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AI人工知能が大勢であることは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、どこに書くというのでしょうか？それでは、生活の中で活用される有用なモノのインターネットIoT Computer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

造船・海運産業は伝統的な重工業の代表分野ですが、デジタル変革と人工知能（AI）技術の結合を通じて新たな競争力を確保しています。本講義は、AI基盤の造船所生産管理、船舶設計自動化、海上物流最適化、予知保全システム構築など、実際の現場で活用される具体的な適用事例を中心に構成されました。 現場中心のアプローチで、単純な理論ではなく**「造船所でAIが実際にどのように働くか」**を理解することができます。また、AI技術の導入段階で考慮すべきデータインフラ構築、モデル学習、そして海洋環境特有の制約事項まで扱います。

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:)

Pre-Trainedモデル(VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / STYLE TRANSFER / PIX2PIX / CYCLEGAN Stable Diffusion を直接実装してみる

ビジョン言語モデル（Vision-Language Model, VLM）の概念と活用方法を理解し、実際にLLaVAモデルをOllamaベースの環境で実行し、MCP（Model Context Protocol）と連携する過程を実習する入門者向け講座です。 この講座ではマルチモーダルモデルの原理、軽量化（Quantization）、サービスおよび統合デモ開発まで扱い、理論と実習をバランス良く提供します。

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。

人工知能に興味を持ちましたが、いつも同じテーマの講義を聞くのに飽きていませんか? 人間の画像やビデオから 3D ポーズを作成、推定し、実際のコードを実行して、画像から独自のデータを構築する実践的なプロジェクトを行う講義です。

C＃を使ってOpenCVを扱う入門講座です。理論的な要素よりも関数の使い方、関数の引数が結果に与える影響などを主に扱います。

この講義は、ディープラーニングを活用した画像と物体認識の原理を基礎から最新モデルまで段階的に学ぶ過程です。 - 基礎固め：PyTorchでテンソルとニューラルネットワークの基本構造理解 - 画像理解：コンピュータビジョンの概念、画像データ構造、Augmentation技法学習 - CNNモデル学習：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像分類実習（CIFAR-10など） - Transfer Learning：既存の学習済みモデルを活用して少ないデータで高速学習 - Object Detection：R-CNN、YOLO、SSD、DETRなど最新物体検出モデル理解及び実習 - Segmentation：U-Net、Mask R-CNNによるピクセル単位物体分割体験

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

こんにちは、皆さん。私のフルAIコース「ChatGPT、Google Gemini、Midjourney、Firefly」へようこそ。このコースでは、すべてのAIツールについて学ぶことができます。これらのAIツールのすべての機能について、ビデオレッスンを作成しました。これらのツールのすべての機能を使用する方法について、実際の実践的な実装を見ることができます。

『機械学習、核心だけ素早く！』（インサイト、2025）を基に機械学習理論と実戦例題を扱う講義です。

最新のTransformerベースのPixArtと軽量適応化SANAを理論からコードまで段階的に実装します。I・II編で扱ったDDPM・DDIM・LDM・DiTを基に、テキストエンコーダ接続、サンプラー(DDIM/ODE)、v-予測/CFGチューニング、小規模データスタイル微調整まで実習中心で完走します。

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。

この過程は建設及び土木分野で人工知能（AI）を活用した実務適用戦略を扱う専門過程です。 デジタル転換が加速化される建設産業で、AIは設計・施工・安全・品質管理全般にわたって革新を牽引しています。本過程では実際の現場で活用できるスマート建設、デジタルツイン、AI基盤設備制御、安全モニタリング、品質検証などの実務適用事例を中心に学習します。

Next.js, YOLOv11, FastAPIを活用してリアルタイム火災検知システムを構築する方法を学びます。

もうobject detectionはやめて！本当に簡単にポーズ推定の最新トレンド、画像やビデオでポーズ推定を行う最新の方法について学び、自分の動画で2Dポーズ推定モデルを学習して活用するディープラーニング技術を学びます。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

画像をアップロードすると、Opencvが処理して顔を検出するWebアプリを作成します。

OpenCVは、画像処理、3D構成、追跡、機械学習、認識、ディープラーニングまで、非常に便利な機能がたくさんあります。そして商業使用まで無料です。本当に素敵な図書館ですか？