Làm đi! Giới thiệu về học sâu

『ゼロから作って学ぶLLM』（ギルボット、2025）のコード解説講義です。このコードはGitHub（https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/）で見ることができます。 『ゼロから作って学ぶLLM』は、セバスチャン・ラシュカ（Sebastian Raschka）が書いたベストセラー『Build a Large Language Model (from Scratch)』（Manning、2024）の翻訳書です。この本は、OpenAIが作ったGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作ってみながら、大規模言語モデルの動作原理を学び活用する方法を提供します。

眠っているコーディング脳を目覚めさせる。 Pythonの基礎から機械学習まで一冊に！ この本は、MIT講義に基づいて作られたコンピュータサイエンスの入門書で、プログラミングを全く知らない初心者でも気軽に広げることができます。コンピューティング思考や簡単なアルゴリズムのように、プログラミングの入門に必要なトピックで眠っていたコーディング脳を目覚めさせましょう。各章で提供されるストレッチ問題を使用して、データの可視化、シミュレーション、データ計算のテクニック、機械学習などの実用的なトピックについて説明します。

ハンライトメディアの混工シリーズで1:1 課外するように学ぶ超絶マシンラーニング、ディープラーニングチュートリアル、数百の手描きで理解してグーグルコラボ(Colab)を通じてブラウザさえあればすぐに実習可能

Amazonのベストセラーである<ハンズオンマシンラーニング2版>の内容を取り上げた講義です。代表的な機械学習ライラーであるサイキットランを使用して、さまざまな機械学習アルゴリズムと評価方法を学びます。また、最も有名なディープラーニングライブラーであるテンサフローとケラスを使って、人工ニューラルネットワークから強化学習まで理論と実務を固めてみます。まだすべて完了した講義ではありません。毎週1～2つの講義が追加され続ける予定です。

データの世界に第一歩を踏み出したいですか？ AIの中核技術である機械学習とディープラーニングをPythonと一緒に学びましょう。この講義は、機械学習とディープラーニングの基礎から実際のアプリケーションまで、段階的に親切に案内します。伝統的な機械学習とディープラーニングは、多くの点で同じ原理と技術スキームに基づいています。したがって、本講義では、2つを別々の科目に分けることなく、1つの連結過程で構成し、入門者が機械学習全般にわたる理解度を高めることができるようにしました。

ディープラーニングとは何ですか？ディープラーニングの概念を完全にまとめ、実際に活用してみるディープラーニングと挨拶する過程！

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:)

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、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、これをWeb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を利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

電子・半導体産業は超精密工程と複雑なサプライチェーンにより、データ基盤管理と革新が特に重要な分野です。この講義はAI技術を活用して不良検出、工程最適化、予知保全、サプライチェーン管理など電子・半導体製造業ですぐに適用できる実務戦略を扱います。 グローバル企業の実際の事例とともに、中小・中堅企業が現実的に活用できる低コスト・高効率AI導入方法も提示します。これにより受講生は生産性向上とコスト削減だけでなく、未来競争力を備えるAI基盤製造戦略を理解し適用できるようになります。

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

コードで一気に理解できるPyTorch_プロジェクト編は、画像、ビデオ、自然言語データを活用し、実践的なディープラーニングプロジェクトを実装しながら、理論よりもコード中心の学習を通じてモデルの構造と流れを理解します。

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

ChatGPTと生成AIが業務と日常に深く入り込んできました。 ディープフェイク、ハッキング、著作権侵害、ネイバーウェールボット、デジタル事業場の倫理まで… AIがもたらす変化は技術だけの問題ではありません。 今この瞬間、あなたが使用するAIの中ですでに倫理的イシューが起こっています。 この講義は生成AIの登場とともに爆発した倫理的イシューを実際の事例中心で学習します。

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。

スパーク機械学習の中核フレームワークの理解、難易度の高い実践問題によるSQLベースのデータ処理、業務ドメイン分析によるデータ分析と最適化された機械学習モデルの実装能力まで、大容量データ基盤から機械学習の専門家として認めたい場合は、この講義と一緒にしてください。

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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。

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人工知能の核心構造である人工ニューラルネットワークは、人間の脳構造からヒントを得ました。 この講義は、AIの思考方式と脳構造の接点を洞察力豊かに解き明かし、AIを「正しく」理解し実務に応用しようとするすべての人のための脳認知ベースのAI原理探求過程です。

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