#Deep Learning

NVIDIA DLIのGenerative AIとLLMに関する完全なエコシステムの詳細ガイド — Diffusion Models、RAG Agents、Agentic AIからTransformer NLPまで。試験内容、アセスメントの難易度、サンプル問題、試験のヒント、初心者からプロまでの学習ロードマップを解説します。

Duy Tran2026年4月13日30分

Anthropicは245ページにわたるClaude Mythos PreviewのSystem Cardを公表しました——これまで訓練したモデルの中で最も強力ですが、ゼロデイ脆弱性を自律的に発見できることを理由に、一般公開されていません。サイバー能力・アライメント・モデルウェルフェア、そして内部で綴られた驚きの物語を詳細に分析します。

Duy Tran2026年4月13日18分

MiniMax の詳細レビュー — 世界で最も完全なマルチモーダルエコシステムを持つ中国のAIスタートアップ。M2.7（Opus 4.6と同等のテキスト/コード）、Hailuo 2.3（動画）、Speech 2.6、Music 2.6まで。モデル、製品、API、価格、OpenAI・Google・Anthropicとの比較、クイックスタートガイドを分析します。

Duy Tran2026年4月13日25分

Google DeepMindがGemma 4を発表——Arena AIでオープンモデル世界第3位を獲得したオープンモデルファミリー。アジェンティックワークフロー、ビジョン、オーディオ、140以上の言語をサポートし、Raspberry PiからH100 GPUまでオンデバイスで動作。4サイズ（E2B、E4B、26B MoE、31B Dense）のアーキテクチャ分析、ベンチマーク比較、デプロイガイド。

Duy Tran2026年4月3日15分

医療AIの応用を深く分析——専門医を上回るCNN医療画像・EHR分析のためのNLP・12年を数ヶ月に短縮する創薬・個別化ゲノム治療まで。実際のケーススタディ・技術的課題・倫理問題・ベトナムへの展開ロードマップを含む包括的なガイド。

Duy Tran2026年4月1日35分

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。

NVIDIA DLI Generative AIコースの包括的な学習ロードマップ — Diffusion Models、 RAG Agents、Agentic AIからLLM評価・ファインチューニングまで。10の詳細なレッスンに ハンズオンコード、コーディング演習、実試験に近い模擬問題を収録。

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。

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。

自然言語処理 (NLP) に関する包括的なコース — トークン化プラットフォーム、単語埋め込みから、Transformer アーキテクチャ、BERT、GPT まで。テキスト分類、NER、センチメント分析、機械翻訳、質問応答を練習し、Python、Hugging Face、spaCy を使用して本番環境に対応した NLP パイプラインを構築します。

音声と音声のための包括的な AI コース - 音声信号処理、ウィスパーを使用した音声認識 (ASR)、VITS を使用したテキスト読み上げ (TTS)、音声クローン、話者検証から音楽 AI まで。 Python、PyTorch、Hugging Face、librosa、および最先端のモデルを使用して練習します。

統計手法 (ARIMA、ETS)、機械学習 (XGBoost、LightGBM) から深層学習 (LSTM、Transformer、TimesFM) まで、時系列 AI に関する包括的なコースです。予測、異常検出、分類のアプリケーション。 Python、statsmodels、scikit-learn、PyTorch、および特殊なフレームワークを使用して練習します。

このシリーズでは、AI デザイン生成 (安定した拡散、ControlNet)、自然言語による AI 編集、パーソナライゼーション システム、コンピューター ビジョンによる仮想試着から、印刷ファイルの最適化、AI 製品生成まで、ファッションおよびプリント オン デマンド プラットフォーム用の AI システム全体を構築します。各記事は、運用環境にデプロイできる独立した AI モジュールです。

コンピューター ビジョンに関する実践的なコース — CNN、物体検出 (YOLO)、画像セグメンテーション (SAM) からビジョン トランスフォーマー、マルチモーダル AI まで。 PyTorch、Ultralytics YOLO、Hugging Face の実践。 TensorRT と ONNX を使用して CV モデルを本番環境にデプロイします。

人工知能と大規模言語モデルに関する包括的なコース - ニューラル ネットワーク プラットフォーム、Transformer アーキテクチャから、微調整、RAG、AI エージェント、本番環境への展開まで。 Python、PyTorch、LLM API を実践的に学びます。