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AI Agent Development

すぐに使えるAIエージェント入門 – 誰もが必要な今すぐ活用できる核心から実務知識まで!

初心者から楽しく気軽に付いてこれる講義です。 単純なチャットボットを超えて、産業別ビジネスワークフローを自動化するAI Agent。 本講義はAI Agentの基本構造と核心技術(LangChain、LangGraph、RAG)を1.5時間で素早く概観し、 実際のコードで動作するミニエージェントを直接作ってみながら実務感覚を身につける入門コースです。 講義が終わると、産業別データ前処理と拡張設計の必要性を理解し、深化コースで扱う高級概念を準備することができます。

難易度 入門

受講期間 無制限

  • kyoungsh7152
Python
Python
RAG
RAG
AI Agent
AI Agent
LangGraph
LangGraph
Model Context Protocol
Model Context Protocol
Python
Python
RAG
RAG
AI Agent
AI Agent
LangGraph
LangGraph
Model Context Protocol
Model Context Protocol

受講後に得られること

  • Pythonを活用したagent実装

  • AI agentの実務適用時に考慮すべき事項

  • RAGエージェントに関する全般的な知識

AI Agentの時代:LLMとRAG、核心動作原理90分マスター

⭐ 講義企画背景:なぜ今LLMとRAGを学ぶべきなのか?

  • 私たちの会社の機密な内部知識(Internal Data)を安全に活用し、モデルの回答精度を画期的に向上させる技術

  • 企業の知識と結合して「実質的な価値」を創出するAIエージェントの核心動力であるRAG(検索拡張生成)をマ

こんな方におすすめです

AI/MLエンジニア及び開発者

「コードを超えて、知識を統合するAIシステムを設計したい!」 LLM API呼び出しレベルを超えて、企業の膨大な内部知識の上で動作するプロダクション級AIエージェントを直接構築しようとする実務者

IT企画者およびProduct Owner

「LLM導入のROIと技術戦略、今度は専門家のように決定したい!」 技術的な深さよりもLLMプロジェクトの成功的なビジネス導入戦略、コスト、リスク管理が重要な意思決定権者

データサイエンティスト及び研究員

「LLMの信頼性を極限まで引き上げる実証済み最適化技法を探す!」 LLMの動作原理をすでに理解しており、精度とデータ活用能力を最大化して企業の要求事項を満たそうとする専門家

受講後には

  • AIエージェントの役割定義:複雑なLLMベースのシステムにおいて、AIエージェントがどのような役割を果たし、どのように外部ツール(Tools)と連携して動作するのか、そのメカニズムを明確に理解します。

  • RAGアーキテクチャの解剖: RAGシステムの核心構成要素(Loader、Splitter、Embedding、Vector DB、Retriever、Generator)を分解し、各段階の最適化ポイントが何かを把握します。


  • 意思決定基準の確保(ファインチューニング vs. RAG): LLM性能改善時にファインチューニング(Fine-tuning)RAGのどちらを選択すべきか、コスト、データセキュリティ、最新性(Recency)の観点から実質的な意思決定基準を確立します。

この講義の特徴

主要な特徴と差別化ポイントをご紹介します。

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LLMの致命的欠陥解決:RAGによる100%信頼性ブースト

講義を通じて受講生は単純なLLM呼び出し者ではなく、「検証された根拠(Grounded Knowledge)」を基盤とした「100%信頼性」を備えたAIシステムを構築する方法を学ぶことになります

90分完成ロードマップ:初級からプロダクション級AIエージェント設計まで

講義を通じて最終的に「プロダクション級AIエージェント(Production Ready AI Agent)」という完成された成果物を設計できる能力を身につけることができます。

この講義を作った人

  • AI理論と現場経験を兼ね備えた独歩的な経歴
    🎓 学界と教育革新
    - ソウル大学校で電気・電子専攻を皮切りにコンピュータ工学博士課程まで修了し、AIシステムの基礎から最新技術まで深みのある学問的基盤
    - 世宗大学校コンピュータ工学科兼任教授
    - AIベース数学学習サービス創業
    - AI Tutorを利用した英語学習サービス運営

    📈 ビジネス成功神話の核心
    - 2回のKOSDAQ上場企業核心メンバー
    - AI BIO企業の開発本部長

    🌍 グローバルリーダーシップ
    - 米国シリコンバレーベースのCCaaS(Contact Center as a Service) Tech Lead
    - 最新のLangChain、LangGraph、RAGなどのトレンドを国内より一歩先んじて経験し適用した生々しい知識を伝達

  • ✨ この講師から学ぶべき理由
    - ヘルスケア、教育、グローバルテック分野など様々な産業で大規模AIプロジェクトを成功的にLead


💬 受講生がよく聞く質問 (A.K.A. 「ガチ」疑問解決タイム!)

Q1. あの...コーディングは少しやったことがあるのですが、LLMやRAGはちょっと馴染みがありません。完全に初心者ではありませんが、初心者でも受講できるでしょうか?🥹

はい!もちろんです!むしろこの講義は、まさに皆さんのような方々のための「チートキー」だと思ってください! 🚀 LLMが最近とてもホットなので「私も使ってみよう!」とAPIを何回か呼んでみたけど、いざ自分の会社のデータを入れようとしたら幻覚が出てきて困りましたよね?この講義はそんな漠然とした悩みを解決してくれます。複雑な理論よりも「それで、どうやって使えばいいの?」に焦点を合わせて、LLMとRAGの核心原理を90分以内に全部理解させてあげます。コーディングの基礎さえあれば問題ありません!💪

Q2. 毎日GPT APIばかり呼び出して使っているのですが、RAGが一体どれほど良いと騒がれているのか...私が今学んだら何が劇的に変わるでしょうか?ドラマチックな変化があるでしょうか?🤨

A2. おお、ドラマチック?はい、それ以上です!🤩 今GPT APIだけを使っているなら、おそらくLLMがそれなりにもっともらしい回答を出してはくれるものの、「これって本当に正しいの?」という不安感が常にあったでしょう。RAGは、まるでLLMに「脳内推測」の代わりに「確実な根拠資料」を握らせるようなものです。つまり、LLMが我が社の最新マニュアル、機密報告書、顧客対応記録を正確に!安全に!参照して回答するようにするのです。幻覚は減り、回答の信頼度は垂直上昇!単純な機能追加ではなく、LLM活用のレベルアップだと思ってください!👍

Q3. 私たちのチームでもLLM導入について議論中ですが、毎回開発チームと「ファインチューニングかRAGか」で喧嘩しています... 😂 講義を受ければ、このうんざりする論争を終わらせることができるでしょうか?

A3. 😆😆😆😆😆 うんざりする論争、もう終止符を打つことができます!😇 講義を受講すればいつファインチューニングを使い、いつRAGを使うべきか明確な基準を立てることができます。「コストはいくらかかるの?」「データセキュリティはどうなるの?」「最新情報はどう反映するの?」といったPM/企画者の方が最も気になる質問への答えを得られるでしょう。開発チームともうイライラする綱引きではなく、明確な根拠に基づいた効率的な意思決定ができるようになります。チームを説得する論理武装、私がお手伝いします!🤝

受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS):Windows 10以上、macOS 12以上、Ubuntu 22.04 LTS以上

  • 使用ツール:Python

  • 開発環境:Visual Studio Code、PyCharm等のIDE使用可能

  • PC仕様:CPU i5以上、メモリ16GB以上、ディスク512GB、内蔵グラフィックカード等

学習資料

  • 提供する学習資料の形式(PDF、githubリンクなど)

  • 分量・容量、その他学習資料に関する特徴・注意事項など

前提知識と注意事項

  • 簡単なpythonコーディング経験があると良いです


  • 質問・回答および今後のアップデートは必要に応じて進行されます。

  • 講義および学習資料など講義関連のすべてのコンテンツの著作権は著者にあります。

  • 著作権者の事前の書面による同意なしに、本資料の無断複製、配布、送信、二次著作物の作成及び営利的利用を一切禁止します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AI エージェントの初心者

  • RAG agent開発講義を受講したが、簡単な整理が必要な方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python

こんにちは
です。

こんにちは、ITとAI技術の魅力にどっぷり浸かっているAI Monsterです!

私はソウル大学でコンピューター工学を専攻し、現場では大企業やグローバルテック企業のコアメンバーとして働いてきました。華やかな経歴(KOSDAQ上場、開発本部長、米国Tech Leadなど)は多いですが、実は私も皆さんのように新しい技術に出会うたびにワクワクし、時には途方に暮れることもある一人の開発者であり研究者にすぎません。

私がこの場で講師という肩書きで皆さんとお会いする理由は、私が現場で直接「試行錯誤しながら得た知識」「本当に通用する実践ノウハウ」を共有することで、皆さんの成長スピードを飛躍的に高めて差し上げたいからです。

技術は毎日急速に変化しています。私が今日教えた内容も、明日には新しいフレームワークやモデルに取って代わられるかもしれません。だからこそ、私は皆さんを「教える人」ではなく、「最前線で共に学び、悩む仲間」だと考えています。

私たちの講義は「一方的な知識の伝達」ではなく、「共に解決し、発展していく研究室」のようなものです。

AI Monsterと共に:

  • 最も実用的で確実なロードマップに従い、不必要な試行錯誤を減らしましょう。

  • 難しい技術をわかりやすく解説する方法を学び、現場ですぐに活用しましょう。

  • これから継続的にアップロードされる新しい講義を通じて、ITトレンドを先導しながら共に成長しましょう。

私は謙虚ながらも情熱的に、そして絶えず新しい知識を探求し、皆さんの心強い「AIモンスター調教師」になることをお約束します。

私たちと一緒にAI時代を攻略しましょう!ありがとうございました!

カリキュラム

全体

7件 ∙ (1時間 11分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

2件

4.5

2件の受講レビュー

  • vmfmgl1221님의 프로필 이미지
    vmfmgl1221

    受講レビュー 14

    平均評価 4.6

    4

    100% 受講後に作成

    • kangilpark8190님의 프로필 이미지
      kangilpark8190

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      • kyoungsh7152
        知識共有者

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    ¥1,570

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