
一日で終わらせる生成型AI核心整理
dualjkorea
¥5,628
入門 / AI, ChatGPT, LLM, LangChain, prompt engineering
4.5
(23)
マシンラーニング、ディープラーニングから生成AIに至る核心理論を一度に整理します。そして簡単なPythonコードで様々な生成AIアプリケーションを実装することで、AI開発者として第一歩を踏み出すことができます。
入門
AI, ChatGPT, LLM
この講義は、LLM(大規模言語モデル)の基本原理からRAG(Retrieval-Augmented Generation)、そして最新技術であるAI AgentとMCP(Modular Command Protocol)まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。
受講生 67名
難易度 初級
受講期間 無制限


LLM(大規模言語モデル)の基本原理の理解
生成型AIの限界と問題点の把握
RAG(Retrieval-Augmented Generation)の全体構造理解
LangChainを活用した実戦RAG構成能力
高度なRAG(Advanced RAG)技術の習得
AI Agentの概念と構造の理解
MCP(Modular Command Protocol)ベースのAgent生態系の理解
生成AIは今や単純な対話モデルを超えて、検索し、判断し、実行する「行動するAI(AI Agent)」へと急速に進化しています。
この講義は、その流れを一度に、体系的に、実戦コード中心で理解できるように設計された総合コースです。
講義で活用する例題とデモコードは下記のリンクからダウンロードできます。
今回の講義では、GPTに代表されるLLMの基本原理から、LLMの限界を克服するRAG(Retrieval-Augmented Generation)構造、そして最新技術であるAI AgentとMCP(Modular Command Protocol)まで、生成AIの核心技術スタックを段階的に学びます。
複雑な概念を図と例で分かりやすく説明し、実際のプロジェクトにすぐ適用できるコードベースの実習を通じて理解と実装を同時に身につけることができます。
LLM・RAG・AI Agent技術を一度に整理したいAI入門〜中級開発者
検索ベース生成型サービス構築が必要なバックエンド/データエンジニア
Fine-tuningより実用的なRAG高度化戦略が必要なMLエンジニア
AI基盤の文書検索、業務自動化、インテリジェントエージェント構築が必要な企業実務者
最新のAI技術トレンドを素早く把握する必要があるIT企画・PM
AI基盤サービスと新事業機会を模索するスタートアップ/フリーランサー
教育課程に最新のAI技術を含めるべき講師・教育者
Transformer・Attention等のLLMの原理と構造
LoRA・QLoRA・Full FT等のモデル改善戦略
Vector DB・Retriever基盤RAG全体構造設計
LangChain Runnable・LCELを活用した実戦RAG実装
HyDE、Graph RAG、Multi-hop、Re-ranking等のAdvanced RAG高級技法
Planner–Executor–Tool–Memoryで構成されたAI Agent構造の理解
様々なシステムと連携するMCP基盤次世代Agentアーキテクチャ
受講生はこの講義を通じて以下のような実質的な能力を身につけることができます:
✔ LLM–RAG–Agent技術の全体的な流れを「大きな絵」として説明できる
✔ 単純なチャットボットを超えた検索+生成+行動するAIのアーキテクチャを理解する
✔ RAGおよびAgentベースの実戦コードを作成できる
✔ 最新AI技術トレンド(MCP・Graph RAG・Re-rankingなど)を実務に適用できる
✔ 自分だけのAIサービスやデモを設計できるレベルに到達する
学習対象は
誰でしょう?
生成AI技術を体系的に学びたいAI入門〜中級開発者
RAGベースサービス構築が必要なバックエンド/データエンジニア
AI Agent・業務自動化を構築しようとする企業・組織の実務者
最新AI技術トレンドを素早く理解する必要があるIT企画者/PM
AIを活用した新事業・ソリューション開発を推進するスタートアップ創業者/フリーランサー
大学・教育機関で生成型AIを指導したり拡張しようとする講師・教育者
前提知識、
必要でしょうか?
Python基礎
328
受講生
48
受講レビュー
1
回答
4.3
講座評価
3
講座
「昨日より一歩先へ進む人々をサポートします」
私たちは共に成長し、発展することが重要だと信じています。
皆様と共に歩み、互いに支え合い、助け合いたいと考えています。
受講生の皆様の成長と発展を応援しております。
全体
60件 ∙ (5時間 29分)
11. INTRO - RAG概要
01:32
12. デモ実行のための準備段階
07:14
13. LLMの限界
02:46
14. LLMの限界解決戦略
06:26
15. PEFT & RAG
07:56
16. RAG 主要概念及び処理フロー
05:41
17. 文書検索RAGサンプルコード
06:12
20. LangChainの全体構造
02:59
31. Naive RAG
02:01
32. Naive RAG デモ
04:37
33. HyDE RAG
05:26
34. HyDE RAG デモ
04:43
39. Multi-Hop RAG
06:57
40. Multi-Hop RAG デモ
04:44
41. Graph RAG
06:12
42. Hybrid RAG
07:40
43. Hybrid RAG デモ
03:44
44. LangSmith 概要
06:28
45. LangSmithの活用
06:11
全体
8件
4.3
8件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 330
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
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∙
平均評価 5.0
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