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結果 144
マイ・リトル・エイ・ジー
AI000マイ・リトル・エイ・ジー
幼稚園児向けに設計されたこのコースでは、エージェント、進化的学習、プロンプトの使い方、さらには負のエントロピーといった複雑なコンピュータサイエンスの概念を、具体的で遊び心のある、年齢にふさわしい体験へと変換します。5つのレッスンを通じて、子どもたちは基本的なAIリテラシーを身につけます：AIとは何か、人々の役に立つ仕組みであることを理解し、明確な指示（プロンプト）を与える方法を学び、専門的なAI「アシスタント」（エージェント）とチームワークの重要性を探ります。また、AIがデータや失敗からどのように学ぶかを発見し、最終的には創造性、責任感、技術による善の実現を目指す、人間とAIの共同創造プロジェクトに参加します。
Pythonプログラミング入門
AI001Pythonプログラミング入門
Pythonという人気のあるプログラミング言語を学び、ウェブ開発やソフトウェア開発、データサイエンス、品質保証などに必要な基本概念をカバーします。習得できるスキルには、Python 3のプログラム作成とコードの簡略化があります。
PyTorchによる実践的ディープラーニング（ゼロからマスターまで）
AI002PyTorchによる実践的ディープラーニング（ゼロからマスターまで）
このコースでは、機械学習研究で最も人気のあるフレームワークであるPyTorchを用いて、ディープラーニングの包括的な導入を提供します。テンソルの基礎から始まり、学生は機械学習の完全なワークフロー、コンピュータビジョン、モジュール化されたソフトウェア開発、転移学習、モデルデプロイまで学びます。カリキュラムは「コード第一」を基本とし、実践的な実装と実験に重点を置いています。
ディープラーニング入門
AI003ディープラーニング入門
ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使用して生データから複雑で階層的な特徴表現を学習する機械学習のサブフィールドです。本コースでは、基本的な原理、基礎となる数学、最適化の概念（勾配降下法、誤差逆伝播）、ネットワークモジュール（線形層、畳み込み層、プーリング層）および一般的なアーキテクチャ（CNN、RNN）について学びます。応用例として、コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習が紹介されます。学生は実装にPyTorch深層学習ライブラリを使用し、現実世界のシナリオに関する最終プロジェクトを完成させます。
AIマジックラボ
AI004AIマジックラボ
4つの主要なセクション（AIの基礎、大規模モデル生成（GenAI & LLM）、エージェントと進化的計算（ポリユーカレッジの特徴として強調）および倫理）を統合した厳密なコース構造。コースの論理は順に、認知とデータ（L1-3）、認識と生成（L4-6）、エージェントと進化（L7-9）、最後に倫理と未来（L10）へと展開されます。
AIマスターブートキャンプ：ゼロからエージェントアーキテクトへ
AI005AIマスターブートキャンプ：ゼロからエージェントアーキテクトへ
5回の集中型ブートキャンプで、初心者からAIエージェントアーキテクトへと変身するためのカリキュラム。プロンプトエンジニアリングの『BRIC』フレームワーク、読解力とバズるコピーライティングのコンテンツ加速、ExcelやPowerPointでの業務自動化、RAG（検索拡張生成）を活用した『第二の脳』の構築、そして自律的なデジタル従業員の創出について学びます。
大規模言語モデル向けプロンプトエンジニアリングの高度ガイド
AI006大規模言語モデル向けプロンプトエンジニアリングの高度ガイド
構造的な論理と正確な指示を通じて、大規模言語モデルのプロンプトエンジニアリングを習得する包括的な高度ガイドです。本コースでは、構造的フレームワーク（CO-STAR）、Few-Shot学習、連鎖的思考推論、出力形式の制約（JSON/Markdown）、プロンプトシステム管理について学び、AIの誤情報生成や論理的な出力の不足といった問題を解決します。
OpenClaw：ローカルAIエージェント向けアーキテクチャ、開発、セキュリティ
AI007OpenClaw：ローカルAIエージェント向けアーキテクチャ、開発、セキュリティ
このコースでは、自律型AIエージェント向けの画期的なオープンソースフレームワークであるOpenClawについて深く分析します。フレームワークのレイヤードシステムアーキテクチャ、ローカル優先のRAGメモリ機構、ブラウザ自動化プロトコル、そして非常にスケーラブルなスキルエコシステムを体系的に解体します。カリキュラムでは、PIV自動化フローとマルチエージェント委員会パターンを含む複雑なワークフローの実用的なオーケストレーションをカバーします。さらに、プロダクショングレードのデプロイパラダイムにおけるハードウェアのトレードオフを批判的に分析し、RCE脆弱性やプロンプトインジェクションといった主要なセキュリティ脅威に対するディフェンスインデプス戦略を提示します。本コースは、上級開発者およびアーキテクトが高自律性を持ちながらも安全で制御可能なAIエージェントシステムを構築できるよう支援することを目指しています。
誰にでも使える大規模言語モデル：基礎から実践まで（2026年版）
AI008誰にでも使える大規模言語モデル：基礎から実践まで（2026年版）
このコースは、チャットGPTやジミニーなどの大規模言語モデル（LLM）への初心者向けで実践的な導入です。あらゆるバックグラウンドを持つ学習者を対象に、LLMがどのように動作するかの高レベルな説明、できることとできないこと、そして学習・仕事・日常生活中での効果的な使い方を解説します。実際のデモとガイド付き演習を通じて、プロンプト技術、出力の批判的評価方法、誤情報やバイアスの対処法、および文書作成、要約、翻訳、データ処理などの一般的なツールの安全かつ責任ある使い方を学びます。本コース終了時には、高度なコーディングスキルなしでも、個人の「LLMワークフロー」を構築し、執筆、調査、計画、生産性向上といった実際のタスクに活用できるようになります。
《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》（15节课）
AI009L《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》（15节课）
本书从计算建模的角度研究神经系统与形态（身体）的协同演化与发育。内容涵盖演化算法、基因调控网络、多细胞生长模型、神经可塑性规则以及脑-体协同演化等，旨在为通向通用人工智能（AGI）提供一种基于生物自适应机制的新途径。
開発者向け大規模言語モデル入門
AI010開発者向け大規模言語モデル入門
このコースは、アンドリュー・ニンとOpenAIが共同で展開した3コースの大規模言語モデルシリーズの中国語対応版です。プロンプトエンジニアリング、ChatGPT APIを活用したシステム構築、LangChainアプリケーション開発、およびプライベートデータにアクセスするためにLangChainを使用する方法をカバーしています。本コースでは、要約、推論、変換、拡張、チャット機能を持つアプリケーションを構築するための大規模言語モデルの能力を活用する方法について、明確かつ分かりやすく解説します。
初心者向けジェネレーティブAI
AI011初心者向けジェネレーティブAI
Generative AI、大規模言語モデル、プロンプトエンジニアリング、およびAzure OpenAIやPower Platformなどのツールを活用したAIアプリケーション開発の基礎を網羅的に学ぶカリキュラム。
大規模言語モデルの深層解説
AI012大規模言語モデルの深層解説
このコースでは、大規模言語モデル（LLM）の発展史、その核心技術的アーキテクチャ、トレーニングパラダイム（事前学習、ファインチューニング、および整合）、マルチモーダル拡張、プロンプト工学、チェーン・オブ・シンキング推論、エージェント、さらにはモデルの安全性やプライバシー保護といった先端的なトピックについて、包括的かつ詳細な紹介を行います。
現代的なC++チュートリアル
AI013現代的なC++チュートリアル
このチュートリアルは、経験豊富な開発者に、C++11/14/17/20の新機能を迅速に確認できるようにすることを目的としています。言語の使いやすさの向上、実行時性能の改善、新しいコンテナ、スマートポインタとメモリ管理、正規表現、並列プログラミング、さらにC++20のプレビューについてもカバーしています。
Rプログラミング入門
AI014Rプログラミング入門
このコースは、R言語環境についての包括的な入門であり、基本的な数値ベクトル操作、オブジェクト属性、配列および行列処理、リストとデータフレームの管理、統計モデル化、高品質なグラフィックス作成までをカバーしています。統計分析およびデータサイエンスの入門書として非常に適しています。
Juliaプログラミング入門
AI015Juliaプログラミング入門
Juliaプログラミング言語の包括的なガイドです。高性能で汎用性の高い動的言語であり、科学計算や数値計算に最適です。このコースでは、基本的な構文やデータ型から、メタプログラミング、データフレーム、ネットワーキング、データベースインターフェースといった高度なトピックまで網羅しています。
RyのGitチュートリアル
AI016RyのGitチュートリアル
Gitバージョン管理の包括的なガイド。ステージングやコミットといった基本的なワークフローから、インタラクティブリベース、リモートコラボレーション、およびGitのオブジェクトデータベースの内部構造まで、高度なトピックをカバーしています。
Goでプログラミングを始める
AI017Goでプログラミングを始める
初心者向けの実践的なゴー言語入門です。小さな、扱いやすいレッスンに分けられた構成で、宇宙探査をテーマに、命令型プログラミング、型、関数、メソッド、コレクション、状態、並行処理をカバーしています。
NumPy ユーザーガイド
AI018NumPy ユーザーガイド
NumPyの包括的な入門概要および技術ガイド。インストール、配列操作、インデックス指定、ブロードキャスト、およびC/C++との統合について解説します。
Programming Elixir
AI019Programming Elixir
Elixirを使用した関数型プログラミングおよび並行処理の包括的なガイド。オブジェクト指向から関数型思考への移行、パターンマッチング、不変性、並行処理のためのアクターモデル、そしてOTPを活用した堅牢な分散システムの構築について解説します。
エレガントなJavaScript：現代的プログラミング入門
AI020エレガントなJavaScript：現代的プログラミング入門
JavaScriptを用いた現代的なプログラミングの包括的なガイド。このコースでは、基本的なプログラミング原則、JavaScript言語仕様、ウェブブラウザとの統合、およびNode.jsを用いたサーバーサイド開発について学び、実際の応用例として5つの実世界プロジェクトを扱います。
CUDAプログラミングガイド
AI021CUDAプログラミングガイド
開発者がNVIDIA GPU上で実行される高性能なコードを書くためのCUDAプログラミングモデルを学ぶための公式で包括的なリソース。このガイドでは、プラットフォームアーキテクチャ、プログラミングインターフェース、高度なハードウェア機能、および技術仕様についてカバーしています。
AMD HIP プログラミングガイド
AI022AMD HIP プログラミングガイド
AMDのホモジニアスコンピュートインターフェース（HIP）用の包括的な技術マニュアル。このマニュアルは、C++ランタイムAPIおよびカーネル言語を提供し、1つのソースコードからAMDとNVIDIAのGPU向けにポータブルなアプリケーションを開発できるようにします。ガイドでは、インストール、環境設定、プログラミングモデル、メモリ割り当て、そしてCUDAコードをHIPに移行するためのツールについて解説しています。
Tritonプログラミング入門：実践的なチュートリアル
AI023Tritonプログラミング入門：実践的なチュートリアル
Tritonは、カスタムGPUカーネルを書くためのPythonベースの言語およびコンパイラです。本コースでは、ベクトル加算から始まり、現代のディープラーニングシステムで使われる融合型・タイリング型演算子まで、プログラミングモデル、言語の意味論、数値的挙動、パフォーマンス最適化について包括的な科学的チュートリアルを提供します。
ROCmとHIPプログラミング入門：実践的なチュートリアル
AI024ROCmとHIPプログラミング入門：実践的なチュートリアル
ROCmとHIPによるAMD GPUプログラミングの実践的で現代的なガイド。ソフトウェアスタック全体、インストール、ビルドワークフロー、カーネルプログラミング、メモリ管理、パフォーマンス最適化、ライブラリの使用、CUDAへの移行、そして本番環境でのデバッグ手法をカバーしています。
実践的RAGシステム：知識ベースから検索拡張生成へ
AI025実践的RAGシステム：知識ベースから検索拡張生成へ
これらの学生用講義ノートは、実用的な検索拡張生成（RAG）システムを構築するためのシステムレベルの視点を提供します。コースでは、データインジェスト、チャンク化戦略、埋め込みマッピング、ベクトルストレージ、ハイブリッド検索、再ランク付け、信頼できるAIアプリケーション向けの評価まで、全パイプラインをカバーしています。
Pythonによるデータ構造とアルゴリズム分析 (第2版)
AI028Pythonによるデータ構造とアルゴリズム分析 (第2版)
本書は、Pythonを用いてデータ構造とアルゴリズムを解説する古典的な教科書です。Pythonの基礎復習、アルゴリズム解析（オーダー記法）、基本的なデータ構造（スタック、キュー、リスト）、再帰、探索とソート、木およびグラフアルゴリズムについて扱います。実践的なコードリストを通じて、読者がPythonを使ってさまざまな抽象データ型を効率的に実装する方法を理解するのに役立ちます。
Reinforcement Learning: An Introduction
AI029Reinforcement Learning: An Introduction
A comprehensive foundational textbook on reinforcement learning, covering key algorithms such as Q-learning, Sarsa, and TD-learning, while bridging the gap between tabular methods and function approximation.
Pythonでの生成型AIの基礎
AI030Pythonでの生成型AIの基礎
生成型AIおよび大規模言語モデル（LLM）の理解と実装についての包括的なガイドです。理論的基盤から実践的なPythonベースの開発への移行をカバーし、GAN、拡散モデル、トランスフォーマー、ファインチューニング、プロダクションデプロイまでを扱います。
コンピュータシステム：プログラマーの視点から（グローバル版）
AI031コンピュータシステム：プログラマーの視点から（グローバル版）
コンピュータシステムがプログラムを実行し、情報を格納する仕組みについての包括的な解説。このコースでは、高レベルなプログラミングと下位のハードウェアの間に存在するギャップを埋め、マシンレベルの表現、プロセッサアーキテクチャ、メモリ階層、並行プログラミングについて学びます。