90分完成：LLM Agent入門から実戦まで – 実習で学ぶAIエージェント

ChatGPTは使っているのに、 なぜこんな答えが出るのか説明するのは難しくありませんでしたか? 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけど正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと言葉に詰まる」 「AI会議で概念説明がいつも曖昧になる」 この講義はまさにこのような方々のために作られました。 この講義はLLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのか説明できる基準を作ります。

LLMの基礎理論、LangChainとRAGの核心的な技術をマスターする講義です。LLMの基礎から実務で使われる最新AI技術を簡単に学ぶことができます!

この講義では、Pythonを活用したテキストマイニング分析に関する基礎理論と実習を学ぶことができます。実務や論文作成時に必要な基礎的なテキストマイニングデータ分析手法を説明します。

TEXTOMに関する原論的理論中心の説明ではなく、実戦例題演習を通じてテキストマイニングおよびビッグデータ分析能力を身につけられるようにいたします。

PythonとChatGPTを活用したテキストマイニング分析手法、ビッグデータ分析手法、単語頻度分析、ワードクラウド可視化、形態素分析、トピックモデリング分析手法を学び、論文作成時に必要なテキストマイニングデータ分析手法活用法、研究論文における基礎的な活用法に関する講座です。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

ChatGPTの活用法も学び、Pythonの基礎文法も一緒に学びたい方に役立つ講座です。Pythonの基礎文法を学び、整理したい方に役立つ講座です。

株価データ分析初心者のための講座です。 Pythonを活用して株価データ分析に入門してみましょう！

理論中心の説明ではなく、演習を通してTEXTOMを初めて扱う方々が、手軽にテキストマイニング及びビッグデータ分析能力を習得できるようにする無料講座です。

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。

このコースでは、LangChainフレームワークを使用して、高度なRAGシステムの設計、構築、評価方法を学びます。LCEL、Runnables、高度な検索技術、チャンク分割戦略、クロスエンコーダーによるリランキング、エージェント型RAG、ツール呼び出し、SQL連携、そしてNeMo Guardrailsを用いた安全性確保の技術を習得します。また、LangFuse、React、FastAPI、Dockerを使用して、フルスタックAIチャットボットのトレース、デバッグ、デプロイ方法についても学びます。

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

ChatGPTは使っているのに、 なぜこんな答えが出るのか説明するのは難しくありませんでしたか? 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけど正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと言葉に詰まる」 「AI会議で概念説明がいつも曖昧になる」 この講義はまさにこのような方々のために作られました。 この講義はLLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのか説明できる基準を作ります。

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。

LLMが必要な理由と技術的背景及び基本概念を説明します。

シリコンバレーLLMプロジェクト現役者から学ぶ、LLM Fine-Tuningのノウハウが満載です。

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<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

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