こんにちは、私は Duy Tran

AI エージェント エンジニアリングに関する包括的なコース — Python と ML の基礎、NLP と LLM (LLaMA、Mistral、Qwen、Phi)、Vector DB を使用した RAG (FAISS、Milvus、Pinecone) から、LangChain、LlamaIndex、CrewAI、LangGraph を使用した AI エージェント システムの構築まで。微調整、迅速なエンジニアリング、ツール呼び出し、マルチエージェントを実践します。 FastAPI、Docker、マイクロサービス、MLOps、CI/CD を使用して本番環境を AWS/Azure/GCP にデプロイします。大手テクノロジー企業の AI/ML エンジニアの採用要件を完全に満たします。

Apple SiliconでGemma 4を使ったローカルAIスタックを構築するハンズオンシリーズ。Ollamaのセットアップ、API統合、RAGパイプライン、ハイブリッド検索から、内部環境向けのオブザーバビリティとハードニングまで。

初心者向けの機械学習ロードマップは、直感が先、コードは後、数学は十分という、わかりやすい方法に従ってゼロから始まります。このコースは、環境設定、最初のモデル、適切な評価、過剰適合/データ漏洩の防止から、一般的なモデル (線形、ロジスティック、ツリー、XGBoost)、教師なし、時系列、実稼働環境への展開まで続きます。レッスンの各クラスターには、ミニプロジェクト、実際の課題、明確な出力チェックリストが含まれています。

Ollama と MLX を使用して Mac Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) 上でローカルに LLM を実行するための包括的なガイド。初期インストールから MLX フレームワークによる 3 倍の高速化、複数のモデルの管理、アプリケーションへの API の統合、GPU/RAM パフォーマンスの最適化まで。すべて実践的、プライバシー最優先、インターネットは必要ありません。

ヘルスケアにおける AI に関する包括的なコース - CNN による医療画像処理、医療記録の NLP、GNN による創薬から、HIPAA/FDA 準拠の AI の実装まで。 Python、PyTorch、Hugging Face、および MIMIC、CheXpert、PubMed などの標準的な医療データセットを使用して練習します。

GAN、VAE プラットフォームから安定拡散、DALL-E、Midjourney API まで、画像とビデオの生成 AI に関する包括的なコース。画像生成、修復、スタイル転送、ビデオ生成を練習し、Python、Hugging Face Diffusers、ComfyUI を使用して本番環境に対応したジェネレーティブ AI パイプラインを構築します。

レコメンデーション システムに関する包括的なコース — 協調フィルタリング、コンテンツベース、行列分解から、2 タワーのグラフ ニューラル ネットワーク、シーケンス モデルを使用したディープ ラーニング RecSys まで。 Python、PyTorch、LightFM を実際に使用し、本番環境に対応したレコメンデーション エンジンをデプロイします。

マルチモーダル AI に関する包括的なコース — 視覚言語モデル (CLIP、LLaVA)、視覚的な質問応答、画像キャプションから、ドキュメント AI、ビデオ理解まで。 Python、PyTorch、Hugging Face Transformers、および GPT-4V、Gemini、LLaVA などの最先端のモデルを使用して練習します。