コードで一度に理解できるPyTorch_基本編

コードで一気に理解できるPyTorch_プロジェクト編は、画像、ビデオ、自然言語データを活用し、実践的なディープラーニングプロジェクトを実装しながら、理論よりもコード中心の学習を通じてモデルの構造と流れを理解します。

この講座は、主催機関の出題ガイドに基づき、経営情報可視化実技試験（Tableau）に必須の核心となる概念と機能を体系的に習得することを目標としています。 実戦で頻繁に出題される機能を自由に活用できるように実習中心に構成しており、模擬試験A, Bタイプの問題演習を通じて出題類型への理解と問題解決能力を共に向上させることができます。 講義案および講義資料は、https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime で確認できます。

Python文法の核心だけをぎゅっと整理して差し上げます!! データ型、条件文、繰り返し文、関数など、必ず知っておくべき内容だけを素早く学びたい方、短い時間でPythonらしい文法を習得したい方、 短期間でPythonをマスターしたい社会人、就活生、非専攻者の方々におすすめします。

経営情報視覚化能力資格証課程は、データを効果的に分析し視覚化することで、経営意思決定に必要な情報を明確に伝達する能力を養うことに重点を置いています。これにより、データに基づいた戦略的思考と実務能力を備えた人材として、個人の能力開発および業務能力向上に役立つ様々な知識と技術を習得することができます。 この課程は、2024年に新設された「経営情報視覚化」課程の筆記試験受験生のために制作されました。1科目から3科目まで出題ガイドラインに忠実な内容で、皆様の筆記試験合格をサポートします。

コードで一気に理解できるPyTorch_プロジェクト編は、画像、ビデオ、自然言語データを活用し、実践的なディープラーニングプロジェクトを実装しながら、理論よりもコード中心の学習を通じてモデルの構造と流れを理解します。

機械学習とディープラーニングの概要と基本的なツールの使い方、そして学習に必要なPython言語の知識を短期間で習得できます。

Excelでディープラーニングの基礎を実装し、その意味を深く理解する！

本コースは、AIモデリングプロジェクトを成功的に遂行するために必須となる「AI学習データ構築」の全過程を学習するコースです。 学習者は単純に理論的な知識に留まることなく、実際の実務で要求されるデータ構築プロセスを段階別に経験することになります。具体的にはAI学習データの企画 → 取得 → 保存 → 精製 → ラベリング → 仮名情報結合及び変換に至る全過程を実習中心に扱い、現場ですぐに適用可能な実務能力を身につけられるよう構成されています。 また、データの品質管理とセキュリティ問題、個人情報非識別化処理、データセット最適化といったAIプロジェクトで最も重要なデータ管理能力を体系的に学習することになります。これにより学習者は単純なデータ収集者ではなく、AIプロジェクトを主導的に企画し実行できるデータ専門家として成長することができます。 👉 本コースを通じて学習者は、AIモデル性能を左右する良質な学習データ構築法を理解し、これを実務環境に効果的に適用できる実質的な能力を確保することになるでしょう。

AI時代の必須資格証、MS AI-900！🚀 ご存知でしたか？ChatGPTはMicrosoft Azureでのみ運営されています！ 最新GPTモデルを独占提供するMicrosoft Azure OpenAIを本格的に活用したいなら、今がまさにチャンスです。AI-900コースを通じてAzure AIサービス専門家として成長し、企業が信頼するエンタープライズ級AIソリューションをマスターしましょう。グローバル公認認証まで確保して、真のAI専門家として競争力を高めましょう！

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。

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。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるよう分かりやすく説明します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを利用してウェブで実行することができます。 基礎から実習まで体験しながら、AI活用の第一歩をしっかりと固めることができます。

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:)

最近これを知らないとまずいと言われるほど有名になったNano Banana? Gemini 3.0? このコースでGemini APIを使って全て扱うことができます。

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。

Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう！ 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう！

Microsoft 365 Copilotエージェントの動作原理と開発ツールを活用し、自分が望む形で動作するエージェントを設計し拡張する方法を体系的に学ぶことができます。1章では、エージェントを作成する前に必ず知っておくべき概念と原理を整理し、2章では、さまざまなシナリオに適したエージェントのタイプとツールを確認した後、3章では、Agent Builder、SharePoint Agent、Copilot Studioを活用して、自分で独自のエージェントを実装してみてください。 基礎から実践まで、この講義一つでCopilotエージェントの可能性を実務に繋げることができます！

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。

本コースは、AIモデリング及びサービス企画を実務に適用するために必要な基本理論と実務プロセスを学習するコースです。 学習者は、AIモデリングプロジェクトを熟練して遂行するために必須となる基礎知識を習得し、実際の現場で活用される様々な実務手順を経験することができます。特に、AIサービスの環境分析 → 目標設定 → 要求事項分析 → サービスモデル設計 → シナリオ企画 → 活用企画 → 実行計画策定 → 成果評価企画まで続く全体の流れを段階的に学習するよう構成されています。 これにより、単純に技術的な観点での学習に留まらず、ビジネスとサービス企画の次元でAIをどのように導入し活用するかについての体系的な思考と実務適用能力を養うことができます。 本コースを修了した学習者は、AIプロジェクトの全般的な企画と実行過程を理解し、実際の企業環境でAIサービス企画者・PM・データ基盤戦略家としての能力を強化することができるでしょう。

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。

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。

データ分析者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

人工知能を利用した様々なかわいいロボットと一緒に楽しくコーディングしてみよう！

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。