인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

「LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作ってみる第一歩！」 この講義は初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるよう設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデル読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階別にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングがこのように動くんだな」という感覚を掴むことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作ってみる達成感を直接感じてみてください！

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術LLMとAgent。LLMは現時点でAGIに最も近づいた技術です。この講義では一般人の視点からLLMとAgent技術について学びます。

『ゼロから作って学ぶLLM』（ギルボット、2025）のGitHubノートブックとボーナスコンテンツを扱う講義です。GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ 『ゼロから作って学ぶLLM』は、セバスチャン・ラシュカ（Sebastian Raschka）が書いたベストセラー『Build a Large Language Model (from Scratch)』（Manning、2024）の翻訳書です。この本は、OpenAIが作ったGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作ってみながら、大規模言語モデルの動作原理を学び活用する方法を提供します。

この講義は、ChatGPTが単純な対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AI Agentへと発展する全過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmith 3つの核心フレームワークを活用して、実務ですぐに使えるAI Agentを直接作ってみます。

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

LLMベースのマルチエージェント技術の実装を可能にするCrewAI、知識グラフ、推論システムを結合し、AI判事を作ってみます。