カリキュラム台帳

90日間カリキュラムカレンダー＆学習時間台帳

前提依存関係DAG、週次復習・定着確認、43,200分の透明な学習時間予算

90
学習日
720
アクティブ学習時間
43,200
有効分

カテゴリ別時間配分

自律学習とPythonエンジニアリング
180 時間
10,800 分
AI数学・微積分・線形代数
144 時間
8,640 分
モデル構造・事前学習・LoRA
288 時間
17,280 分
AIエージェントとシステム開発
108 時間
6,480 分
ステータス 予定 学習可能 レビュー済 承認済 週次復習・評価日

ブロック 01 01〜03 日目

診断、学習法、開発環境

自律学習とPythonエンジニアリング
01
学習可能

診断、学習法と環境

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
High-school reading comprehension Basic command-line terminal awareness
復習・リ remedial リンク
起点
学習日を開始
02
学習可能

第 02: 概念分解と最小再現

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-01
復習・リ remedial リンク
day-01
学習日を開始
03
学習可能

第 03: 回復演習：壊れた環境を診断する

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-02
復習・リ remedial リンク
day-01 day-02
学習日を開始

ブロック 02 04〜06 日目

Pythonの数値、型と条件分岐

自律学習とPythonエンジニアリング
04
学習可能

値・束縛・観測可能なテキスト

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-03
復習・リ remedial リンク
day-03 day-02
学習日を開始
05
学習可能

変更・同一性・型・比較

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-04
復習・リ remedial リンク
day-04 day-03
学習日を開始
06
学習可能

真偽値とテキスト/データの分岐

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-05
復習・リ remedial リンク
day-05 day-04
学習日を開始

ブロック 03 07〜09 日目

ループ、関数とコンテナ

自律学習とPythonエンジニアリング
07
学習可能

週次復習 — 値・条件・安全な Git

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-06
復習・リ remedial リンク
day-06
学習日を開始
08
学習可能

ループ、ループ不変条件、関数の入力と出力

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-07
復習・リ remedial リンク
day-07
学習日を開始
09
学習可能

リスト、辞書、頻度の集計、安全な Git の回復

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-08
復習・リ remedial リンク
day-07
学習日を開始

ブロック 04 10〜12 日目

ファイル、例外、仮想環境とテスト

自律学習とPythonエンジニアリング
10
学習可能

ファイル、パス、エンコーディング

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-09
復習・リ remedial リンク
day-07
学習日を開始
11
学習可能

例外と隔離環境

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-10
復習・リ remedial リンク
day-07
学習日を開始
12
学習可能

テストと再現可能なプログラム

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-11
復習・リ remedial リンク
day-07
学習日を開始

ブロック 05 13〜15 日目

テキストツール開発とGit協調作業

自律学習とPythonエンジニアリング
13
学習可能

テキストとデータの学習プロジェクト

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-12
復習・リ remedial リンク
day-07
学習日を開始
14
学習可能

使い捨てリポジトリでの Git コラボレーション

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-13
復習・リ remedial リンク
day-13
学習日を開始
15
学習可能

テキストプロジェクトの再現、評価、引き継ぎ

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-14
復習・リ remedial リンク
day-13 day-14
学習日を開始

ブロック 06 16〜18 日目

関数、極限と微分の直感

AI数学・微積分・線形代数
16
学習可能

関数・傾き・極限

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-15
復習・リ remedial リンク
起点
学習日を開始
17
学習可能

極限・導関数・微分不可能性

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-16
復習・リ remedial リンク
day-16
学習日を開始
18
学習可能

有限差分・ステップ幅・浮動小数点の影響

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-17
復習・リ remedial リンク
day-17
学習日を開始

ブロック 07 19〜21 日目

合成関数の微分と多変数勾配

AI数学・微積分・線形代数
19
学習可能

合成関数の連鎖律

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-18
復習・リ remedial リンク
day-18
学習日を開始
20
学習可能

偏微分と勾配ベクトル

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-19
復習・リ remedial リンク
day-19
学習日を開始
21
学習可能

計算グラフと誤差逆伝播とのつながり（復習）

AI数学・微積分・線形代数 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-20
復習・リ remedial リンク
day-20
学習日を開始

ブロック 08 22〜24 日目

線形代数とテンソル計算

AI数学・微積分・線形代数
22
学習可能

ベクトル、内積、そして線形写像としての行列

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-21
復習・リ remedial リンク
day-21
学習日を開始
23
学習可能

行列積、shape 台帳、転置と逆行列

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-22
復習・リ remedial リンク
day-21
学習日を開始
24
学習可能

テンソル、ブロードキャスト、reshape とメモリ台帳

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-23
復習・リ remedial リンク
day-21
学習日を開始

ブロック 09 25〜27 日目

確率、サンプリングと情報エントロピー

AI数学・微積分・線形代数
25
学習可能

確率の基礎：事象・条件付き確率・ベイズ

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-24
復習・リ remedial リンク
起点
学習日を開始
26
学習可能

確率変数・期待値・標本抽出と最尤推定

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-25
復習・リ remedial リンク
day-25
学習日を開始
27
学習可能

情報理論：エントロピー・交差エントロピーと言語モデル損失

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-26
復習・リ remedial リンク
day-26
学習日を開始

ブロック 10 28〜30 日目

統計的評価と最適化手法

AI数学・微積分・線形代数
28
学習可能

統計 — データ要約・標本の不確かさ・推測

AI数学・微積分・線形代数 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-27
復習・リ remedial リンク
day-25
学習日を開始
29
学習可能

評価 — データ分割・リーケージ・指標

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-28
復習・リ remedial リンク
day-28
学習日を開始
30
学習可能

最適化 — 勾配降下とその失敗モード

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-29
復習・リ remedial リンク
day-28
学習日を開始

ブロック 11 31〜33 日目

自動微分の独自実装

AI数学・微積分・線形代数
31
学習可能

順方向計算グラフ、局所導関数と逆伝播連鎖律

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-30
復習・リ remedial リンク
day-28
学習日を開始
32
学習可能

トポロジカルソート、分岐勾配の累積加算と数値勾配検査トレランス

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-31
復習・リ remedial リンク
day-28
学習日を開始
33
学習可能

勾配欠陥の診断分析と AI 不使用独立習得基準評価

AI数学・微積分・線形代数 480 分
前提条件
day-32
復習・リ remedial リンク
day-28
学習日を開始

ブロック 12 34〜36 日目

多層パーセプトロンと誤差逆伝播法

モデル構造・事前学習・LoRA
34
学習可能

MLP の構造と順伝播

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-33
復習・リ remedial リンク
day-28
学習日を開始
35
学習可能

手計算による誤差逆伝播と勾配流

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-34
復習・リ remedial リンク
day-28
学習日を開始
36
学習可能

訓練ループ、学習率と工学失敗事例ギャラリー

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-35
復習・リ remedial リンク
day-28
学習日を開始

ブロック 13 37〜39 日目

言語統計モデルとトークナイザー

モデル構造・事前学習・LoRA
37
学習可能

テキストからトークンへ ― Unicode、バイトエンコーディング、語彙

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-36
復習・リ remedial リンク
day-35
学習日を開始
38
学習可能

N-gram 言語モデル ― カウント、条件付き確率、スムージング

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-37
復習・リ remedial リンク
day-35
学習日を開始
39
学習可能

バイト対符号化 (BPE) ― マージの仕組みとトークナイザの境界

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-38
復習・リ remedial リンク
day-35
学習日を開始

ブロック 14 40〜42 日目

単語埋め込みとニューラル言語モデル

モデル構造・事前学習・LoRA
40
学習可能

学習型埋め込みテーブルと分散表現

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-39
復習・リ remedial リンク
day-35
学習日を開始
41
学習可能

ニューラル言語モデルの順伝播

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-40
復習・リ remedial リンク
day-35
学習日を開始
42
学習可能

損失、訓練の規律、週次総復習

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-41
復習・リ remedial リンク
day-35
学習日を開始

ブロック 15 43〜45 日目

自己注意機構と因果マスク

モデル構造・事前学習・LoRA
43
学習可能

スケール化内積アテンションとクエリ・キー・バリュー射影

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-42
復習・リ remedial リンク
day-42 day-35
学習日を開始
44
学習可能

自己回帰的因果マスクと厳密な不変性

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-43
復習・リ remedial リンク
day-43 day-42
学習日を開始
45
学習可能

マルチヘッドアテンション機構と数値的安定性

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-44
復習・リ remedial リンク
day-44 day-42
学習日を開始

ブロック 16 46〜48 日目

Transformerの構造と実装

モデル構造・事前学習・LoRA
46
学習可能

Transformerブロックの組み立て：LayerNorm、RMSNormと残差接続

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-45
復習・リ remedial リンク
day-43
学習日を開始
47
学習可能

位置順適応型前向ネットワーク（FFN）、SwiGLUとブロックの多層積層

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-46
復習・リ remedial リンク
day-44
学習日を開始
48
学習可能

完全なDecoder-Only Transformer：位置符号化、重み共有とLogits射影

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-47
復習・リ remedial リンク
day-45
学習日を開始

ブロック 17 49〜51 日目

言語モデルの事前学習ループ

モデル構造・事前学習・LoRA
49
学習可能

第7週の総復習: Attention からロジットまで + 事前学習データパイプライン

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-48
復習・リ remedial リンク
day-42
学習日を開始
50
学習可能

最適化メカニクス：AdamWの分離型重み減衰と学習率スケジューリング

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-49
復習・リ remedial リンク
day-49
学習日を開始
51
学習可能

事前学習ループの実行：損失追跡、チェックポイント保存と障害診断

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-50
復習・リ remedial リンク
day-49
学習日を開始

ブロック 18 52〜54 日目

自己回帰生成、過学習診断と評価

モデル構造・事前学習・LoRA
52
学習可能

自己回帰テキスト生成：温度調節、Top-kと核サンプリング（Top-p）

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-51
復習・リ remedial リンク
day-49
学習日を開始
53
学習可能

モデル評価プロトコル：検証損失ギャップ、過学習とパープレキシティ（PPL）

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-52
復習・リ remedial リンク
day-50
学習日を開始
54
学習可能

失敗事例ギャラリー：生成退行ループ、ハルシネーションと総合試験

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-53
復習・リ remedial リンク
day-51
学習日を開始

ブロック 19 55〜57 日目

チェックポイント保存とリソース計画

モデル構造・事前学習・LoRA
55
学習可能

チェックポイント、状態辞書と安全な学習再開

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-54
復習・リ remedial リンク
day-49
学習日を開始
56
学習可能

第8週の総復習: オプティマイザからチェックポイントまで + リソース計画

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-55
復習・リ remedial リンク
day-49
学習日を開始
57
学習可能

耐障害性、破損チェックポイントの復旧とクラウド課金防御

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-56
復習・リ remedial リンク
day-49
学習日を開始

ブロック 20 58〜60 日目

クラウドGPUを用いた事前学習実験

モデル構造・事前学習・LoRA
58
学習可能

クラウド事前学習の事前点検、支出上限とドライラン

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-57
復習・リ remedial リンク
day-55
学習日を開始
59
学習可能

バックグラウンド実行、メトリクステレメトリと動的解析

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-58
復習・リ remedial リンク
day-55
学習日を開始
60
学習可能

事後評価、課金監査、Safetensors形式エクスポートと解体

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-59
復習・リ remedial リンク
day-55
学習日を開始

ブロック 21 61〜63 日目

指示データセットと学習目標

モデル構造・事前学習・LoRA
61
学習可能

指示データフォーマット、スキーマとトークン境界アライメント

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-60
復習・リ remedial リンク
day-56
学習日を開始
62
学習可能

損失マスクと学習ターゲットラベルの構築

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-61
復習・リ remedial リンク
day-56
学習日を開始
63
学習可能

第9週の総復習: クラウド実行から SFT データまで + ベンチマーク除染

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-62
復習・リ remedial リンク
day-56
学習日を開始

ブロック 22 64〜66 日目

LoRAの数理と実装

モデル構造・事前学習・LoRA
64
学習可能

LoRAの数学: 低ランク行列分解とスケーリング係数

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-63
復習・リ remedial リンク
day-58
学習日を開始
65
学習可能

LoRAの工学: 重み凍結、勾配ルーティングとオプティマイザメモリの激減

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-64
復習・リ remedial リンク
day-58
学習日を開始
66
学習可能

アダプタライフサイクル: シリアライズ、重み融合とゼロ遅延推論

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-65
復習・リ remedial リンク
day-58
学習日を開始

ブロック 23 67〜69 日目

オープンモデルのファインチューニング実験

モデル構造・事前学習・LoRA
67
学習可能

微調レシピの事前点検、ゼロショット基準値と支出上限

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-66
復習・リ remedial リンク
day-64
学習日を開始
68
学習可能

無人アダプタ学習、損失ダイナミクスと過学習看門狗

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-67
復習・リ remedial リンク
day-64
学習日を開始
69
学習可能

微調事後評価: 差分評価、破滅的忘却の監査と完全解体

モデル構造・事前学習・LoRA 480 分
前提条件
day-68
復習・リ remedial リンク
day-64
学習日を開始

ブロック 24 70〜72 日目

モデル評価と比較・失敗原因分析

自律学習とPythonエンジニアリング
70
学習可能

第10週の総復習: LoRA から差分評価まで + 誠実なベンチマーク

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-69
復習・リ remedial リンク
day-63
学習日を開始
71
学習可能

定量的評価指標と統計的信頼区間の算出

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-70
復習・リ remedial リンク
day-70
学習日を開始
72
学習可能

失敗帰属の体系化・定性的エラー分類・モデル比較レポート

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-71
復習・リ remedial リンク
day-70
学習日を開始

ブロック 25 73〜75 日目

エージェントループとツールプロトコル

AIエージェントとシステム開発
73
学習可能

ツール使用 Agent の制御ループ - モデルリクエスト・アクション・観測

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-72
復習・リ remedial リンク
day-70
学習日を開始
74
学習可能

ツールスキーマ・検証・プロトコル境界

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-73
復習・リ remedial リンク
day-70
学習日を開始
75
学習可能

障害フィードバック・境界付き修復・独立検証済み結果

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-74
復習・リ remedial リンク
day-70
学習日を開始

ブロック 26 76〜78 日目

状態遷移、再試行制御と安全性

AIエージェントとシステム開発
76
学習可能

エージェント実行状態、チェックポイントと冪等副作用

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-75
復習・リ remedial リンク
day-70
学習日を開始
77
学習可能

統合復習 - 状態、リトライと障害分類

AIエージェントとシステム開発 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-76
復習・リ remedial リンク
day-70
学習日を開始
78
学習可能

リトライ予算、タイムアウトと正直な実行限界

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-77
復習・リ remedial リンク
day-77
学習日を開始

ブロック 27 79〜81 日目

エージェント協調開発とCI/CD

自律学習とPythonエンジニアリング
79
学習可能

境界付き要件、コンテキストパックと権限・予算

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-78
復習・リ remedial リンク
day-77 day-75
学習日を開始
80
学習可能

差分レビュー、独立テストと CI 失敗からの回復

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-79
復習・リ remedial リンク
day-78 day-76
学習日を開始
81
学習可能

管理されたデリバリー、マージ回復と検証済みロールバック

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分
前提条件
day-80
復習・リ remedial リンク
day-79 day-77
学習日を開始

ブロック 28 82〜84 日目

エージェント評価とベンチマーク設計

AIエージェントとシステム開発
82
学習可能

科学的エージェント評価 I — 事前登録プロトコルとベースライン

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-81
復習・リ remedial リンク
day-77
学習日を開始
83
学習可能

科学的エージェント評価 II — 交絡・失敗帰因と誠実な解釈

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-82
復習・リ remedial リンク
day-77
学習日を開始
84
学習可能

統合・評価レビュー — 科学的エージェント評価

AIエージェントとシステム開発 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-83
復習・リ remedial リンク
day-77
学習日を開始

ブロック 29 85〜87 日目

統合キャップストーンプロジェクト

AIエージェントとシステム開発
85
学習可能

キャップストーン憲章 - 問題・範囲・モデル選定

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-84
復習・リ remedial リンク
day-84
学習日を開始
86
学習可能

キャップストーン統合 - ハーネス・ベースライン・管理されたデリバリー

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-85
復習・リ remedial リンク
day-85
学習日を開始
87
学習可能

キャップストーン適合確認 - 評価・証拠・レビュー

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-86
復習・リ remedial リンク
day-84
学習日を開始

ブロック 30 88〜90 日目

習得度評価、ポートフォリオ構築と修了

AIエージェントとシステム開発
88
学習可能

独立習得度リトリーバル — AI不使用の証跡確認

AIエージェントとシステム開発 480 分
前提条件
day-87
復習・リ remedial リンク
day-84
学習日を開始
89
学習可能

是正・部分失敗フィードバックとAgent支援エンジニアリング確認

AIエージェントとシステム開発 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-88
復習・リ remedial リンク
day-84
学習日を開始
90
学習可能

ポートフォリオ構築・来歴監査・次期学習計画

自律学習とPythonエンジニアリング 480 分 週次復習・評価日
前提条件
day-89
復習・リ remedial リンク
day-89
学習日を開始