学習エリア
すべての学習コンテンツへの入り口です。ガイドに沿って進むことも、自由に選ぶこともできます。
基礎
予備知識がまったくない人向けです。コンピューターを操作できれば、ここから始められます。
AI入門コース
初心者向けの入門シリーズです。五つのパートとポータルの案内ツアーで構成されています。予備知識もコンソールも数式も必要ありません。
修了後には、AIとは何か、何がAIではないのか、機械がどう学習するのか、言語モデルとどう対話するのか、いつ信頼してよいのかがわかります。さらに、ポータルのどこで学習を続ければよいかもわかります。
パート1：AIとは何か？なぜもう何年も使っているのか？
近日公開
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操作とコマンドライン
コンピューターの仕組み、APIとは何か、ターミナルの使い方、開発環境の整え方、Gitの使い方、そしてオープンソースの考え方を学びます。
コンピューターの動きを理解し、ターミナルを迷わず操作し、Gitを使いこなし、オープンソースを理解できるようになります。
コンピューターはどう「考える」のか
CPU、GPU、RAM、ハードディスク、バイナリコードなど、ハードウェアの基礎を学びます。
インターネットとAPI
クライアント、サーバー、HTTPリクエスト、そしてインターフェースとしてのAPIを学びます。
ターミナル
GUIとCLIの違い、パス、そして重要なコマンドを学びます。
開発環境
エディター、IDE、その周辺のツール。アイデアがファイルになる場所を整えます。
Gitによるバージョン管理
リポジトリ、コミット、ブランチ、そしてクラウドストレージとしてのGitHubを学びます。
オープンソースとクローズドソース
ソースコード、ライセンス（GPL、MIT）、そして透明性が大切な理由を学びます。
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Pythonとプログラミングの考え方
変数から制御構造、関数、クラス、パッケージ、仮想環境までを学びます。
Pythonでプログラムを書き、データ型、制御構造、オブジェクト指向プログラミング（OOP）を理解し、整った開発環境を構築できるようになります。
変数とデータ型
文字列（String）、整数（Integer）、浮動小数点数（Float）、真偽値（Boolean）、代入を学びます。
制御構造
if/elseによる分岐と、ループ（for、while）を学びます。
関数
パラメーター、戻り値、モジュール化されたコードを学びます。
コードが壊れたとき（エラーとデバッグ）
構文エラーと論理エラーの違い、try/catch、スタックトレースの読み方を学びます。
リストと辞書
配列、キーと値のストア、インデックスによるアクセスを学びます。
オブジェクト指向（クラスとオブジェクト）
クラス、オブジェクト、メソッド、属性。複雑なコードを組み立てるための設計図です。
外部のコードライブラリ（パッケージ）
pip、依存関係、import。車輪を再発明しないための仕組みです。
隔離のバブル（仮想環境・Docker）
venv、コンテナ、再現可能な環境を学びます。
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ワークショップ
手を動かしたい人のための実践編です。活用方法、ツール、最新のワークフローに焦点を当てます。
生成アート（画像と動画）
画像生成、Stable Diffusion、LoRA、ControlNet、ワークフローの最適化を学びます。
Stable Diffusionで自分だけの画像を生成し、Text-to-Imageの仕組みを理解し、LoRA、ControlNet、アップスケーリングを使いこなせるようになります。
ローカルで動かす言語モデル
Hugging Faceのエコシステム、モデルをローカルで動かす方法、量子化の考え方を学びます。
Hugging Faceを理解し、モデルを自分のPCで動かし、量子化を理解できるようになります。
エージェントと自動化
システムプロンプト、プロンプトエンジニアリング、検索拡張生成（RAG）、関数呼び出し、API、ノーコードのワークフローを学びます。
システムプロンプトを作成し、RAGパイプラインを構築し、関数呼び出しを使い、n8nでワークフローを自動化できるようになります。
モデルにタスクを与える（システムプロンプト）
システムプロンプト、ロールプレイ、ワンショットとフューショット。
プロンプトエンジニアリング（思考の連鎖）
ゼロショット、思考の連鎖（CoT）、ハルシネーションの防ぎ方。
自分のデータをつなぐ（RAG）
検索拡張生成、チャンキング、埋め込み、ベクトルデータベース。
関数呼び出し（AIがボタンを押すとき）
JSON出力、ツール使用。どのツールを実行するかをAIが決めます。
インターフェースを使う（APIとMCP）
APIキー、Model Context Protocol、AIエージェントのためのサーバー構成。
ノーコードのワークフロー（n8n）
トリガー、ノード、ワークフローの自動化、Webhook。
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ソフトウェア開発とAI
バイブコーディング、コンテキストエンジニアリング、ハーネスエンジニアリング、エージェント型コーディング。新しいプログラミングのかたちです。
AIと一緒にプログラミングし、コンテキストエンジニアリングを使いこなし、エージェントを取り巻く環境を作り、自律型のコーディングエージェントを活用できるようになります。
自然言語プログラミング（バイブコーディング）
公開予定日 2026年10月21日
コンテキストエンジニアリング
公開予定日 2026年10月21日
ハーネスエンジニアリング（希望ではなくガードレールを）
公開予定日 2026年10月21日
エージェント型コーディング（自分でタイプするAI）
公開予定日 2026年10月21日
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ソフトウェアの品質とテスト
テストを読み、機械によるチェックを理解し、変更を承認し、秘密情報を守ります。プログラミングの知識がなくても品質を確かめられます。
テストを読んで、それが本当に何をチェックしているかを見抜けるようになります。赤く表示された機械チェックの意味を理解し、自分で答えを確かめられる三つの質問をエージェントに投げかけます。そして、リポジトリに絶対に入れてはいけないものがわかります。
エージェントが書いたテストを理解する
公開予定日 2026年11月18日
ゲート：機械チェックによる安全網
公開予定日 2026年11月18日
プログラミングの知識がなくてもできるレビュー
公開予定日 2026年11月18日
秘密情報とセキュリティ：リポジトリに絶対入れてはいけないもの
公開予定日 2026年11月18日
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アカデミー
本格的なコンピューターサイエンスのコースです。大学のAI科目に相当する内容を、誰でも利用しやすい形で学べます。
コンピューターサイエンスの構造とアルゴリズム
アルゴリズムとは何か、どのようにスケールするのか、そしてコンピューターサイエンスを支えるデータ構造を学びます。
アルゴリズム、ビッグO記法、再帰、そして重要なデータ構造（線形、階層型、キーベース）を理解できるようになります。
アルゴリズムとは？
決定性、有限性、入力と出力。機械のためのレシピです。
アルゴリズムの計算量（ビッグO）
線形、二次、指数関数的。スケールの仕方を理解します。
データ構造I（線形）
配列、連結リスト、スタック、キュー。
再帰
基底ケース、再帰呼び出し、スタックオーバーフロー。パワーアップしたループです。
データ構造II（階層型とネットワーク型）
木、二分探索木、グラフ、ノード、エッジ。
データ構造III（キーベース）
ハッシュテーブル、キーと値のペア、キャッシュ。
巡回セールスマン問題（Travelling Salesman）：総当たりでは時間がかかりすぎるとき
このパスで最初のデモです。たくさんの都市をめぐる最短の巡回ルートを探します。これはNP困難な問題です。力ずくの計算の限界と、焼きなまし法のような賢いヒューリスティックが必要な理由がわかります。
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データの数学
機械学習の基礎となる統計学と確率論を学びます。
代表値、ばらつき、分布、相関、確率、そしてベイズの定理を理解できるようになります。
線形代数と微積分
ベクトル、行列、テンソル、微分、連鎖律。ディープラーニングの言葉を学びます。
ベクトル、行列、テンソル、微分、偏微分、そして誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）の土台となる連鎖律を理解できるようになります。
古典的な記号AI
チューリングから、探索、ヒューリスティック、ゲーム理論、エキスパートシステム、そしてAIの冬までをたどります。
AIのルーツを理解し、状態空間を探索し、経路探索とゲーム理論を使いこなせるようになります。AIの冬から得られた教訓もわかります。
AIの誕生（チューリングからダートマスまで）
チューリングテスト、ダートマス会議（1956年）、ELIZA。歴史的な背景を学びます。
グラフの探索
状態空間、幅優先探索（BFS）、深さ優先探索（DFS）。
ヒューリスティックと経路探索
ヒューリスティック、コスト関数、ダイクストラ法、A*アルゴリズム。
A*経路探索：インタラクティブデモ
迷路を進むA*とダイクストラ法の動きを見てみましょう。
任意対立するエージェント（ゲーム理論）
マルチエージェントシステム、ゼロサムゲーム、ナッシュ均衡。
ミニマックス法とプルーニング
決定木、ミニマックス戦略、アルファベータ枝刈り。
ミニマックス法：インタラクティブデモ
負け知らずのミニマックスAIと三目並べ（Tic-Tac-Toe）で対戦してみましょう。
任意ルールと論理（エキスパートシステム）
エキスパートシステム、推論エンジン、if-thenルール、組み合わせ爆発。
ルールベースAI：インタラクティブデモ
エキスパートシステムが論理的な因果の連鎖を組み立てる様子を、実際に操作して体験しましょう。
任意ELIZAチャットボット：インタラクティブデモ
歴史上初めてのルールベースのセラピストボットとチャットしてみましょう。
任意AIの冬（失敗と教訓）
ライトヒル報告、大げさな約束、そして記号AIが複雑さに勝てなかった理由。
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機械学習の基礎
パラダイムの転換：プログラミングから学習へ。教師あり学習、教師なし学習、そして評価のための道具を学びます。
機械学習のパラダイムを理解し、教師あり学習のモデルを学習させ、指標で評価し、過学習と教師なし学習を理解できるようになります。
プログラミングか、学習か
機械学習、学習データ、モデル、推論。
教師あり学習（先生と一緒に学ぶ）
ラベル、特徴量、目的変数、分類と回帰。
線形回帰とロジスティック回帰
回帰直線、シグモイド関数、誤差関数（MSE）。
原材料（データエンジニアリング）
特徴量エンジニアリング、欠損値、正規化。
パラメーターとハイパーパラメーター
AIが自分で学ぶものと、人が設定するもの。
生徒が丸暗記するとき
過学習、学習不足、学習データとテストデータの分割、検証用データ。
モデルを評価する
正解率、適合率、再現率、F1スコア、混同行列。
教師なし学習（混沌の中の構造）
クラスタリング（k平均法）、次元削減（PCA）、異常検知。
教師あり学習：インタラクティブデモ
モデルを学習させて、決定境界を観察してみましょう。
任意決定木：中身が見える分類器
「はい」か「いいえ」で答える質問でできた木が、データを切り分けていく様子を見てみましょう。質問が多すぎると過学習に転じる様子も、その場で観察できます。機械学習の道具箱の中で、もっとも透明なアルゴリズムです。
任意k平均法によるクラスタリング：インタラクティブデモ
k平均法がデータ点をグループに分ける様子を見てみましょう。
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ディープラーニング（ニューラルネットワークの革命）
人工ニューロンから、活性化、隠れ層、損失関数、勾配降下法、誤差逆伝播法までを学びます。
パーセプトロンから誤差逆伝播法まで、ニューラルネットワークを理解し、学習の全プロセスをたどれるようになります。
人工ニューロン
パーセプトロン、重み、バイアス、総和。
パーセプトロン：インタラクティブデモ
もっとも単純なニューラルネットワークを、一歩ずつ学習させてみましょう。
任意点火の火花（活性化）
線形と非線形、ReLU、シグモイド関数。
ネットワーク（隠れ層）
ディープニューラルネットワーク、隠れ層、順伝播。
ニューラルネットワークの遊び場：インタラクティブデモ
自分でネットワークの構造を組み、その場で学習させ、誤差逆伝播法の動きを見てみましょう。
任意AIは自分の間違いの大きさをどう計算するのか
損失関数、平均二乗誤差、交差エントロピー。
谷への道（勾配降下法）
勾配降下法、学習率、局所最小値と大域最小値。
勾配降下法：インタラクティブデモ
オプティマイザーが谷へ下っていく様子を、ステップごとに見てみましょう。
任意学習の心臓部（誤差逆伝播法）
誤差逆伝播法と誤差のフィードバック。連鎖律の上に成り立っています。
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最新のアーキテクチャ（生成AI）
トークン化から埋め込み、CNN、RNN、Transformer、LLM、転移学習、拡散モデルまでを学びます。
トークン化、埋め込み、CNN、RNN、Transformer、大規模言語モデル（LLM）、転移学習、サンプリング、拡散モデルを理解できるようになります。
トークン化（機械のアルファベット）
トークン、BPE、コンテキストウィンドウ。AIが音節を理解しない理由。
埋め込みと潜在空間
Word2Vec、埋め込みベクトル、意味的な距離。
単語埋め込み：地図としての意味
埋め込みの章を補うインタラクティブなデモです。単語が点になり、似た言葉どうしが近づきます。そして「王様 - 男性 + 女性」は「女王」にたどり着きます。ベクトルで意味を表すとはどういうことか、体感できます。
任意コンピュータービジョン（CNN）
畳み込み、フィルター（カーネル）、プーリング、特徴抽出。
畳み込みフィルター：インタラクティブデモ
CNNのフィルターがエッジ、テクスチャ、パターンを見つける様子を、リアルタイムで確かめてみましょう。
任意時間と系列（RNN）
系列データ、再帰型ニューラルネットワーク、勾配消失。
ブレイクスルー（Transformerとアテンション）
自己注意、クエリ・キー・バリュー、Transformerブロック。
アテンション機構：インタラクティブデモ
すべてのTransformerの心臓部であるクエリ・キー・バリューを、ステップごとに理解しましょう。
任意大規模言語モデル（LLM）
基盤モデル、事前学習、次のトークンの予測、パラメーター数。
転移学習とファインチューニング
事前学習済みの重み、チェックポイント、LoRA。
サンプリングと温度（Temperature）
ソフトマックス、温度、Top-K・Top-P。ChatGPTがいつも同じ答えを返さない理由。
画像生成モデル（拡散モデル）
潜在空間、ノイズ、ノイズ除去、Text-to-Image。
GAN：インタラクティブデモ
GANが画像を生成する仕組みを、実際に操作して体験しましょう。
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強化学習
報酬による学習：基本原理から、Q学習、RLHFまでを学びます。
強化学習、マルコフ決定過程（MDP）、Q学習、そして人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を理解できるようになります。ChatGPTがどうやって礼儀正しさを学ぶのかもわかります。
社会とインクルージョン
AIが社会や法律にもたらす影響を、対象者に合わせて解説します。
倫理と神話
意識、バイアス、著作権、プロンプトインジェクション。AIをめぐる批判的な問いを考えます。
AGIと確率的な仕組みを区別し、学習データのバイアスを分析的に理解できるようになります。著作権の問題とプロンプトインジェクションのリスクもわかります。
ヨーロッパと法律
EU AI法、基盤モデルの規制、AIアプリケーションでのデータ保護を学びます。
EU AI法、基盤モデルに課される透明性の義務、そしてGDPR（EU一般データ保護規則）がAIにもたらす影響を理解できるようになります。
EU AI法
公開予定日 2026年11月4日
基盤モデルの規制
公開予定日 2026年11月4日
データ保護とAI（GDPR）
公開予定日 2026年11月4日
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シニア向け（暮らしの中のAI）
デジタルの助っ人、ネットでの安全、そして自分で決める力を保つ方法を学びます。
AIを日々の助っ人として使い、詐欺の手口を見抜き、自分のデータを自分で管理し続けられるようになります。
生徒・学生向け
ずるをするのではなくAIと一緒に学ぶ方法、ディープフェイクの見分け方、情報源を批判的に確かめる方法を学びます。
AIを学習のチューターとして使い、ディープフェイクや合成メディアを見抜き、情報源を批判的に確かめられるようになります。
AIと一緒に学ぶ（ずるをするのではなく）
ソクラテス式の対話、学習チューター、ハルシネーションを批判的に疑うこと。
ネット上の真実
ディープフェイク、情報源の確認、合成メディア。
車が運転を学ぶ：インタラクティブデモ
車がニューロエボリューションによってレースコースの走り方を学ぶ様子を観察しましょう。自分でも運転して、AIと比べてみましょう。
任意コンピューターと対戦する：インタラクティブデモ
ミニマックス法で最善の手を選ぶAIと対戦してみましょう。
任意最古のチャットボット：インタラクティブデモ
史上初のチャットボット、ELIZAとチャットしてみましょう。
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セカンドブレインとデジタルツイン
頭の外で知識を整理します。また、現実のものをデジタルで再現したものに何ができるのか、どこに限界があるのかを理解します。
二度と読み返さないメモを集めるのではなく、自分だけのセカンドブレインを作れるようになります。また、デジタルツインと単なるシミュレーションの違いを説明できるようになります。
セカンドブレイン：頭の外にある記憶
公開予定日 2026年12月2日
デジタルツイン
公開予定日 2026年12月2日
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いろいろコーナー
どの専門パスにも当てはまらないデモを集めた、少しずつ増えていく展示ケースです。定番、珍品、ちょっと風変わりなものが並びます。
いろいろコーナー
ほかのどのパスにも入りたがらないデモが集まる場所です。定番、珍品、ちょっと風変わりなものが並びます。共通のカリキュラムはなく、少しずつ増えていく展示ケースです。専門のパスへ移っていくデモもあれば、新しく仲間入りするデモもあります。
単独で楽しめるデモを厳選しました。ちょっとした合間の寄り道にどうぞ。純粋な好奇心のためのもので、宿題はありません。