History and Development of LLMs

ジュニア開発者が人工知能を開発ツールとして活用し、企画からコード作成、デプロイ、検証に至る全体的な開発プロセスを理解できるようにすることで、AI時代に必要なフルスペクトラム（Full-Spectrum）能力を身につけて生存し、発展できるようにします。

LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念について説明します。

この講義は大規模言語モデル(LLM)や生成型人工知能を効果的に活用するための核心技術であるプロンプトエンジニアリングを体系的に学習する過程です。 基礎理論から実戦技法、そして最新応用事例とセキュリティ・倫理問題まで幅広く扱い、LLMベースサービス開発者・データサイエンティスト・AI企画者すべてに実質的な助けを提供します。

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。

今はAIを活用して開発する時代。AIをより良く活用し、より優れた、より正確なコードやドキュメントを作成する方法が必要なので、それに合った方法を提案します。

👨‍🍳 コードを料理するように、きれいに、美味しく！ 『クリーンコーディング』は、料理に例えてクリーンコーディングを楽しく学ぶ料理人のような開発者のコード料理教室です。🍽️

問題化（Problematization）は、問題提起、問題作成などとも翻訳される用語です。そして、問題設定や問題定義とも翻訳され得ます。要請事項や常識のような既知の事実に対し、新しい観点から疑問を呈し、問題を定義し、この問題を解決する方法を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、未だ開発分野で十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決する計画を立てる作業です。つまり、問題化と関連があるということです。 問題を解決するには、まず問題が明確に定義されている必要があります。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要請の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要請を明確な問題に変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの真のニーズを正確に把握することができます。この講義は、実践事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練するよう手助けします。

生成AIまたはLLMをベースにRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しても、望む性能が得られず、適切な解決策が見つからない場合はどうすればよいでしょうか？ 本講義では、認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAG性能を改善する方策を提示します。この講義を通じて、LLMコンテキストウィンドウの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習得できます。チャンク（Chunk）のサイズと構造設計、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性能評価、実践技法などを網羅する実務レベルの理論講義です。

生成AIの一種であるLLMを基盤として構築するアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要となる「サービスデザイン」の概念と方法を習得できます。

「名前を一つ変えただけなのに、コードが変わりました。」 可読性の高いコードの核となる、「読まれる名前付け」を原理から事例までまとめました。 読みやすい名前がコラボレーションの始まりです。

シキュアコーディング（Secure Coding: セキュアコーディング）が何か全く知らなくても理解できるようになる講義です。 基本的なセキュアコーディングの概念を習得後、ウェブサービスのセキュリティを中心に解説します。 OO大学主催の特別講義として行われたものです。 160以上のソースコードを豊富なコメント付きで提示し、実務で即座に使える核心テーマと技法をピンポイントで理解できるようになります。

C言語の基本概念と基本文法を迅速に理解できます。

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。

LLMサービスを企画するために、ユーザーの要望を収集し分析する方法を検討します。

LLMの限界と限界克服策、最新の研究テーマを探ります。

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。

LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念について説明します。

基本的な自然言語処理技術と、さまざまなテキストタスクにディープラーニングを活用する方法について説明します。

GoogleのGeminiモデルの概念とGemini APIの活用方法を学習し、Streamlitを利用してさまざまなAIアプリケーションを作成する講義です。

LLMの基礎理論、LangChainとRAGのコア技術をマスターする講座です。LLMの基礎から実務で使える最新のAI技術を簡単に学べます！

「LoRAベースの軽量ファインチューニングでドメイン特化カスタムLLMを作ってみる入門実習講義！」 カスタムLLM、今では直接作ることができます。 この講義は複雑な理論なしに、LoRAベースの軽量ファインチューニング実習を中心にドメイン特化LLMを簡単に作る流れを学べるよう設計されました。 初めてLLMを扱う方でもついてこられるよう、 モデル読み込み → データ投入 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階別にご案内します。 少ないリソースでも特定分野に特化したLLMを作る最新技法を直接実習しながら身につけてみましょう！

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。