革命時代に自分の専攻と情報通信技術を融合できる能力を培います。

必ず知っておくべきアルゴリズムをスクラッチで学べる「スクラッチアルゴリズム」講義動画です。

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。

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。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

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。