カスタムLLM作成:初心者のためのRAG基礎概念からマルチモーダル・Agent実習まで
HappyAI
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。
入門
Python, vector-database, LLM
AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講座はわずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講座です。 複雑な理論は最小限にし、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するのか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。
受講生 104名
難易度 初級
受講期間 5か月
# LLMエージェントの基本構造と動作原理の理解
# 外部ツール、道具(API、検索など)をLLMと連結する方法
エージェントの判断ロジック及び条件付きワークフロー実装
メモリ、Human-in-the-loop、マルチエージェントなど、様々な構造の実習
1時間以内に動作するAIエージェントを直接実装
学習対象は
誰でしょう?
AI LLM 初心者 – ChatGPTレベルから抜け出してLLM活用を拡張したい方
開発入門者 / 企画者 – 実際に動作するエージェントをコードで実装してみたい方
プロンプトエンジニア / 実務者 – エージェントベースのワークフローを理解したい方
短時間集中型学習者 – 1時間以内に核心だけを素早く学びたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Python基礎文法
LLM(例:ChatGPT)の基本概念を知っていれば、理解がより早くなります。
Langchainの基礎を知っていれば理解が早いです。
4,988
受講生
281
受講レビュー
52
回答
4.6
講座評価
11
講座
AI・LLM・ビッグデータ分析専門家 / Happy AI 代表
👉詳細な経歴は下記のリンクからご確認いただけます。
https://bit.ly/jinkyu-profile
こんにちは。
AIとビッグデータ分析を研究・開発・教育・プロジェクトの現場で一貫して扱ってきた
ハッピーAI代表のイ・ジンギュ(工学博士、人工知能)です。
自然言語処理(NLP)とテキストマイニングに基づき
アンケート、文書、レビュー、メディア、政策、学術データなど
多様な非定型データを分析してきました。
最近では生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用し、
組織や業務環境に合わせた実務中心のAI活用方法を伝えています。
サムスン電子、ソウル大学、教育庁、京畿研究院、山林庁、
国立公園管理公団、ソウル市など多数の公共機関・企業・教育機関と協業しており、
医療・コマース・生態・法学・経済・文化など、多様なドメインで計200件以上の研究・分析プロジェクトを遂行しました。
📧 Email : leejinkyu0612@naver.com
🌐 ホームページ : https://happyaidata.kr
📝 Blog : https://blog.naver.com/leejinkyu0612
📺 YouTube : https://www.youtube.com/@HappyAI_0612
💻 GitHub : https://github.com/leejin-kyu
📞 Mobile : 010-9973-2113
💬 KakaoTalk : jinkyu0612
※ コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)
2024.07 ~ 現在
生成AI・ビッグデータ分析専門企業 ハッピーAI 代表, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis
工学博士(人工知能)
東国大学校 人工知能大学院
専門分野:大規模言語モデル(LLM)
(2022.03 ~ 2026.02)
2023 ~ 2025
パブリックニュース AIコラムニスト
(生成AIのバイアス、RAG、LLM活用イシュー)
2021 ~ 2023
AI・ビッグデータ専門企業 ステラビジョン 開発者
2018 ~ 2021
政府出資研究機関 自然言語処理・ビッグデータ分析研究員
生成AIおよびLLMの活用
Private LLM, RAG, Agent
LoRA・QLoRAファインチューニングの基礎
AIベースのビッグデータ分析
アンケート・レビュー・報道・政策・学術データ
自然言語処理(NLP)・テキストマイニング
トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク
公共・企業 AI業務自動化
文書の要約・分類・分析
LLM/sLLM アプリケーション開発
(ファインチューニング・RAG・Agent ベース) – KT
LangChain・RAGベースのLLMプログラミング – サムスンSDS
LLM理論およびRAGチャットボット開発実務 – ソウルデジタル財団
ChatGPTベースのビッグデータ分析入門 – レットユーインエデュ
人工知能の基礎・プロンプト技法 – 韓国職業開発院
LDA・感情分析 with ChatGPT – インフラン
Pythonベースのテキスト分析 – ソウル科学技術大学校
LangChainを活用したLLMチャットボット作成 – インフラン
ChatGPT活用のPython基礎 – 京畿大学校
ビッグデータ専門家課程特別講義 – 檀国大学校
ビッグデータ分析の基礎 – レットユーインエデュ
Private LLMベースのRAGチャットボット構築 (韓国電力公社)
LLMベースの森林復元ビッグデータ分析 (国立森林科学院)
内部ネットワーク専用 Private LLM テキストマイニングソリューション (政府機関)
Instruction Tuning・RLHFベースのLLMモデル開発
ヘルスケア・法学・政策・教育データ分析
アンケート・レビュー・報道データAI分析
→ 公共機関・企業・研究機関を含め 200件以上の実績, including public institutions, corporations, and research institutes
Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)
Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
– International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)
ニュース記事ビッグデータに基づくLLM技術の認識分析 (2024)
NLPベースのテキストマイニング研究多数
(森林・環境・社会・ヘルスケア分野)
Pythonベースのデータ分析・可視化
LLMを活用したデータ分析
ChatGPT・LangChain・Agentを活用した業務生産性の向上
全体
16件 ∙ (1時間 26分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
6件
4.7
6件の受講レビュー
受講レビュー 7
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 23
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 51
∙
平均評価 4.7
受講レビュー 330
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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