ジェミニの開発実務 - コマースバックエンドレガシーとAI活用編

この講義は、開発実務で本当に必要な力を養うことに集中します。 単にコードをうまく書く方法ではなく、開発者として仕事をうまくこなす方法を体得することを目標とします。 例題はコマースドメインをベースに、実際の現場でよく遭遇するケースを扱い、 SpringBoot & Kotlinで提供します。しかし、言語/フレームワークに依存せず、誰もが考えるべき課題を通じて悩み、実務を体感できる講義です。 大規模決済サービス組織を率いた元トスペイメンツ理事でありシニア開発者の実務観点をもとに、現場での思考プロセスと設計判断を共に学べるよう構成しました。

ソフトウェアはいついかに大きくなるか分からないので常に持続成長させていくための準備をしていなければなりませんこれのための一方向性を示します。

この講義は、開発実務で本当に必要な力を養うことに集中します。 単にコードをうまく書く方法ではなく、開発者として仕事をうまくこなす方法を体得することを目標とします。 例題はコマースドメインをベースに、実際の現場でよく遭遇するケースを扱い、 SpringBoot & Kotlinで提供します。しかし、言語/フレームワークに依存せず、誰もが考えるべき課題を通じて悩み、実務を体感できる講義です。 大規模決済サービス組織を率いた元トスペイメンツ理事でありシニア開発者の実務観点をもとに、現場での思考プロセスと設計判断を共に学べるよう構成しました。

非専門者の立場からも簡単に理解でき、実戦ですぐに適用可能な「MySQL性能最適化入門/実戦（SQLチューニング編）」講義を作ってみました！

Spring Bootを活用し、JWT、ws通信、大容量TPSの処理方法について学習できます。

IntelliJを使用するJavaバックエンド開発者がClaude Codeを利用して生産性を最大化できる方法をお伝えします。特にWindows環境を使用している方が経験するVibe開発環境の問題を完璧に解決できるようサポートします。

「自分のJavaコードをAIの手足に！カカオPlayMCPとSpring AIが出会う実践エージェント開発」 従来のLLMは学習されたデータの範囲内でのみ回答するため、最新性や正確性に欠けるという限界があります。この講義では、AIと外部ツールを繋ぐ次世代標準プロトコルである**MCP(Model Context Protocol)**を学習し、Spring AIを通じて一度の実装でカカオPlayMCPなど様々なプラットフォームと連携するサーバーを構築します。「箴言・詩編相談所（チャムシ）」プロジェクトを通じて、理論から実践的なデプロイ、プラットフォーム登録までの全過程をマスターし、自らツールを操る真のAIエージェントデベロッパーへと成長しましょう。

Spring AI Router Pattern + RAG + MCPを活用した「インテリジェント協業」専門家エージェントチーム構築 単一エージェントを超えてアーキテクチャへ：Routerパターンとエージェント分離(Isolation)設計の定石

本コースは、AIモデリングプロジェクトを成功的に遂行するために必須となる「AI学習データ構築」の全過程を学習するコースです。 学習者は単純に理論的な知識に留まることなく、実際の実務で要求されるデータ構築プロセスを段階別に経験することになります。具体的にはAI学習データの企画 → 取得 → 保存 → 精製 → ラベリング → 仮名情報結合及び変換に至る全過程を実習中心に扱い、現場ですぐに適用可能な実務能力を身につけられるよう構成されています。 また、データの品質管理とセキュリティ問題、個人情報非識別化処理、データセット最適化といったAIプロジェクトで最も重要なデータ管理能力を体系的に学習することになります。これにより学習者は単純なデータ収集者ではなく、AIプロジェクトを主導的に企画し実行できるデータ専門家として成長することができます。 👉 本コースを通じて学習者は、AIモデル性能を左右する良質な学習データ構築法を理解し、これを実務環境に効果的に適用できる実質的な能力を確保することになるでしょう。

この講義は、LangChain 1.0とLangGraphを中心に生成AI サービスを設計・実装する全過程を段階別実習で扱います。 単純なLLM呼び出しを超えて、エージェントベースアーキテクチャ、状態(State)管理、メモリ、ストリーミング、ミドルウェア、Human-in-the-Loopまで含む運用可能なAIシステム構造を直接実装します。 ドキュメント・PDF・Webデータベースの RAGシステム、SQL Agent(Chinook DB)、ツール呼び出しベースのAgent、Supervisorパターンのマルチエージェント、そしてLangGraph Graph APIを活用した状態マシンベースのワークフローを実習し、現場ですぐに活用可能な再利用可能なエージェントパイプラインを構築します。 また、構造化された出力(Pydanticベース)、エージェントミドルウェア(Summarization、HITL、Retry、PII保護)、トークン/段階別ストリーミングを通じて、実際のサービスで求められる安定性・拡張性・制御可能性を備えた生成AIアプリケーションを完成させます。 👉 LangChain/LangGraphの内部構造と実行フローを正確に理解したい方 👉 RAG・Agentを「デモ」ではなく実サービス構造で実装したい方 👉 状態ベースエージェント、SQL・ドキュメント自動化、マルチエージェントオーケストレーションまで網羅する現実的な実務ロードマップが必要な方に最適な講義です。

複雑なGPT APIとPythonを、最も簡単に実習中心で習得することを目指します。 最新のChatGPT APIを活用してYouTube動画要約AIを開発し、それをStreamlitで構成してウェブアプリケーション形式で実装します。

基本技術スタックを活用してパフォーマンスを改善し、負荷テストとモニタリングツールを使用して改善後の変化を確認します。 また、テーマ別の面接対策も実施します。

AIが私のSlack、Notionに代わりに文章を書いてくれるって？ 既存AIの限界を超えたMCPでスマートに働きましょう！

誰よりも早く学ぶSpringboot + Flutter RestAPI掲示板作り SpringbootでCRUDサーバーを開発し、Flutterで自分だけの掲示板を作ってみましょう!!

AWS サービスに OpenSearch と ElasticSearch を導入したい方には、AWS OpenSearch ソフトウェアを中心とした迅速な成果をご紹介します。

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

この講座は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を 👉 概念説明で終わらせず 👉 実際に動作する構造を直接作りながら 👉 拡張・高度化まで体験する実習中心の講座です。 シンプルなRAGの例から始めて、 Advanced RAG → Modular RAG → AgentベースのRAGまで 実務ですぐに活用できるレベルで段階的に学習します。

本講座はデータベース設計理論を実習中心に解き放ちました。本講座では、とても簡単に報告しても理解できるように設計内容を構成しました。

並行性のトラブルシューティング方法、プロシージャのチューニング、クエリの実行速度を向上させるさまざまな方法を学ぶことができます。

プロンプトだけで財務諸表を分析し可視化する魅力的なコーディングの世界へ招待します。 コード一行なしにAIと相談しながらサービスを作りデプロイまで進めます。

どのようなログを残すべきかという点から始まり、ログを収集し活用するまでの全体的なサイクルについて扱います。

Claude + IntelliJでTodoListを開発する - MCP完全攻略 ClaudeとIntelliJでTodoListを作りながらMCPの動作過程を完璧にマスターしましょう！