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	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」と同じ内容 ②Transformer開発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「②Transformer開発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-AI人工知能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人工知能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人工知能15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人工知能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。 ⑤Transformer開発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人工知能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 ⑤Transformer開発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

オモドック・スクールの9つの特徴

1.通学制もオンライン制も1対1授業

●3DCGやプログラミングは難しい技術です。動画やYouTubeで学べる人は上級者、本やHomePageで学べる人は中級者です。初心者はやはり1対1で学ぶ授業がいちばんです。【通学制授業】と【マンツーマン特化型オンライン授業】をお選びいただけます。

2.家庭教師型のマンツーマン制

●1人の先生が何人もいっぺんに教える学校教育型のクラス制ではなく、家庭教師の指示のもと問題集を自分のペースで学習しながら分からないところを聞くような「家庭教師型のマンツーマン制」です。現在、教室内の定員は最大4名ですが、平日の平均は1、2名です。

3.完全自由予約制

●仕事がありスクールがメインで通えない方でも、仕事やバイトをしながら無理なく学べる体制を整えました。予約・キャンセルは授業が始まる直前まで可能です。また予約方法は電話・インターネット・すはもサイトから選べて、24時間可能です。

4.短期集中型の高速受講制度

●社会人向けのため週2回が標準受講回数ですが、完全自由予約制を利用して1日に2回、週4日計週8回位の高速受講も可能です。例えば週2回で1年かかる100回セットを週8回で通学すれば3カ月で終了できます。逆に週1回とペースを落とすこともできます。

5.回数オーバー無料制

●デザイナーの就職試験は作品面接が中心です。例えパソコンが上手でも、資格がいっぱいあっても、デザイン作品が悪ければ就職できません。当学校ではデザイナーの作品面接を突破するためのデザイン指導と作品制作までお教えしています。

6.デザイン作品保証制

●デザイナーの就職試験は作品面接が中心です。例えパソコンが上手でも、資格がいっぱいあっても、デザイン作品が悪ければ就職できません。当学校ではデザイナーの作品面接を突破するためのデザイン指導と作品制作までお教えしています。

7.就職バックアップ

●在校生・卒業生用の「最新求人票掲示板」をもとに就職活動ができます［お試し表示］。また当学校卒業後も期限はなく学校の求人票掲示板を自身の就職活動に活用することができます。

8.卒業後の就職カウンセリング

●デザイナーは人気職種、倍率の高い就職活動では上手に自己アピールすることが重要です。当学校では卒業後も就職カウンセリングを通して、個別に自己アピールの方法をアドバイスしていきます。

9.現場のプロが講師

●パソコンは便利な機械ですが、あくまでも画材の一種です。つまりデザインするのは画材ではなく、自分自身です。当スクールの講師は母体会社のクリエーターも兼ねる現役デザイナーですから、単にパソコン技術を教えるだけではなく、美術指導しています。