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1. AI資格、AICE Associate取得のためのPythonコーディング学習 2. 基礎から応用まで段階的なPythonコーディング学習 3. AI分野の権威、高麗大学キム・ジュンホン教授の講義

「基礎から7つのドメインプロジェクトまで、ディープラーニングのA to Zを完成させる（全41講）」 単にモデルを呼び出すレベルを超え、現場のトレンドであるPyTorch Lightningを活用して、クリーンで効率的なディープラーニングパイプラインを構築する方法を学びます。株価予測から生成AI、医療映像、サウンド分析まで、計7つのプロジェクトを直接実装し、どのようなデータを前にしても自信を持てるAIエンジニアへと成長しましょう。

コーディングなしのフルスタックシステム構築：韓国語のプロンプト（バイブコーディング）だけで、データ収集からAI・ML分析、ウェブダッシュボードまで、パイプライン全体を自ら完成させます。 100%自動化パイプラインの所有：毎朝テレグラムでS&P 500のスクリーニングおよび投資意見を受信する、独立した株式分析ツールを確保します。 実践データに基づいた投資フレームワークの習得：実際に運用されているソースコードを基に、機関レベルのデータ分析およびリスク管理能力を自分のものにします。

AIを研究したり、それを活用してプロジェクトを進める場合、基本的な論文の実装は必須です。この講義を通じて実際の論文を実施し、実務能力をアップグレードしましょう！

本講義は、Node.jsとTypeScript環境で最新のGemini API SDK（@google/genai）を扱うことを目標としています。 テキスト、画像、ビデオを同時に処理するマルチモーダル技術の使用方法を学びます。 APIキーの発行からプロジェクトの設定、モデルの呼び出しまで、全過程を実習します。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベース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戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

ディープラーニングは、複雑な関数の組み合わせで構成されるニューラルネットワークを通じてデータを学習する技術です。本講座では、ディープラーニングの核心概念を数学的に理解し、それを行列演算の観点から分析します。特にPythonのNumPyライブラリを活用し、ディープラーニングの順伝播と逆伝播のプロセスを実際に実装することで、パラメータがどのように更新されるかを視覚的に確認します。複雑に見えるニューラルネットワークの構造も、行列演算で解き明かせば明確になります。本講座は、コーディングよりも概念理解に重点を置き、ディープラーニングの原理を数学的かつ直感的に習得したい学生に適しています。

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

PyTorchを通じてディープラーニングを学びます。 最終的には講義で画像分類を扱います。

40種類以上の経済指標と株価データをAIで分析し、S&P 500、QQQ ETFだけでなく、個別銘柄まで予測する強力な株価分析モデルを自ら作ってみてください！

pythonとKerasを使ったディープラーニングの使い方を学びます。

1. 国内唯一の国家公認AI資格、AICE Associate合格のための模擬試験問題解説 2. 実際のAICE Associate出題問題と同一形式の模擬試験12回分の解説講座

1. コーディングなしでデータ分析とAIモデリングを行うAutoMLプラットフォームを活用したAI実習 2. データ分析のためのデータ探索、可視化、前処理プロセスを経てAIモデリングまで遂行 3. このカリキュラムは、KTが主催するAI資格証であるAICE Basicの合格に最適化されている

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。

反復業務の自動化、有料ツールなしでAIと一緒に進めてみませんか？私が実際にn8nとLlamaで構築した実践ノウハウをお教えします。 単に「ノードの繋ぎ方」だけを学ぶ講義ではありません。 Googleスプレッドシートの自動整理、YouTube字幕の収集、AIファクトチェック、スケジュール管理といった実際の業務フローを直接実装しながら、すぐに活用可能なワークフローを作っていきます。

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。

この講義は「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか？」という問いから出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、それをウェブでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

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データに基づいて問題を定義し、その判断根拠と意思決定プロセスを明確に説明する能力を身につけることができる。また、単一モデルの性能のみに集中するのではなく、機械学習ワークフロー全体の完成度と信頼性を評価するパイプライン観点の思考を備えることができる。さらに、エラーが発生した際にその原因を逆追跡し、改善方向を導き出す問題解決能力を強化し、エンドツーエンドプロジェクト遂行経験を通じて現場に即座に適用可能な実務型MLパイプライン能力を習得することができる。