[7日完成] 一発合格するMS AI-900資格証

AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講座はわずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講座です。 複雑な理論は最小限にし、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するのか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

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。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

人工知能を学ぶ学部生の方が参考にできる人工知能入門の勉強法を紹介します。

AIが私のSlack、Notionに代わりに文章を書いてくれるって？ 既存AIの限界を超えたMCPでスマートに働きましょう！

生成AIの最新トレンド、AIエージェント！ 開発業務をすべてこなすCursorと機能を拡張してくれるMCPでリードする方法！

ディープラーニング最新の技術の一つであるVision Transformerを勉強し、Pytorchを利用して論文を実装する講義です。ビジョン分野の新しい未来を私と一緒に体験してください！

生成AIの基礎活用法から自動化および実務用カスタムAIチャットボット制作まで、すべてのプロセスを一度に学習することができます。

AI時代でもクビにならないシリコンバレーインターンシップ及び30個のビッグテックシステムデザイン&オープンソース実務貢献完成コース ミッション提出受講生全員は、米国パロアルト現地AIスタートアップインターンシップに応募でき、書類選考免除でインタビュー機会が与えられ、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどのビッグテック事例で30個の実践システムデザインを設計、スケーリングしてみるコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャ→DB→スケーリングまで設計し、実際に運営中の（週1.8kダウンロード達成）オープンソースAIコーディングエージェントプロジェクトに貢献してポートフォリオを完成後、履歴書を完成させます。

メイカソンで80%が詰まるポイント、今すぐ解決しましょう。 Raspberry Pi・コンピュータビジョン・LLM・3D設計まで4週間完成! デモ可能なスマートミラーPoCでメイカソン上位入賞達成!

「AIに質問して答えてもらうだけの時代は終わりました。」 これからはAIが自ら行動します。 メールを読み、HRシステムで残りの年次有給休暇を確認し、会議のスケジュールを立て、社内文書を調べて情報を要約し、必要な画像やリンクを整理する「実行型AIエージェント」が登場しました。 驚くべきは、これらすべてを開発者でなくても作成できる点です。Azure AI AgentプラットフォームとMicrosoftの最新フレームワーク（Semantic Kernel、AutoGenなど）を活用すれば、これからは誰でもコーディングなしでも実際の業務に投入可能なマルチエージェントシステムを構築できます。 「働くAI」、「つながるAI」、「自ら判断し動くAI」を自分で作ってみてください。 未来はもはや遠い話ではありません。 今、あなたの指先から始まります。

本講義は、Object DetectionとSegmentationに関する深い理論的説明と、実務ですぐに使用できるレベルの実習例題を通じて、皆さんを現場で必要とされるディープラーニングベースのコンピュータビジョン専門家へと成長させます。

人工知能、機械学習、ディープラーニング、データ分析を全く知らないのに一度経験してほしい方のための講義です。全体的なプロセスを説明します。

名刺認識を実装する実践を通じて、OpenCVを活用し、画像を処理する方法を学びます。 OpenCVについては簡単に説明し、名刺認識を実装するために必要なOpenCV関数はより詳細に説明する方法です。つまり、基礎講座というよりは名刺認識という実戦のためのエキスを提供します。 TesseractとMicrosoftのOCRエンジンを活用する方法も含まれています。 本講義のソースコードはPythonベースですが、活用するOpenCVクラスや関数と画像認識や処理技術を習得するため、これをもとにAndroidやiOSに適用することは無理はないでしょう。 受講者は講義スライド、実際に動作する名刺認識ソースコードを提供します。 2017年1月と2月に3回のオフラインセミナーを行い、さらに改善され検証された講義内容を講師が丁寧にオンライン用に再録したものです。 本講義で活用されるOpenCV関数です。 cv2.Canny() cv2.GaussianBlur() cv2.VideoCapture() cv2.adaptiveThreshold() cv2.approxPolyDP() cv2.arcLength() cv2.boundingRect() cv2.boxPoints() cv2.contourArea() cv2.convertScaleAbs() cv2.createTrackbar() cv2.cvtColor() cv2.destroyAllWindows() cv2.dilate() cv2.drawContours() cv2.findContours() cv2.getAffineTransform() cv2.getPerspectiveTransform() cv2.getTrackbarPos() cv2.imread() cv2.imshow() cv2.imwrite() cv2.minAreaRect() cv2.namedWindow() cv2.rectangle() cv2.resize() cv2.threshold() cv2.waitKey() cv2.warpAffine() cv2.warpPerspective()

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。

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。

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でYouTubeショート動画作成を自動化！！ n8nでYouTubeショートを自動で作る方法を一から学びます。 テキスト→画像/音楽→動画作成→アップロードまで一気に回るフローを直接作ってみます。 テストモード/本番モード区分、コスト削減のコツまで実習します。 講義が終わったらすぐ使える自動化テンプレート3つを完成させます。 コーディングが分からなくてもついてこれるようにノード配置から丁寧に学びます。 AI YouTubeショート制作自動化、一緒にやってみましょう！

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