TensorFlow 2.0で学ぶディープラーニング入門

LLM（Large Language Model）の基礎概念から、高性能LLMであるLlama 2モデルを、私が望むデータセットにFine-Tuningする方法まで、次々と学習します。

様々な事例を通じて、MCP(Model Context Protocol)を利用した業務自動化の方法(Playwright クローリング、Figma デザイン、Notion データ整理、Excel データ分析)を学習できる講座です。

랭체인(LangChain)ライブラリの概念と活用方法を学習し、랭체인(LangChain)ライブラリを利用して自分だけのChatGPTを作ってみる講座です。

ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルであるTransformerとBERTまで、ディープラーニング自然言語処理(Natural Language Processing [NLP])の原理と活用方法を様々な例と実習コード実装を通じて学習します。

様々なローカルLLM(Qwen、Gemma)を活用する方法を学習し、LLMシステムの性能を効率的に評価(Evaluation)し改善する様々な技法を見ていきます。

実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）技法を学習してみます。

車両ナンバープレート認識実戦プロジェクトを通じてディープラーニング/TensorFlow/コンピュータビジョン基礎から実務応用まで全過程を一度に学習できるオールインワン型の講義です。さまざまな練習により、カスタムデータセットに最新のディープラーニングモデルを適用するための実践的なスキルを身に付けることができます。

Cursorを使って、自分だけのMCPサーバーを作ってみながら、開発者の未来の姿であるVibeコーディングを体得する講座です。

最新AI技術の集大成であるAIエージェント！様々なAIエージェントを実装してみながら、LangGraphを利用した自分だけのAIエージェント実装法を学習してみます。

AI企業レビューを通じて、AI技術が私たちの現在と未来をどのように変えていくかを様々な事例を通して見ていきます。 AIプロジェクトを推進するために必要な要素を検討することで、来たるべきAI Transformationを準備します。

GoogleのGeminiモデルの概念とGemini APIの活用方法を学習し、Streamlitを利用してさまざまなAIアプリケーションを作成する講義です。

AIカスタマーセンターチャットボット（AICC）を構築しながら、実践的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築する方法を学ぶ講座です。

LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.

eベスト投資証券xing APIを利用して株式自動売買ボットを作る講義です。 1年365日に自動で取引する独自の株式自動売買ボットを作ってみてください。

ChatGPTを利用したウェブサイトクローリング方法を学習できる講座です。ChatGPTがもたらす変化した未来を、事前に体験してみてください。

ChatGPTを利用したデータ分析とPandasの活用方法を学習できる講座です。ChatGPTが創る変化した未来を先取りして体験してみてください。

ChatGPTを活用した様々な業務自動化方法(Excel、PPT、スクレイピング、画像処理)と、業務自動化のためのPython(パイソン)基礎を学習できる講座です。ChatGPTが作り出す変化した未来をぜひ事前に体験してみてください。

GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)論文をTensorFlow 2.0を利用してゼロから実装してみながら、ディープラーニング論文の実装能力を学べる講義です。

ChatGPTを利用してさまざまなクオンツ投資戦略を作成する方法を学習できる講座です。ChatGPTを利用して自分だけのクオンツ投資戦略を作成してみてください。

自動収益を出すことができるビットコイン暗号通貨コインボット開発のための[アイデア発掘-データ収集-バックテストによる検証]プロセスと講師が開発したAIS1、AIS2投資戦略の原理、種目選定と買収、売り打点とバックテスト、ボット実行のためのソースコードを学習できる講義です。

ディープラーニングとは何ですか？ディープラーニングの概念を完全にまとめ、実際に活用してみるディープラーニングと挨拶する過程！

TensorFlow 2.0の基礎文法を勉強し、 ディープラーニングの理論をテンソルフローの実践コードとして習得します。

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。

本講座は、AI技術を初めて接する学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成された入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。

スパーク機械学習の中核フレームワークの理解、難易度の高い実践問題によるSQLベースのデータ処理、業務ドメイン分析によるデータ分析と最適化された機械学習モデルの実装能力まで、大容量データ基盤から機械学習の専門家として認めたい場合は、この講義と一緒にしてください。

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

Multi Head Attentionから始まり、Original Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデル、Vision Transformerまで、コードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことができます。

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

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:)

試験の形式と出題傾向を一目で把握！全120問で実践感覚を養いましょう。 独学でも体系的に学習できる、AWS AI Practitioner 本番試験の完璧な対策。

40種類以上の経済指標と株価データをAIで分析し、S&P 500、QQQ ETFだけでなく個別銘柄まで予測する強力な株価分析モデルをご自身で作ってみましょう！

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

このコースは、初心者が人工知能をシンプルかつ実践的、そして体系的に理解できるように設計されています。 多くの受講生は、複雑な専門用語や不明瞭な説明、あるいは具体的な事例の不足によって、AIに対して圧倒されてしまいがちです。このコースでは、視覚的なツールや実世界の事例、ステップバイステップのデモンストレーションを活用し、AIの概念を分かりやすいアイデアに分解することに重点を置いています。 難解な数学や理論ではなく、AIがどのように機能するのか、人気のAIツールをどう使うのか、そして学習、生産性、開発、ビジネスの場面で自信を持ってAIを活用する方法を学びます。コースを終える頃には、AIの強固な基礎が身につき、最新のAIツールを理解し、より高度なトピックを自ら探求できる自信が持てるようになっているでしょう。

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

データアナリストとして成長したい初心者の方のためのPython基礎講座です。 - データ分析をしたいけれどPythonを知らない方 - Pythonで機械学習を学びたい方 - ビッグデータ分析技師実技試験を準備している方 - Pythonで機械学習ベースのアプリケーションを開発したい方

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

電子・半導体産業は超精密工程と複雑なサプライチェーンにより、データ基盤管理と革新が特に重要な分野です。この講義はAI技術を活用して不良検出、工程最適化、予知保全、サプライチェーン管理など電子・半導体製造業ですぐに適用できる実務戦略を扱います。 グローバル企業の実際の事例とともに、中小・中堅企業が現実的に活用できる低コスト・高効率AI導入方法も提示します。これにより受講生は生産性向上とコスト削減だけでなく、未来競争力を備えるAI基盤製造戦略を理解し適用できるようになります。