AI・生成AI Pythonデータ分析入門｜初心者向け基礎から実践まで
データ分析の基礎を初心者向けに解説。教師あり・教師なし学習の違いから、Pythonの基本ライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib）、Google Colabでの実践方法までを体系的に紹介します。生成AIを活用したコード生成も解説。
デジタルトランスフォーメーション
AI・生成AI 
AI・生成AI リスキリング体験記①｜専門実践教育訓練給付金×Aidemyでデータ分析を学ぶ
定年退職にともない、専門実践教育訓練給付金を活用してAidemyのデータ分析講座を受講。雇用保険の給付制限解除や生成AIを活用した学習体験、Kaggle課題の感動まで、セカンドキャリアの第一歩を記録した体験記です。
AI・生成AI リスキリング体験記②｜株価予測AI×財務分析｜Aidemy成果物で学ぶPythonとProphet
Apple株価をProphetで予測し財務指標を分析。Aidemy講座の成果物としてリスキリング事例を紹介。
AI・生成AI リスキリング体験記③｜株価予測AI×財務分析｜Python×Prophetで学ぶAidemy成果物と実践コード
Apple株価をProphetで予測し、財務指標をAIで分析。Aidemy講座の成果物として、PythonコードをColab対応で公開。
AI・生成AI ディープラーニング超入門｜初心者でもわかるAIの基本と仕組み
ディープラーニングとは何か？初心者にもわかりやすく、脳をまねた仕組みや「深い」と呼ばれる理由を解説します。入力層・中間層・出力層の仕組み、重み調整の本質、人間の脳との違いまで図解で理解できる AI入門に最適な内容です。
AI・生成AI DL超入門2｜回帰・分類・強化学習をわかりやすく解説
ディープラーニングの学習方法である「回帰」「分類」「強化学習」を初心者向けに解説。未来予測や画像判定、ゲームAIなど、具体例とともにわかりやすくまとめます。
AI・生成AI DL超入門3｜AI開発のカギはデータ準備と品質管理
ディープラーニングを成功させるには良質なデータが不可欠です。本記事では、データ収集の方法、欠損値や補完、ラベル付けの重要性など、AI開発に欠かせないデータ準備の工程をわかりやすく解説します。
AI・生成AI 【DL超入門４】AIが学習する仕組み ― 誤差最小化と過学習の問題をわかりやすく解説
ディープラーニングがどのように学習するのかを解説。誤差最小化の仕組みや、AIの落とし穴である過学習の問題、そして実用化のために行われる工夫を初心者向けにわかりやすくまとめます。
AI・生成AI 【DL超入門5】「自然言語処理」ってなに？
自然言語処理とは？コンピューターが人の言葉を理解するしくみを、シニアや初心者向けにやさしく解説。英語と日本語の違いや、意味の見つけ方を紹介します。
AI・生成AI 【超DL入門6】チャットGPTってなに？
チャットGPTはどうして会話できるの？Transformerの“注目”しくみを図解でわかりやすく解説します。