RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から、最新のマルチモーダルRAG、エージェントベースの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践的なコード実装まで、RAGを初めて学ぶ人でも無理なくついてこられるように設計されています。

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。

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルの基礎原理を深く探求しながら、開発能力を高めることができます。普段なかなか接することのできない多様な情報や開発技法を学ぶことができます。

単なるチュートリアルだけでは実務への適用は難しいですよね。私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な状態管理とマルチエージェントの設計手法を確実にお伝えします。

<大規模言語モデル、要点だけを素早く！>（インサイト、2025）をもとに、LLMの理論と実践例を扱う講義です。

本カリキュラムは、GensparkやManusなどの最新エージェントツールの活用法から企業のセキュリティガイドラインまで、現場ですぐに活用できる実務的な内容で構成されています。これにより、情報収集、データ分析、基礎レポート作成などの反復業務を自動化するAIエージェント協働システムを、自ら構築することができます。

LLM企画、LLM応用企画担当者向けに、LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念を説明します。

単なるチャットボットを超え、自律的にタスクを遂行するAIエージェントシステムを設計・実装します。Sense-Think-Actループベースのアーキテクチャから、LangGraphの循環構造、RAGAS・LangSmithによる定量評価、運用ガードレールまで全過程を実習し、エンタープライズ級のエージェントエンジニアリング能力を完成させます。

AIを使うのは簡単になりましたが、モデルカードや論文は、今でも数行読むだけで難しく感じます。単語の意味は検索すれば分かっても、それらの単語が互いにどうつながっているのかは見えないからです。 この講座では、AI文書に必ず登場する160語あまりを、最も理解しやすい順番で積み上げ、各回で実際の文書の一文を正確に読めるようにします。

コーディングなしで自分だけのAIサービスを作りたいなら、この講義が完璧な解決策です。Difyノーコードプラットフォームを活用してアイデアだけでも完成度の高いAIアプリを作ることができます。複雑な理論の代わりに実戦プロジェクト中心で構成されており、AI初心者と会社員誰でも実務能力を身につけることができます。

Spring Boot SNSアプリをローカルKubernetesにデプロイし、GitHub ActionsとArgo CDでデプロイを自動化します。メトリクス、ログ、トレースで障害の原因を特定し、AIの分析結果を根拠に検討します。

「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を作ってみる第一歩！」 この講座は、初めてLLMに触れる方でも簡単に取り組めるよう設計された入門実習講座です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データの適用 → 学習 → 結果の比較まで、全過程をステップごとに案内します。 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手法の流れを実際に体験しながら、 「LLMのファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかめます。 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、ぜひ実際に味わってみてください！

Claude Codeが判断・実行を、n8nがトリガー・連携・スケジュール管理を担当します。概念 → 連携 → 実践の順で、反復業務を入力→判断→実行→検証→伝達のフローとして設計し、エラー処理・リトライ・人の承認まで組み込んでスケジュール実行による無人運用を行います。コーディングを一から学ばなくても、非開発者が自動化システムを直接構築できます。

👉 AIを初めてしっかり理解したい方のための出発点です。 AIが何をするものかは分かるけれど、なぜそのように動作するのかはよく分からないという方は、この講座から始めてみてください。 このコースでは、人工知能が従来のプログラムとどのように異なるのか、学習と判断がどのような流れで行われるのかを、最初から順を追って説明します。 複雑な数式やコーディングを使わずに、AIの動作原理を全体像として理解できるように構成しています。

LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変化させているかを探求します。既存の技術との比較を通じて、LLMがなぜ持続可能な核心技術として定着しているのかを理解し、開発者として備えるべき必須の逆量と思考法の変化を学習します。専門講師のインサイトを通じて、LLMアプリケーション開発の本質と未来の方向性を把握することができます。

AIツール、何から学べばいい？悩みはもう終わり！ - 受講生80名の評価 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT、Claude、Gemini、Genspark、NotebookLM、Gamma、Skywork、Manus、Antigravity、Claude Code、MiriCanvas、Opal、CapCutなど - 15種類以上のツールの核心機能を20日間で、本当に分かりやすくお教えします。 - 毎週課題を遂行する方式で、「聞き流す講義」ではなく「体得できる講義」を提供します。 - プロンプト作成 > 画像生成 > PPTと動画生成 > バイブコーディングまでオールインワンでカバー - 4時間分の講義動画 + 週次学習資料 + 課題認証システム

2026年10月最新版。YouTubeの'AI兼任教授 イ・ジョンボム'（登録者5.4万人）が制作した全299講です。ブラウザのタブを開く方法から、Claude CodeでAI社員チームを作る段階まで、順番に沿って学習できます。約290点の実習ワークシートと1,000クレジットが付属します。

大規模言語モデル、検索拡張生成、エージェント型AIシステムを活用し、最新の生成AIアプリケーション構築における完全なライフサイクルを習得します。プロンプトエンジニアリングからデプロイまで、LLMとベクトルデータベース、外部ナレッジソースを組み合わせ、実運用に対応したアプリケーションを実現するエンタープライズグレードのAIソリューション設計を学びます。

Spring WebFluxで様々な機能を開発します。 本講義を通じてWebFluxの必須概念と実践的な実装を学ぶことができます。