C#の基礎から活用まで 要点だけを絞って学ぶ、コード中心の講義！

- WinForm MVP (Model-View-Presenter) デザインパターンの概念とWinForm環境での適用 - DI (Microsoft.Extensions.DependencyInjection) を利用したオブジェクト間の依存性管理および結合度を下げる - カスタムショートカットキーと特定の機能 (Command) 連携メカニズムの実装

再利用可能な UI 要素を作成して、コードの重複を減らし、メンテナンスを容易にし、必要な動作とデザインをカプセル化してみましょう。

私のPC制御から高度なリサーチ、アプリ開発まで 今すぐ実務に投入可能な自分だけの「AI業務アシスタント」構築ガイド

「なぜAIがこんなコードを書いたのか？」、「なぜさっき言ったことを覚えていないのか？」 Claude CodeのようなAIツールを使っていると直面するもどかしさ。その原因は、ツールがどのように動作しているかを知らないことにあります。この講義は、そのブラックボックスを透明に解き明かします。 全25講を通じて、LLMにファイルを見る「目（Read）」、コードを直す「手（Edit）」、命令を実行する「足（Bash）」を直接持たせ、実際の現場で使われるツールと同じように動作する自分だけのCoding Agentをゼロから実装します。単にライブラリの使い方を学ぶのではありません。AIがどのようにプロジェクト構造を把握し、なぜ長い会話で記憶を失うのか、それを技術的にどう解決するのか（Sliding Window、Summary）を、直接コードで実装しながら体得します。 この過程を通じて、皆さんはAIツールの単なる「ユーザー」から、作動原理を見抜き、ツールを自分好みに改造・評価できる「AI供給者」の視座を手に入れ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。

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