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初心者のためのLangChain基礎

Pythonを活用してLangChainの基本概念と使い方を学習します。Google Colab環境で実習を中心に進め、実習資料はGithubを通じて提供します。

難易度 初級

受講期間 無制限

  • pdstudio
LangChain
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LLM
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openAI API
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Python
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LangChain
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LLM
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openAI API
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Python
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

김민지

100% 受講後に作成

LangChainについて知りたくて参加しましたが、とても有益でした!

5.0

cjaesung

100% 受講後に作成

初心者でも理解できるように説明してくださりありがとうございます。

5.0

김빛찬

43% 受講後に作成

授業はとても分かりやすく、説明も丁寧です。簡単な例で、すぐに理解できます。 ありがとうございます!

受講後に得られること

  • OpenAI API 活用 (LLM モデル構造理解)

  • RAG 手法で QA システムを実装

入門者のためのLangChainの基盤

LLMアプリケーションを簡単かつ快適に開発できる代表的なフレームワークであるランチェイン入門講義です。





このようなことを学びます。

LangChainの基本構造

  • LangChainの基本概念と使い方を実習を通して学習します。

  • 最新の安定版(v0.1.10)を適用します。

LangChain v0.1.1*

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

  • LLMベースの生成型AIモデルの幻覚現象を防ぐことができる代表的な技術であるRAGについて勉強します。

Google コラボ実践環境

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):Windows

  • 使用ツール:グーグルコラボ、OpenAI API認証キーが必要

  • PC仕様:該当なし(Googleコラボが正常に動作する仕様)

学習資料

選手の知識と注意事項

  • Pythonの基本知識、機械学習の理解がある方


  • Python文法や人工知能の原理については説明しません。

  • ご質問やご意見がございましたら、お気軽にご質問ください。


連携講義案内 (1)

  • RAGマスター:基礎から高度な技術まで(feat。LangChain)

  • RAGの実装からパフォーマンス評価まで -

    9時間で終わる実戦AI開発

    • LangChainベースのRAGシステム構築実践

    • 高度なRAG技術学習

    • RAGシステム性能評価方法論

    • LangChainの最新LCEL文法とRunnable活用法


  • リンク: https://inf.run/mdYe4

連携講義案内 (2)

  • プロジェクトで学ぶPythonチャットボット&RAGを作る - LangChain、Gradioを活用

  • 合計4つのプロジェクトで構成


    • 簡単なQAチャットボット:開発環境の設定、LLMチェーン構造、Gradioインターフェースの理解

    • PDFベースのRAGチャットボット:RAG技術の理解、モデルパラメータの理解、チャットボットインタフェースの実装

    • データ分析 チャットボット: CSVファイルをアップロードし、そのデータを分析(Single Agent)

    • 投資アナリストチャットボット:暗号通貨関連の調査と投資分析(Multi Agent)

  • リンク: https://inf.run/PfJaS

連携講義案内 (3)

  • LLMデータ分析 - Webクロールから推奨システムまで

  • LangChainとLLMにアップグレードする

    Webクロール&データ分析


    • Webクロール/スクレイピングを活用したデータ収集

    • LangChainツールとLLMを活用したデータ収集、精製、分析

    • LLMを活用した予測分析(感性分析、要約、商品推薦など)

  • リンク: https://inf.run/QYw3Q

連携講義案内 (4)

  • AIエージェントとして実装するRAGシステム(w. LangGraph)

  • ラングラフ(LangGraph)で実現する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント


    • LanGraphを活用したAIエージェント構造の設計と実装

    • AIエージェントをRAG(Retrieval-Augmented Generation)に適用する

    • Tool Calling(ツール呼び出し)機能の実装でAIエージェントの能力を拡張する

    • Adaptive RAG、Self RAG、Corrective RAGなど、最新のエージェントRAGアーキテクチャをマスターする

  • リンク: https://inf.run/hTwjC

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LangChainを初めて学ぶ方

  • 生成系AIに興味がある入門者

前提知識、
必要でしょうか?

  • パイソン

  • 機械学習の基礎

こんにちは
です。

15,810

受講生

719

受講レビュー

161

回答

4.8

講座評価

7

講座

こんにちは。私はPythonを活用したデータ分析およびAIサービス開発の実務に携わっています。関心のあるテーマを見つけて勉強し、その内容を多くの方々と共有するために、継続的に執筆活動やAI講義を行っています。

[経歴]

現) フィンテックスタートアップCEO

元) DACON CDO

前) 仁徳大学校 コンピュータソフトウェア学科 兼任教授

Kaggle Competition Expert、ビッグデータ分析技師

[講義]

NCS登録講師(人工知能)

SBA ソウル経済振興院 SeSAC(セサク)キャンパス SW教育「優秀パートナー選定」(Pythonを活用したAIモデル開発)

金融保安院、韓国電子情報通信産業振興会、韓国ディスプレイ産業協会、大邱デジタル産業振興院などでの講義

ソウル大学、釜山大学、慶熙大学、韓国外国語大学など、国内の主要大学および国内企業での教育経験

산업진흥회, 韓国ディスプレイ産業協会, 大邱デジタル産業振興院などでの講義。ソウル大学、釜山大学、慶熙大学、韓国外国語大学など国内主要大学および国内企業での教育経験。

[執筆]

[YouTube] パンダス・スタジオ : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

カリキュラム

全体

7件 ∙ (1時間 46分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

335件

4.8

335件の受講レビュー

  • sunnylgcns님의 프로필 이미지
    sunnylgcns

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    43% 受講後に作成

    • mjkim8564718님의 프로필 이미지
      mjkim8564718

      受講レビュー 2

      平均評価 5.0

      修正済み

      5

      100% 受講後に作成

      LangChainについて知りたくて参加しましたが、とても有益でした!

      • pdstudio
        知識共有者

        お役に立てて幸いです。😊 ありがとうございます!👍

    • hc76kim3218님의 프로필 이미지
      hc76kim3218

      受講レビュー 10

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      • cjaesung님의 프로필 이미지
        cjaesung

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        初心者でも理解できるように説明してくださりありがとうございます。

        • pdstudio
          知識共有者

          ありがとうございます!👍

      • dlsdud07045473님의 프로필 이미지
        dlsdud07045473

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        43% 受講後に作成

        無料

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