コンピューターサイエンス・AIの主要コース
現代の計算技術を身につけたい学生、ソフトウェアエンジニア、研究者向けに、目的に合わせた指導を提供します。
基礎CS・ソフトウェア工学
アルゴリズム・システム・クリーンコード
Python、C++、Rustを使用し、アルゴリズム的問題解決、メモリ管理、エンタープライズソフトウェア設計の確かな基礎を身につけます。
- データ構造・アルゴリズム：木構造、グラフ、動的計画法、空間計算量・時間計算量の分析。
- オブジェクト指向・関数型設計：クリーンコード、デザインパターン、モジュール型ソフトウェアアーキテクチャ。
- オペレーティングシステム・並行処理：プロセススケジューリング、マルチスレッド、非同期プログラミング、メモリ管理。
- システム設計の基礎：スケーラブルなWebアーキテクチャ、データベースインデックス（SQL/NoSQL）、API設計。
機械学習・生成AI
ディープラーニング・LLM・AIパイプライン
理論だけでなく、最新のフレームワークを使用してニューラルネットワークや生成AIソリューションを構築・学習・デプロイする実践力を身につけます。
- 実践機械学習：回帰、分類、SVM、アンサンブル手法、PyTorch/TensorFlow。
- ディープラーニング・アーキテクチャ：コンピュータビジョン向けCNN、RNN、Transformerネットワーク。
- 大規模言語モデル（LLM）：プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング（LoRA/QLoRA）、検索拡張生成（RAG）。
- MLOps・AIデプロイ：モデル量子化、ONNX Runtime、Dockerコンテナ化、APIデプロイ。
当ラボの指導方針
コンピューターサイエンスの理論と実際の技術実装を結びつけ、毎回のセッションでコードを書き、テストし、実行環境へデプロイすることを重視します。
コード・ファースト学習
ペアプログラミングを実践し、性能、可読性、エッジケースへの対応について直接フィードバックを行います。
ポートフォリオ型プロジェクト
カスタムアプリケーション、AIパイプライン、技術論文などを制作し、エンジニア採用面接で活用できる成果物を作ります。
バイリンガル技術メンタリング
英語または日本語で技術指導を受けられ、グローバル企業や東京のIT・テック職を目指す準備をサポートします。