【シリーズ】AI開発 ～メニュー

はじめに

AIを開発することは、個人でも可能です。

本シリーズでは、環境構築から簡単なAIプログラムの作成、そして応用・実践までをシリーズ化してお届けします。

前提となる知識・スキルは次のとおりです。

• 何かしらのプログラミング言語経験（Pythonが最もおススメ）
• 中学・高校レベルの数学の基礎を押さえている

使用する開発環境は次のとおりです。

• 言語：Python
• IDE：Antigrabvity (VS CodeでもOK)
• Platform：Miniconda

メニュー

AI開発入門

1. 個人でAIを開発するには (手法と環境構築)
2. Pythonとscikit-learnで開発する初めてのAIモデル
3. ランダムフォレストによる高性能AIモデルへの挑戦とデータ処理
4. ランダムフォレストの力を最大化！ハイパーパラメーターの探し方と設定の勘所
5. 正解率を鵜呑みにする勿れ：実戦で使えるAIの交差検証 Vol.1
6. 実戦で使えるAIの交差検証 Vol.2
7. 実戦で使えるAIの交差検証 Vol.3

AI開発実践

1. AI開発実践：個人で挑むLLM開発 ── トランスフォーマー基礎と無理のない環境選び
2. AI開発実践：ベクトルデータベースと埋め込み（Embedding）の実践 ── 記憶の仕組みをローカルに構築する
3. AI開発実践：API不要の完全ローカルRAG ── Ollama + ChromaDBで構築するAIアシスタント