生成AI・人工知能

人工知能・データ分析

人工知能・データ分析に関する講座・セットコースをセレクトしました。14歳以上の中学生・高校生から60代、70代のシニアまで通えます。

Python生成AI自作40回セット

対象	生成AIを学びたい14歳以上の中高生からシニアまで。1次関数と三角関数を学んだ人。
職種	生成AIを仕事に活用したい人、Pythonプログラマー、人工知能エンジニア、データサイエンティスト、データ分析・ビッグデータ解析者などを目指したい人向け。
セット講座	①初心者向けPython25回講座 上記「初心者向けPython25回講座」と同じ内容 ②Python生成AI 15回講座 「Self Attention」「Transformer」「ChatGPT風Decoder」「自己回帰型事前学習モデル」「教師ありファインチューニング」「LoRA」「PPOとGRPOの強化学習」を学びながら自作します。
セット詳細	●まずはPythonプログラマーを目指す 「生成AI」講座は一般的なディープラーニング=人工知能講座とはやや異なる流れになります。よってこのセットコースは、一般的なAIの基礎練習を飛ばして、いきなり「生成AI」を学びたい人向けになります。最初に「①初心者向けPython25回講座」でPythonプログラミングを学びます。 ●サンプルコードを実行して「生成AI」のタスクを学ぶ 次の「②Python生成AI 15回講座」では、まず対話型実行環境「Jupyter Notebook」上で、Hugging Faceのpipeline()メソッドで、高水準生成AIのサンプルコードを動かして「テキスト生成」「テキスト翻訳」「感情分析」「画像生成AI」など「生成AI」の各タスクの違いを学びます。 ●有名な「Self-Attention」と「Transformer」を作成する その後、Hugging FaceとPyTorchのモジュールを使って、テキスト生成・画像生成の基礎となる「Self-Attention」「Encoder」「Decoder」を学びながら、実際にPythonのフルスクラッチで「Transformer」を完成させます。 ●自己回帰モデルの開発 さらに学習用のfor文・オプティマイザ・クロスエントロピーを作って簡単な「翻訳生成AI」を「学習」します。続けてTransformerからEncoderを切り離し、ChatGPT風のDecoderタイプに加工し、日本語文章を1文字ずつずらした文章をラベルにして事前学習を行い、「自己回帰型テキスト生成AI」を作ります。 Transformer　 自己回帰型モデル ●事前学習後のSFTファインチューニングを学ぶ ここまでが事前学習の行程で、ここからファインチューニング（微調整）の行程です。まず生成AIづくりの方法論「RLHF」にのっとり、「教師ありファインチューニング（SFT）」と、実際のビジネスに役立つ「LoRA」アダプター機能を学びます。さらに最終的な「強化学習」に向けて、「Frozen Lake」「Cart Pole」という2つのゲーム制作を通して、「Q学習」「PPO」「強化学習とは何か」を学びます。 ●SFT後のPPOとGRPO強化学習を学ぶ 次にChatGPTで使用された「PPO強化学習（TRLモジュールPPOTranier）ファインチューニング」を行いますが、自作AIはデータが少なすぎて「過学習」を起こしてしまいます。そこでHugging Face内の日本語ベースモデルと日本語データセットに切り替え、最後にDeepSeekで使用された最新「GRPO強化学習（TRLモジュールGRPOTrainer）」を学びます。とはいえ実際の学習をCPUのみのPCで行うと約25年掛かると算出されましたので、学習のステップ数を下げて2、3時間で完了させます。よってあくまで「概念実証（PoC）」となります。 FrozenLake　 DeepSeek用GRPO強化学習 ●応用編は「RAG」と公式LINEのAIチャットボット制作 最後に「生成AI」の応用編として社内データーベースとの連携をはかる「RAG」と、顧客からの質問に自動で答える「公式LINE」用のAIチャットボットを作成します。 ●GPUマシン不要！普通のノートPCがあれば受講可能 最後に中規模以上の言語モデルを実際に学習したい方向けに、NVIDIA社製GPUや推奨グラフィックメモリ、メインメモリを紹介しますが、最初から高額なGPUは必要なく、通常のノートPCがあれば受講が可能となります。

Python画像分析AI 50回セット

対象	14歳以上の中高生からシニアまで。他言語経験があるPython初心者向け。
職種	人工知能を知識として学び、人工知能を生かせる分野を模索する立場の人向けです。
セット講座	①初心者向けPython25回講座 上記「初心者向けPython25回講座」と同じ内容 ②Pythonデータ分析10回講座 人工知能の基礎となる従来型データ分析を学びます。 ③Python画像分析AI 15回講座 Googleの「TensorFlow」人工知能モジュールで「人工知能の基礎」を学びます。
セットの詳細	●しっかりPythonを学んだ後に「データ分析」の基礎を学ぶ 最初に①初心者向けPython25回講座でしっかりPythonプログラミングを学んだ後に、②Pythonデータ分析10回講座では、従来型機械学習による「データ分析」の基礎を学び、人工知能の基礎となる「統計学用語」も学びます。使用する開発環境は、対話型実行環境「Jupyter Notebook」上です。 ここで学ぶ各種「Pythonデータサイエンスライブラリ」は下記6つ。 1）「データサイエンス」のWeb実行環境「Jupyter Notebook」、 2）「NumPy」固定長配列、 3）「Pandas」表作成データフレーム、 4）「SciPy」科学計算、 5）「matplotlib」グラフ描画、 6）「scikit-learn」機械学習 の6つの「データサイエンス」ライブラリを学びます。 決定木分析対散布図分析 ●ディープラーニングと人工知能の基礎を学ぶ ③Python画像分析AI15回講座では、Googleの「TensorFlow」人工知能モジュールを使用して、「人工知能の基礎」「多層パーセプトロン」「畳み込みニューラルネットワーク」「MNIST人工知能」「Cifar-10人工知能」「TensorBoard可視化」を学びます。途中で「1次関数・2次関数・行列計算・微分（偏微分）・最小二乗法」など学生時代の数学が登場しますが、「そんなのとっくに忘れてしまった」という人でも大丈夫なような丁寧なカリキュラムになっています。最終的にはWeb上の「飛行機」「車」「鳥」「猫」「鹿」「犬」「カエル」「馬」「船」「トラック」の実写画像を人工知能が当てる「Webプログラム」を作成します。ちなみ「AI・人工知能・深層学習・ディープラーニング」はほぼ同じ意味になります。 CIFA10画像データセットから移っている猫をあてるAIを作成

データサイエンティスト75回セット

対象	14歳以上の中高生からシニアまで。1次関数と三角関数がなんとなくわかる人。
職種	生成AIを活用したい人、Pythonプログラマー、人工知能エンジニア、データサイエンティスト、データ分析・ビッグデータ解析者などを目指したい人向け。
セット講座	①初心者向けPython25回講座 上記「初心者向けPython25回講座」と同じ ②Pythonデータ分析10回講座 この講座では人工知能の基礎となる従来型データ分析を学びます。 ③Python画像分析AI 15回講座 Googleが提供する「TensorFlow」人工知能モジュールを使用して、「人工知能の基礎」を学びます。 ④Keras転移学習10回講座座 この講座では、最新Tensorflow v2とKeras高水準を使って「転移学習」（Fine Tuning）を学びます。 ⑤Python生成AI 15回講座 上記「Python生成AI自作40回セット」の②講座と同じ
セット詳細	①初心者向けPython25回講座を学んだ後の②Pythonデータ分析10回講座では、人工知能を学ぶ上での基礎知識となる数学・統計学の用語を学びながら、従来型データ分析・機械学習を学びます。 ここで学ぶ「Pythonデータサイエンスライブラリ」は下記6つです。 1）「データサイエンス」のWeb実行環境「Jupyter Notebook」、 2）「NumPy」固定長配列、 3）「Pandas」表作成データフレーム、 4）「SciPy」科学計算、 5）「matplotlib」グラフ描画、 6）「scikit-learn」機械学習 の6つの「データサイエンス」ライブラリを学びます。 決定木分析対散布図分析 ③Python画像分析AI 15回講座では、WindowsのPythonでGoogleが提供する「TensorFlow」人工知能モジュールを使用して、「人工知能の基礎」「多層パーセプトロン」「畳み込みニューラルネットワーク」「MNIST人工知能」「Cifar-10人工知能」「TensorBoard可視化」を学びます。半分ぐらいは「1次関数・2次関数・行列計算・微分（偏微分）・最小二乗法」など学生時代の数学のおさらいになりますが、「そんなのとっくに忘れてしまった」という人でも受講できる丁寧なカリキュラムになっています。最終的にはWeb上の「飛行機」「車」「鳥」「猫」「鹿」「犬」「カエル」「馬」「船」「トラック」の実写画像を人工知能が当てる「Webプログラム」を作成します。ちなみ「AI・人工知能・深層学習・ディープラーニング」はほぼ同じ意味になります。 CIFA10画像データセットから移っている猫をあてるAIを作成 ④Keras転移学習10回講座座では、最新Tensorflow v2とKeras高水準を使って「転移学習」（Fine Tuning）を学びます。上記③Python人工知能講座では、プログラム1行で数式1行を記述する「低水準」で人工知能の基礎を学びましたが、ここではプログラム1行で数式数百行を実行する「高水準」を使い、AIをゼロから自作するのではなく、世界記録を出したフリーの脳細胞を自作の人工知能に組み込む「転移学習」を学びます。ここでは1000データ程度の少ないサンプル数で「95〜99%」の高い精度の人工知能を作成します。使用する高水準モジュールはkeras、OpenCV、object_detection物体検出、VGG16・19などです。 「object_detection_tools」による物体検証 ⑤Python生成AI 15回講座は上記「Python生成AI自作40回セット」②講座と同じ内容です。ご参照ください。 Transformer　 自己回帰型モデル

各講座共通の特徴