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LLMサービスを企画するために、ユーザーが要求する事項を収集し分析する方法について見ていきます。

Multi Head Attentionから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になります。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるように分かりやすく解説します。 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を使ってウェブ上で実行することができます。 基礎から実習までを経験しながら、AI活用の第一歩を確実に踏み出すことができます。

本教育は、NetMinerを利用してソーシャルメディアデータを収集・モデリング・分析する方法を学ぶためのコースです。NetMinerのソーシャルデータ収集ツール（SNS Data Collector）を活用してYouTubeのデータを収集・構成する方法、ソーシャルメディアデータの種類と構造に関する理解とモデリング、影響力・トピック・トレンドなどのソーシャルメディア分析方法について、理論・事例・実習を中心に進めます。

本講座では、NetMinerのテキストネットワーク分析機能を活用し、ニュース記事、Twitter、演説文などの非構造化テキストデータを分析する方法を扱います。非構造化テキストデータからの単語抽出、トピックの発掘、単語ネットワークの構築および可視化、主要キーワードの選定に至るまで、テキストネットワーク分析の全過程に関する理論的基礎を身につけることができます。また、NetMinerを用いて、ニュース記事やTwitterの実データに分析手法を適用する実習も行います。

保存した資料だけで数百件、でも読み返した資料は0件。 溜め込むだけで二度と見ない資料。 皆さんもそんな風になっていませんか？ これを解決するために、自分だけのOSを自ら作った事例を公開します。

40講義の体系的なカリキュラムを通じて、AIの基礎理論から各アルゴリズムの応用AI技術まで学習します。数学的な直感とRコーディングアルゴリズムの学習および実習を通じて、データ分析、機械学習、およびその応用ツールのアルゴリズムのモデラーを構築し、選択・活用する内容まで、即座に適用可能なAIモデル開発能力を身につけます。

今は本当に誰もが、たった一日で自分だけのサービスを作れる時代です。 前回のバイブコーディング・ワークショップでは、バイブコーディングとは何かを直接体感しながら、自分が作りたいサービスのフロント（目に見えるページ）を誰もが完成させ、デプロイまで行うことが目標でした。 今回のワークショップは、単に見えるサービスを作るだけにとどまらず、実際のユーザーを具体的に想像し、「このサービスを誰が、なぜ使うのか」に集中する開発手法を重視しています。参加者はワークショップを通じて自分だけのサービスを作りながら、自然とターゲットユーザーと解決すべき問題を明確に定義する方法を学ぶことになります。 バイブコーディングが初めての方でも大丈夫です！コーディングを知らなくても、開発を知らなくても十分です！ 単に真似して作るのではなく、本当に使えるサービスを自ら作り上げる経験を、ぜひ今回のワークショップで体感してください！

基本的な自然言語処理技術と、さまざまなテキストタスクにディープラーニングを活用する方法について説明します。

大規模言語モデル（LLM）、検索拡張生成（RAG）、およびエージェントAIシステムを使用した、最新の生成AIアプリケーション構築の完全なライフサイクルをマスターしましょう。プロンプトエンジニアリングからデプロイまで、エンタープライズグレードのAIソリューションを設計する方法を学び、LLMをベクトルデータベースや外部知識ソースと組み合わせて、本番環境に対応したアプリケーションを構築します。

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。

：「データ分析のその先へ、5つの実践プロジェクトで完成させる予測モデリング（全45講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単にライブラリを呼び出す方法を超えて、タイタニック号の生存予測からスパムメッセージ分類まで、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。線形モデルから最新のアンサンブルアルゴリズム、そして自然言語処理（NLP）の基礎まで、現場で最も強力な威力を発揮するプロジェクトを体系的に攻略します。さあ、分析されたデータを基に未来を予測する人工知能モデリングの世界へ踏み出しましょう。

プロンプトエンジニアリングの理論から実践的なテクニック、そして最新の応用事例やセキュリティ・倫理問題まで幅広く網羅し、LLMベースのサービス開発者、データサイエンティスト、AI企画者のすべてに実用的な助けを提供します。

トランスフォーマーベースのLLMアーキテクチャとGPU活用戦略を理解し、vLLMを活用した実際のサービング過程まで直接実習します。 AIシステムパイプラインの構築からモニタリング、マルチGPUの活用まで実務フロー全体を扱い、 複雑な数式なしで図解と実習を中心に直感的に理解できるように構成された講義です。

2025年、ジェンスン・ファンが直接言及したPhysical AI。 Perception AI、Generative AI、Agentic AI、そしてPhysical AIの時代が到来します。 素早く簡単にPhysical AIを直接体験してみましょう。 Hugging FaceのLeRobotライブラリと実物ロボットを使って、Physical AIを体験してみてください。

本課程では、論文データを直接収集し、前処理を行ったうえで、ソーシャルネットワーク分析を通じて研究動向を把握する方法について学びます。文献情報収集ツール（Biblio Data Collector）を用いたデータ収集、「論文」と「著者'」が結び付いた2モード関係を「著者」と「著者」が結び付いた1モードネットワークへ変換する方法、さらに抄録などの非定型テキストデータからの単語抽出、キーワードネットワークの分析および可視化方法について、実習を中心に学習します。

本講座は、ビッグデータ分析に適したプログラミング言語であるPythonを活用し、ウェブやSNSなどのソーシャルビッグデータを自ら収集・加工・分析してみる教育課程です。Pythonプログラミングの実習を「やってみる」形式で進めるため、プログラミング経験のない人文・社会科学分野の研究者でも簡単に学習できます。本講座を受講すれば、Pythonの習得、データ収集、ビッグデータ分析のすべてが可能になります。

RAGを実装したいけれど、埋め込みからベクトルの保存・検索までの連携構造が難しく感じていませんか？この講義では、実際のサービス開発経験に基づいて、pgvectorの基本概念とサービスのソースコードを解説します。実際にAPIを呼び出しながら、RAGベクトル検索が動作する全体の流れを素早く理解できます。

単純なCRUDレベルのデータベース利用にとどまらず、AI時代に求められるPostgreSQL活用スキルを実務の観点から身につけられる講義です。シリコンバレーでのAI開発経験をもとに、JSON、インデックス、トランザクション、pgvectorまで、実際のサービスでどのように設計・活用するのかを段階的に学び、複雑なデータ構造やパフォーマンスの問題を解決する方法を身につけられます。

AIから望む答えを正確に引き出す「プロンプトエンジニアリング」の核心技術を学びます。 超初心者の第一歩から専門家の実戦応用まで、AI活用能力を最大化しましょう！