#Python

Ollama 0.19がAppleのMLXバックエンドを統合——M5でデコード速度93%向上、プリフィル速度57%向上を実現。ユニファイドメモリアーキテクチャの包括的な技術分析、M1からM5までの実測ベンチマーク、Apple Siliconを最大限に活用するためのステップバイステップ設定ガイド。

Duy Tran2026年4月1日18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。

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。

基本から上級までの包括的な Django コース。最も強力なフルスタック Python フレームワークをマスターするのに役立ちます。 Django ORM、Django REST フレームワーク、クラスベースのビュー、認証、Celery、チャネル (WebSocket)、テスト、Docker、実稼働デプロイメントが含まれます。最新の 2026 年のベスト プラクティスを適用して、Django 5.2 以降および Python 3.12 以降に更新されました。

Python FastAPI コースは基本から上級まで包括的で、バックエンド API 用の最新の Python フレームワークを習得するのに役立ちます。 Python の基礎、Pydantic、async/await、SQLAlchemy、Alembic、認証、承認、OAuth2、WebSocket、バックグラウンド タスク、テスト、Docker、運用環境のデプロイが含まれます。最新の 2026 年のベスト プラクティスを適用して、FastAPI 0.115 以降および Python 3.12 以降に更新されました。

GitHub Copilot を使用した Vibe コーディングに関する包括的なコース - 基本概念から高度なテクニックまで。 AI エージェント、インライン提案、カスタム命令、MCP サーバー、Copilot CLI、および Copilot コーディング エージェントを活用してソフトウェア開発を加速する方法を学びます。コードのプロンプト エンジニアリング、セキュリティのベスト プラクティス、技術的負債の処理、フルスタック アプリの構築、本番環境向けのプロフェッショナルな Vibe コーディング プロセスが含まれます。 GitHub Copilot 2026 に従って更新され、エージェント モード、プラン エージェント、クラウド エージェント、および最新機能が追加されました。

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。

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。

包括的な強化学習コース — MDP、Q ラーニングから DQN、ポリシー勾配、PPO、SAC を備えたディープ RL プラットフォームまで。ゲーム AI、ロボティクス シミュレーション、LLM 用 RLHF を練習し、Python、Gymnasium、Stable-Baselines3 を使用して本番環境に対応した RL エージェントを展開します。

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。

検索拡張生成 (RAG) に関する詳細なコース - LLM を独自のデータに接続するためのテクニック。基本的な RAG から、グラフ RAG、エージェント RAG、マルチモーダル RAG まで。 ChromaDB、Qdrant、LangChain、LlamaIndex の実践。 「ドキュメントを使用したチャット」を本番環境にデプロイします。

大規模言語モデルの微調整に関する包括的なコース - Google Gemini/Vertex AI、OpenAI、オープンソース (LoRA/QLoRA) での微調整、データ準備、微調整のタイミングについて説明します。ファインチューニングと RAG、モデルの評価方法、実稼働環境のデプロイメントを比較します。実際のコストを計算します。

シンプルなチャットボットから複雑なマルチエージェント システムまで、AI エージェントの構築に関する実践的なコース。関数呼び出し、ツールの使用、RAG、MCP、LangGraph、CrewAI、および運用環境へのエージェントのデプロイに熟練しています。各レッスンは Python を使用して実践的にコーディングされます。

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。