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インテリジェントシステムを支える基礎

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今日のAIの実力を活かして作る

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AI Canopy（樹冠）

信頼できる生成AIシステムを設計する

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AI Forest（森）

責任あるかたちでAIプロダクトを世に出す

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AI Sketch（スケッチ）

AIを作る人のためのエンジニアリング基礎

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AI Chisel（鑿）

より難しい問題を解くためのパターン

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AI Craft（制作）

AIをスケールさせるシステムを設計する

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AI時代に伝え、導く

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Academies & lessons

AI Seeds（種）

  • AIとは何ですか?フレンドリーな紹介
  • 機械はどのように学習するのか - スマート ソフトウェアの背後にある秘密
  • ポケットの中の AI - あなたの携帯電話が毎日どのように AI を使用しているか
  • ChatGPT と AI チャットボット - その概要と仕組み
  • 初めての AI 実験 - AI を自分で試してみる
  • AI の歴史 - チューリングからトランスフォーマーまで
  • AI の種類 - 限定知能、一般知能、超知能
  • AI と人間の知能 - 機械にできること、できないこと
  • 日常生活における AI - ショッピングから宇宙まで
  • AI の誤解が暴かれる - 事実と SF を区別する
  • ニューラル ネットワーク: 機械が実際にどのように考えるか
  • AI の倫理と偏見: 機械が間違った場合
  • AI が科学と研究をどのように変革するか
  • AI と人間の創造性: ライバルではなくパートナー
  • AI と仕事の未来: 仕事は何を変えるのか
  • AI の安全性: すべての人にとって重要な理由
  • AI と気候変動: 問題または解決策の一部?

AI Sketch（スケッチ）

  • 配列とハッシュ マップ - AI がデータを保存および取得する方法
  • 文字列とテキスト処理 - AI がテキストをどのように読み取って理解するか
  • 並べ替えと検索 - AI が結果をランク付けして検索する方法
  • リンクされたリストとスタック - AI の背後にある動的構造
  • 視覚化されたツリーとグラフ - AI が関係をマッピングする方法
  • ヒープと優先キュー - インタビューのスイス アーミー ナイフ
  • 二分探索パターン - ソートされた配列を超えて
  • 再帰とバックトラッキング - コンピューターのようにパズルを解く
  • 貪欲なアルゴリズム - ローカルな選択がグローバルなソリューションにつながるとき
  • 行列とグリッドの問題 - グリッドと島のカウントに関する BFS

面接ローンチパッド

  • 面接の状況を理解する
  • ジョブ記述の解読
  • 準備スケジュールの構築
  • 企業研究戦略
  • AI へのキャリア移行
  • 面接における成長マインドセット
  • 面接ツールキット

AI Sprouts（芽）

  • データが AI をどのように強化するか - あらゆるスマート システムの背後にある燃料
  • アルゴリズムの解説 - あらゆる AI システムの背後にあるレシピ
  • ニューラル ネットワークの概要 - AI がレイヤーでどのように考えるか
  • AI モデルのトレーニング - マシンを教育してより賢くする
  • AI の倫理と偏見 - 人工知能の人間的な側面
  • バックプロパゲーション - 学習の背後にある微積分
  • 損失関数とオプティマイザー - AI が間違いからどのように学習するか
  • トークン化 - AI がテキストを読み取る方法
  • 埋め込みとベクトル データベース - AI が意味を理解する方法
  • 評価指標 - あなたの AI は本当に優れていますか?
  • 大規模な言語モデルを理解する
  • 過学習と過小学習: ML モデルが失敗する理由
  • 特徴量エンジニアリング: 何が重要かを機械に教える
  • 教師あり学習と教師なし学習: 主な違いの説明
  • デシジョン ツリー: 紙に描けるアルゴリズム
  • クラスタリング: AI がラベルのないパターンを見つける方法

AI Chisel（鑿）

  • 2 つのポインターとスライディング ウィンドウ - AI がデータを効率的にスキャンする方法
  • ツリーと二分探索 - AI がどのように迅速な意思決定を行うか
  • グラフ アルゴリズム - AI がネットワークをナビゲートする方法
  • 動的プログラミング - AI が複雑な問題を分解して解決する方法
  • ハッシュ テーブルの詳細 - 高速 AI ルックアップの背後にあるエンジン
  • トライとプレフィックス ツリー - オートコンプリート、スペル チェック、および IP ルーティング
  • Union-Find - 接続されたコンポーネントとネットワークの検出
  • 単調なスタックとキュー - 次のより優れた要素とその先へ
  • 間隔の問題 - マージ、挿入、スケジュール
  • ビット操作 - XOR トリック、2 のべき乗、およびビットのカウント

行動面接マスター

  • STAR面接フレームワーク
  • 行動面接の習得
  • リーダーシップの原則
  • 紛争解決ストーリー
  • 部門を超えたコラボレーション
  • 失敗と成長の物語
  • アップとステークホルダーの管理
  • 文化に合わせた会話

AI Branches（枝）

  • コンピューター ビジョン - AI が世界の見方を学ぶ方法
  • 自然言語処理 - AI は人間の言語をどのように理解するか
  • ヘルスケアにおける AI: アルゴリズムで命を救う
  • レコメンデーション システム - Netflix、Spotify、TikTok はユーザーの欲しいものをどのように知るか
  • 音声 AI と音声認識 - 機械はどのようにして聞き方を学習するのか
  • 生成 AI - 機械がアート、音楽、コードをどのように作成するか
  • 強化学習 - AI は実行によってどのように学習するか
  • マルチモーダル AI - AI が同時に見て、聞いて、読むとき
  • AI とロボット工学 - 工場の兵器から人型ヘルパーまで
  • 自動運転車 - 自動運転車の考え方
  • プロンプト エンジニアリング: AI と会話する技術
  • トランスフォーマーの説明: ChatGPT の背後にあるアーキテクチャ
  • 強化学習: 試行錯誤を通じて AI を教える
  • LLM のファインチューニング: ユースケースに合わせて AI をカスタマイズする

AI Craft（制作）

  • システム設計の基礎 - スケーラブルなシステムの構成要素
  • URL 短縮ツールの設計 - 初めてのシステム設計インタビュー
  • チャット アプリケーションの設計 - 大規模なリアルタイム コミュニケーション
  • レコメンデーション エンジンの設計 - AI を活用した大規模なパーソナライゼーション
  • AI API プラットフォームの設計 - 数百万人にモデルを提供する
  • レート リミッターの設計 - 大規模な API の保護
  • 通知システムの設計 - 数十億規模のプッシュ、電子メール、SMS
  • ビデオ ストリーミング プラットフォームの設計 - YouTube/Netflix アーキテクチャ
  • Web クローラーを設計する - Google がインターネットにインデックスを付ける方法
  • 分散キャッシュの設計 - Redis アーキテクチャをゼロから構築する

技術面接

  • インタビューのデータ構造
  • アルゴリズムのパターンと戦略
  • システム設計の基礎
  • API設計インタビュー
  • コードレビューインタビュー
  • プレッシャーの下でのデバッグ
  • 複雑さ分析の習得
  • ライブコーディングのベストプラクティス

AI Canopy（樹冠）

  • 大規模言語モデル - 最新の AI を支えるエンジン
  • プロンプト エンジニアリング - AI と会話する芸術と科学
  • ディープ ニューラル ネットワーク - CNN、RNN、トランスフォーマーの説明
  • 微調整と RAG - 企業がデータに合わせて AI をカスタマイズする方法
  • AI エージェントと自律システム - 次のフロンティア
  • アテンションとトランスフォーマー - すべてを変えたアーキテクチャ
  • スケーリング則と大規模トレーニング - 大きなモデルが賢くなる理由
  • RLHF とアライメント - ChatGPT が人間の価値観を学習する方法
  • エージェントティック ワークフロー - マルチエージェント AI システムの構築
  • AI の安全性とレッド チーム - AI システムの破壊と防御
  • RAG システムの実践
  • ツールを使用するエージェントと MCP
  • AIの評価と運用

AI Polish（磨き上げ）

  • 技術的なアイデアを伝える
  • AI 時代のリーダーシップ
  • リモートワークとグローバルチーム
  • 技術履歴書マスタークラス

AI・ML面接

  • ML システム設計インタビュー
  • モデル評価の詳細
  • 特徴エンジニアリングに関する質問
  • MLOps とプロダクション ML
  • NLP と LLM の面接トピック
  • コンピュータビジョン面接の準備
  • 面接における AI 倫理

AI Forest（森）

  • AI 製品の構築 - プロトタイプから生産まで
  • オープンソース AI エコシステム - ツール、モデル、コミュニティ
  • AI の未来 - これから何が起こるのか、そしてあなたはどこに適しているのか
  • AI スタートアップとビジネス モデル - AI を構築して収益化する方法
  • オープンソースへの貢献 - 評判を高めて恩返しをする
  • MLOps とデプロイメント - モデルをノートブックから本番環境に移行する
  • エッジ AI - 電話、ブラウザ、IoT デバイス上でモデルを実行する
  • AI 規制 - EU AI 法、GDPR、およびグローバル ポリシー
  • AI インフラストラクチャ - GPU、TPU、クラウドの戦い
  • 責任ある AI ガバナンス - 倫理的に出荷するチームの構築

AI Masterpiece（傑作）

  • エンジニアリング ポートフォリオ - 面接を受けるためのプロフィールを作成する
  • フル模擬面接 - 60 分間のシニア エンジニア シミュレーション
  • Twitter の AI フィードを設計する - エンドツーエンドのケーススタディ
  • 独自の AI プロジェクトを構築する - アイデアから製品の展開まで
  • キャリア ロードマップ 2026 - 最も需要の高いスキルとその取得方法
  • エンドツーエンドの ML パイプライン - 生データからデプロイされたモデルまで
  • Kaggle コンペティション ガイド - Kaggle で競争する (そして学ぶ) 方法
  • 研究論文を読む - AI 論文を理解して実装する方法
  • システム設計模擬面接 - 45 分間のシニア エンジニア シミュレーション
  • オープンソース AI プロジェクトを出荷 - あなたの傑作

オファーとその先

  • 技術オファーの交渉
  • 給与のベンチマーク
  • あなたのパーソナルブランドを構築する
  • 複数のオファーの評価
  • 最初の 90 日間戦略
  • 長期的なキャリア構造

Blog

  • What Is Jev? Inside TypeSafe AI's 'System One' Models and Why They Matter
  • Agentic AI, Workflows, and GitHub: How Software Started Building Itself
  • Vibe Coding, Explained: What It Is, Where It Shines, and Where It Bites
  • What Is MCP? The Model Context Protocol, Explained Simply
  • 2026 年に注目すべき AI スタートアップ: 業界を再構築する企業
  • AI のための Python を学ぶ: 実際に必要な最小限の Python
  • コーディングなしの機械学習: 面倒な作業を行う 7 つのツール
  • 2026 年の AI 画像生成: DALL-E、Midjourney、安定拡散の比較
  • 2026 年の AI エージェント: 自律型 AI がすべてを変える方法
  • AI のエネルギー危機: データセンターと地球は共存できるか?
  • Apple の AI App Store: Siri 拡張機能があなたの iPhone を永遠に変える方法
  • 2026 年の EU AI 法: 開発者と企業が知っておくべきこと
  • OpenAI が Sora を殺した理由: AI ビデオ生成の隆盛と衰退
  • 2026 年のオープンソース AI の現状: 先導するモデル、ツール、コミュニティ
  • ビジネス向け AI: 実際の使用例とその開始方法
  • 2026 年の AI 面接の質問と回答トップ 30
  • AI、機械学習、ディープラーニング: 違いは何ですか?
  • 2026 年に取得する価値のあるベスト AI 認定資格 (無料および有料)
  • 初めての AI チャットボットを構築する方法: ステップバイステップ ガイド (2026)
  • コンピューター ビジョンの説明: AI が画像をどのように見て理解するか
  • ニューラル ネットワークの説明: 初心者向けのビジュアル ガイド
  • トランスフォーマーを理解する: ChatGPT の背後にあるアーキテクチャ
  • 自然言語処理 (NLP) とは何ですか?初心者向けガイド
  • RAGとは何ですか？検索拡張生成の簡単な説明
  • Career Ready の紹介: AI キャリア ランチパッド
  • フリーミアムからプレミアムへ: AI Educademy の新しい学習階層
  • AI 教育アカデミーを設立した理由
  • 2026 年の AI のキャリアパス: どの役割があなたに適していますか?
  • 教師のための AI: 教育者が教室で AI を活用する方法
  • 2026 年の学生向け無料 AI ツール ベスト 15 (ユースケース別にランキング)
  • AI vs 機械学習 vs ディープラーニング: 本当の違いは何ですか?
  • 2026 年の最高の無料 ChatGPT 代替手段: 正直な比較
  • 2026 年に AI をゼロから学ぶ方法 (完全なロードマップ)
  • ニューラル ネットワークを簡単に説明: AI の脳が実際にどのように機能するか
  • プロンプト エンジニアリング: 完全初心者ガイド (2026)
  • 責任ある AI: 倫理、偏見、そしてなぜそれが重要なのか
  • 生成AIとは何ですか?初心者向け完全ガイド (2026)
  • 2026 年に AI を無料で学ぶ方法: 完全な初心者向けロードマップ
  • 初心者のための機械学習: 知っておくべきことすべて (2026 年ガイド)
  • 人工知能とは何ですか?完全な初心者のための簡単なガイド
  • 誰もが知っておくべきAIの5つの概念（わかりやすく解説）
  • Next.js と MDX を使用して多言語 AI 教育プラットフォームを構築した方法
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