数多くのAI企業に会いながら感じたAI開発の現状

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。

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。

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。

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。

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。

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。

初めてプログラミングを始める方のためのウェブ開発入門講座です。HTML、CSS、Javascriptを学び、Instagramの投稿カードを作成することで、ウェブページ制作に不可欠な基礎内容を学習します。

Pythonを使って本番投資に役立つツールを作りたいですか？このレッスンでは、Python中級者向けの金融データ分析用のインタラクティブWebダッシュボードを作成し、深刻な定量化作業のためのペアトレーディング戦略について学びます。皆さんだけの有用な分析ツールを作って金融データをより強力に分析し、賢明な投資決定を下すのに役立つことを願っています。

Pythonを活用して、あなただけの指標を作成し、便利に証券を分析できるようになるツールを作ってみましょう！

<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。

基本概念から一歩ずつ説明し、実際にウェブ環境で動作する様々なアプリケーションを作成する実習を通じて、実践的な知識を身につけられるようサポートします。この講座をすべて修了すれば、プログラマーとして即戦力になれます。

成長する IT 人の祭典、インフコン 2024 で行われたオープニングおよび発表セッションを動画で再視聴できます。

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。

生活コーディングの最初のウェブ開発講義、<WEB 1 - HTML & Internet>のリニューアル版が、インフラン（Inflearn）限定で公開されます！

前） トス Product Designer カン・ヨンファ様と Inflearn が共にしたプロダクト・デザイン・ミットアップの現場を盛り込んだ講義です！ 10年目のプロダクトデザイナーの数々のインサイトや業務ノウハウを学べます！

1月31日夕方7時に行われたミットアップ映像です。

25年7月に実施したTDDオンラインライブミートアップの録画映像です。

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。

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。

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。

ExcelとOrangeで完結する顧客分析、 クロスセルからA/Bテスト、離脱リスク管理まで一度に

この講義は、ChatGPTが単なる対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AIエージェントへと発展するすべての過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの主要フレームワークを活用して、実務ですぐに活用できるAIエージェントを自ら作成します。

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。

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礎原理を理論中心に説明します。

AIがブラウザを直接開き、シェルスクリプトを書いてサーバーの問題を解決するとしたらどうでしょうか。WindowsとLinuxを自在に行き来しながらOpenClawで実現する実践的な自動化ノウハウを通じて、複雑な設定なしで自分だけの強力なリモート開発環境を完成させる最短ルートをご案内します。

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。

この講義は、AIを使ってはいるものの、どこまで信じて使うべきか迷っている方のために、 AIを仕事や作業プロセスに過度になりすぎず、かつ実際に役立つ形で活用する方法を扱います。 専門的な開発知識や複雑なツールを前提とせず、誰もが自分のワークフローの中でAIをどのように活用すればよいかに焦点を当てます。 プロンプトを複雑に作成する方法よりも、**「どんな瞬間にAIを使うべきで、いつは使わない方がいいのか」**、 AIの結果をそのまま信じずに**「確認し、整える思考法」**を中心に解説します。 この講義を通じて、AIをすべてを代行してくれる自動化ツールではなく、 共に考えを整理し、作業を補助してくれる**「実用的なパートナー」**として活用するための基準を身につけることができます。

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。

AI時代、開発者は単なるコーダーではなく「統合者」にならなければなりません。 この講義では、Unreal EngineとChatGPT・Claudeといった最新のAIツールを実際のC++開発プロセスに統合する方法を扱います。Unreal公認インストラクターのYALが直接設計した実務例題を通じて、AIがコードを生成・分析・補助する開発環境を構築し、AIとUnrealを統合した次世代のC++ワークフローを完成させることができます。

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。

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。

ChatGPTは使っているけれど、 なぜこのような回答が出るのか説明するのに苦労したことはありませんか？ 「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れど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIの会議で概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにそ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を説明できる基準を身につけることができます。

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！

『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。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

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。