インフラーン - ライフタイムキャリアプラットフォーム

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。

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！

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。

自然言語処理技術の始まりから最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された、多様な言語モデルについて詳細に説明します。

LLMの限界と限界克服のための最新技術、そして展望される未来技術について探求します。

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。

3つの文書で小さなRAGを作り、答えが間違っているときに、文書・検索・コンテキスト・生成のどこから直すべきかを、実際の実行記録に基づいて判断します。ハイブリッド検索と再ランキング、多段階検索、権限と運用のチェックまで、改善効果を数値で確認します。

AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 これからは、自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講義は、わずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を実際に実装しながら学ぶ、入門向けの講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、コード中心の実習を通して「AIがどのように判断し、ツールを使うのか」を実際に体験できます。 プロンプトエンジニアリングの先へ、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

「LoRAベースの軽量ファインチューニングで、自分だけのカスタムLLMを作ってみる第一歩！」 この講座は、初めてLLMに触れる方でも簡単に取り組めるよう設計された入門実習講座です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データの適用 → 学習 → 結果の比較まで、全過程をステップごとに案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング手法の流れを実際に体験しながら、 「LLMのファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかめます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を、ぜひ実際に味わってみてください！

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から、最新のマルチモーダルRAG、エージェントベースのRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された、実習中心の講義です。 論文レビューから実践的なコード実装まで、RAGを初めて学ぶ人でも無理なくついてこられるように設計されています。

論文内のデータをどのように分析し、研究の流れをどのように読み取ればよいでしょうか？ 本講座では、NetMiner 5とBiblio Data Collectorを活用し、書誌情報の収集からネットワーク分析、トピックモデリング分析まで、定量的な研究動向分析を扱います。書誌データの処理能力とネットワーク分析技術を習得し、研究トレンドを客観的かつ効率的に把握できるようになります。

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。

：「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。

ChatGPTは使うけれど、 なぜこのような回答が出てくるのか、説明するのは難しいと感じたことはありませんか？ 「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れど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIに関する会議では、概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにこのような方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を説明できる基準を身につけられます。

<大規模言語モデル、要点だけを素早く！>（インサイト、2025）をもとに、LLMの理論と実践例を扱う講義です。

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。

企業の数字は単なる結果ではなく、経営者の判断と選択によって生み出された結果です。会計処理一つ、決算上の判断一つ、資金調達方法一つで、利益・税金・財務構造、さらには企業価値まで変えることができます。 上級編では、中級編で学んだ財務諸表分析を超え、会計判断 → 決算 → 税務 → 会計不正 → 資本取引 → 財務構造改善を一つの流れとして捉え、企業の数字を変化させる方法を学びます。 貸倒れ・棚卸資産評価・費用と資産の区分・会計上の見積りと誤謬など、会計判断が財務諸表に及ぼす影響を理解し、決算と税務調整の関係を通じて、節税と会計不正の境界について考察します。 また、決算仕訳と財務諸表に現れる異常兆候を分析し、会計不正や粉飾決算の痕跡を見つけ出す方法を学びます。さらに、自己株式・転換社債・のれん・M&Aなど、主要な資本取引が企業の数字と価値に及ぼす影響も分析します。 最後に、過剰債務や債務超過、継続的な赤字など、企業の財務リスクに対応し、増資・債務の株式化・債務調整・収益構造の改善など、財務構造を正常化するための施策を設計します

さまざまな実務現場にテキスト分析を活用したいものの、慣れないコーディングの壁に戸惑っていませんか？ 実際の論文や研究報告書で頻繁に活用されている最新のトピック分析手法（LDA、BERTopic、BERTrend）を中心に、核心となる理論を簡潔に整理し、プログラミングなしでNetMiner 5を使って実データを分析しながら、実践的な分析スキルを身につけられる講座です。

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。

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。