AIの“使い方”だけで終わらず、
仕組みの理解から実装・応用までを一気通貫で学べる

AIミネルバ Expert LLMは、Python・PyTorchを用いた深層学習の基礎から、
Transformerの実装、RAG、Agentic RAG、MCPまでを体系的に学べる実践型AI教育講座です

Google Colaboratoryを採用しているため、受講者はブラウザだけで学習を開始でき、
企業研修にも適した進捗管理機能を備えています。

人材から人財へ
AIを“理解して実装できる人財”の育成を支援します

DX推進や生成AI活用が求められる中で、単にツールを使えるだけでは実務に活かしきれません
AIミネルバ Expert LLMは、理論と実装をつなぎ、業務に展開できるAI人材の育成を支援します

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こんなお悩みはありませんか？

生成AIを業務で活用したいが、仕組みが分からず応用に踏み込めない

AI研修を導入しても、学習が実務につながらない

Pythonや深層学習を学ばせたいが、環境構築の負担が大きい

受講者ごとの理解度や進捗を把握できず、研修効果が見えにくい

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AIを「使う」だけでなく、「創る」人財育成

単なるAPIの呼び出し方ではなく、
数学・フレームワークの基礎から最新の自立型AIアーキテクチャまで、
真の理解を深めるExpertカリキュラム

だから選ばれる！Expert LLMの3つの特長

1. 基礎から応用まで網羅
   Pythonや数学（ベクトル・確率）の基礎からスタートし、最終的にAIアプリケーション構築に必要な知識の習得まで到達します
2. ブラックボックス化しない深い理解
   既存のライブラリを使うだけでなく、Transformerなどの基盤モデルをPython・PyTorchでゼロから実装することで、AIの内部構造を深く理解します
3. 最先端技術の実装
   RAG（検索拡張生成）やLangGraphを用いた自律型エージェント、2024年の新たな技術であるMCP（Model Context Protocol）などをハンズオン形式で学びます

DX推進に必要不可欠な人財育成

本講座の修了者は、AI技術の概念を理解した上で実装できるレベルです

従来のeラーニングとの違い

AIミネルバExpert LLM講座をなぜ選ぶのか？

挫折させない「マルチモーダルUI」

視覚・聴覚・触覚（タイピング）で学習効率を最大化

【音声付きスライド】
視覚と聴覚の両方からアプローチし、理解の負荷を軽減
【ページング機能】
聴き逃しても直感的に必要な箇所へ戻れる安心設計
【Colab統合エディタ】
ブラウザ上で即座にPythonコードを実行・書き換え　環境構築不要

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リアルタイムな理解度チェック

クイズ機能で「わからないまま進む」を徹底的に防ぐ

【実践的な設問】
「自然言語処理にまつわる概念の整理」や、「埋め込み処理に関連する算出手法の確認」を行うセルフチェック
【即時フィードバック】
解答送信直後に詳細な解説を表示
【セクション毎の配置】
学習の区切りごとに細かく配置し、知識を確実に定着

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学習モチベーションを可視化

自身の成長と「やり残し」を一目で把握

教材全体の進捗状況（学習時間、正答率、教材の閲覧状況）を確認可能

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復習を極限まで効率化する「検索&索引機能」

「あの単語、どこだっけ？」を1秒で解決

【用語検索からのダイレクトジャンプ】
教材内の専門用語を検索し、該当スライドへ直接遷移が可能
【チャプター絞り込み】
「第3章 数学基礎」の用語など、範囲を限定した用語の説明を表示して、復習が可能

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隙間時間をフル活用する「要約PDF」

オフライン・短時間での学習サイクルを支援

各セクションのエッセンスを抽出した要約PDFを標準提供

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Expert LLM講座内容の詳細

概要	・AIプロジェクトに関わる可能性がある人の為のAIビジネス活用基礎講座 ・AIをビジネスに利活用する上で必要となる基本知識を有し、様々なAI導入事例をケーススタディとして把握しているレベルを目指します ・社内外の課題に対して、AIが活用可能か適しているかの判断基準を学ぶことができます
対象者	・DXを推進するIT部門チームのメンバー ・今後AIを用いたシステム開発を予定されている方 ・ITシステムの開発経験をお持ちの方 ・自社のデータ分析を行いたい方 ・数学基礎（ベクトル行列、確率）、プログラム言語学習経験者
時間	17時間程度
カリキュラム	1. 自然言語処理概論 2. Python基礎 3. 数学基礎 4. トークン化 5. 埋め込み 6. RNN 7. Transformer 8. LLM 9. LangChain 10. RAG 11.LangGraph

Expert LLM学習環境

受講者の入力したプログラムはクラウドのGPUリソースを利用して実行されるため、
学習効率は受講者が使用しているPCの性能に依存しない