数多くのAI企業と出会って感じたAI開発の現在地

すでに2万人以上が学習し、満足した最高のプログラミング入門講座。 Inflearnが非専門家の立場から直接企画、準備したプログラミング入門講座で、プログラミングをまったく触ったことがない人から実際に活用可能なプログラミング能力まで向上できる講座です。

Pythonの基礎文法知識に基づいて簡単な例から難しい例に難易度を高めていきます。 この過程で一人で学習する方法、しっかりとした文法知識の習得、基本基盤を確実に固めることになります。 さらに、Pythonプログラミングのよく使用されるパターンを学びます。

技術面接対策として、OS の知識を基盤に、マルチスレッド、マルチプロセッシング、並列性、並行性などの文法を扱うためのコースです。複数のリソースを使用して実行効率を高める方法に関する基本知識を学びます。

この講義は、Python の基礎を学んだ学習者が Python を実務に活用できるように、高度な文法を学ぶことに重点を置いています。Python の独自の特徴を理解して素早く習得することで、中級レベルのプログラミングに慣れることができます。

幅広い Python 開発経験とオンライン/オフラインの授業経験を基に、Python メタプログラミングと深い文法を扱うコースです。さらに、Python 就職活動中の面接や経験者の技術面接にも役立つカリキュラムを用意しました。また、自分で作成したライブラリを PyPI (Python Package Index) に直接配布するプロセスも説明します。

世界で最も多くの人々が使用しているコラボレーションツール、Figmaを学んでみましょう! UIデザインのスケッチ、プロトタイピング、コラボレーションのためのデザインツールFigmaの基本的な使い方と実務的な使い方を学びます。

Excel をデータ分析ツールとして活用して業務に価値を加えることができます。 Excel の基本的な概念を幅広く、詳細に学習できる基本的な Excel 講義です。

この講座は、Excel の基本を理解している方に、中級以上のレベルでデータ分析と視覚化チャートの作成方法を教える講座です。この講座で、Excel を完全にマスターできます。

初めてプログラミングを始める方のためのWeb開発入門講座です。HTML、CSS、Javascriptを学び、Instagram投稿カードを作成することで、Webページ作成に不可欠な基本的な内容を学びます。

Javaの基本概念、この講義で一度につかみます。 また、学士管理プログラム、子どもの家食代管理などの例の実習を通じて学んだ内容をまさに私のものとして😀

この講義では、IT/テクノロジー分野でサービスを企画するためのサービス企画およびデザインの方法論、およびサービス企画者が備えておくべきさまざまなソフトスキルについて説明します。最後に、AI音声認識サービスを例に、サービス分析まで行う初心者向けのUXサービス入門講義です。

スプリングフレームワーク基本から本番使い方まで！充実して幅広い説明と例を通じ、現場に直接投入され活躍する開発者に生まれ変わりましょう。

基本的な概念から順を追って説明し、実際にウェブ環境で動作するさまざまなアプリケーションを作成する実習を行うことで、実践的な知識を習得できるように支援します。この講座をすべて修了すれば、すぐにプログラマーとして人材として投入することができます。

新入UI/UXデザイナーになりたい、またはUIデザインについて学びたい方を対象としたUIデザイン基礎講義です。 UIデザインに関する基本的な知識や実践から、知っておくべきデザインのヒントなどを学ぶことができます。

UX(User Experience, ユーザー エクスペリエンス) の概念を理解し、今日の UX デザイン プロセスとデザイン トレンドを調べ、UX/UI の概念を全体的に学習します。

<2025 知彼知己リレーライブキャンペーン>の一環として1月23日に実施した、フンボタン チョン・フンスさんのライブ映像です。

Excel ではなく Python Pandas を使用すると、データ分析をより簡単かつ効果的に行うことができるという事実! 金融データ分析を通じて、Pandas ライブラリの基本的な機能と実務的な使用方法を学びます。

生活コーディングの最初のウェブ開発講座、<WEB 1 - HTML & Internet>リニューアル版が、唯一Inflearnでのみ公開されます！

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。

『ゼロから作って学ぶLLM』（ギルボット、2025）のGitHubノートブックとボーナスコンテンツを扱う講義です。GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ 『ゼロから作って学ぶLLM』は、セバスチャン・ラシュカ（Sebastian Raschka）が書いたベストセラー『Build a Large Language Model (from Scratch)』（Manning、2024）の翻訳書です。この本は、OpenAIが作ったGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作ってみながら、大規模言語モデルの動作原理を学び活用する方法を提供します。

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。

Pythonを活用して機械学習の技術を学び、実データからの情報抽出方法と予測モデルの開発能力を向上させよう！

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。

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。

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

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。

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。

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。

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

"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に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、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の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はこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 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を作る達成感を直接感じてみてください！

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！

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。

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。