フロントエンド開発のための全知識(概念編)
haeyeomiso
いつも写経ばかりしていて不安ではありませんか?実装なしで、ウェブの動作原理と技術選定の基準だけを凝縮しました。基礎概念はもちろん、React 19からVite 7まで、2026年のフロントエンドの大きな展望を描き出します!
入門
Web Application, Architecture, Interview
コードのコピペはもう終わり!🙅♂️ エージェントの作動原理からアーキテクチャ、設計哲学まで、本質を深く掘り下げる「ガチ」な概念講義です。 単なる作り方を超えて、システム全体を設計する目を養います。2026年の技術トレンドの中でも揺るがない確かな基礎力を、ここで完成させましょう!🧠✨
受講生 94名
難易度 入門
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
sevenrcn
詳しく説明してくださったので、とても理解しやすかったです。
5.0
shurric
いいですよ
5.0
손광태
いいですね
システムを見抜く「アーキテクチャ透視力」!単に機能を実装するだけでなく、エージェントの8つのコアレイヤー(脳、記憶、ツール、安全など)を完璧に理解し、設計することができます。
確率を制御する「設計能力」!気ままなLLMをステートマシン(State Machine)とグラフ(Graph)の中に閉じ込め、自分の意図通りに正確に動かす方法を学びましょう。
2026年技術標準「プレビュー」!今最もホットなMCP、GraphRAG、Agentic Workflowなど、他よりも一歩先を行く最新技術トレンドと標準を自分のものにできます。
デモを超えた「運用ノウハウ」!作って終わり?いいえ。評価(Eval)し、観測(Tracing)し、問題を解決するプロダクションレベルの運用知識を手に入れましょう。
講義全面リニューアルのお知らせ!
アーリーバード講義の初回開始後、内部評価およびフィードバックを収集した結果、Whatに集中してはいるものの
How(どのように)に関する部分が弱い!という結論に至りました。
該当部分の改善のために講義全体を再構成・撮影し、3/29まで順次アップロード予定です!
一度でより良い講義を作ることができず、受講生の皆様に混乱を招いてしまった点、何卒ご容赦ください!
講師ヘヨより
まだプロンプトエンジニアリングだけで、チャットボット(LLM)に「お願いだからこれやって」と祈っていませんか?🙏 これからはAIが自分で計画を立て、ツールを使い、仕事を完結させる「エージェント(AI Agent)」を作る番です。
コードのコピペはもう終わり!🙅♂️ この講義は、確率の勝負であるLLMを思い通りに制御する「エンジニアリング」、そして2026年の主流となるMCP、GraphRAG、Agentic Workflow、LangChainをいち早く先取りする「設計」の授業です。
華やかなデモの裏に隠された本物の技術、ここで全て手に入れてください!
🧱 8-Layer 解剖: エージェントの「頭脳」から「運用」まで、中身の詰まったシステムを作る8段階の秘策を伝授します。
⚙️ AIを飼いならす: 勝手に暴走するAIですか?状態マシン(FSM)とグラフ技術でしっかり制御し、言うことを聞かせる方法をすべてお教えします。
🔮 一歩先を行く: 今注目されているMCP、GraphRAGの概念を先取りしましょう!
🎧 「2倍速で聞いても耳にスッと入る!」
忙しい開発者の皆さん 🏃♂️ AI音声補正を使用しているため、2倍速で聞いても音が潰れることなく、発音そのままに聞こえます。皆さんの時間は大切ですからね :)

限界を感じたバックエンド/フルスタック開発者
👨💻 "複雑なことをさせるとAIがすぐにバカになります..." 👉 単純な連動は卒業!エラーが出ても自ら修正し、最後までやり遂げる「粘り強いエージェント」の作り方を教えます。

RAG以上を求めるAIエンジニア
🤖 "毎日文書を検索して答えるだけのチャットボット... 退屈ではありませんか?" 👉 検索(RAG)を超えてツール(Tool)を自在に使いこなし、AI同士で協業する'マルチエージェント'へとレベルアップしましょう!

技術トレンドをリードすべきテックPM
📅 "本当にできないのか、技術がないのか気になります。" 👉 AIの真の限界と2026年の標準技術をピンポイントでお教えします。これからは開発者と事実(ファクト)に基づいて対話し、企画できるようになります。
🤷♂️ "AI라서 어쩔 수 없어요"라는 말 대신, "캐싱이랑 가드레일로 해결하죠"라고 쿨하게 답할 수 있어요.
🏗️ 今話題のLangGraphで循環型(Cyclic)アーキテクチャを直接サクッと作ることができます。
🛠️ おもちゃのようなプロジェクトではなく、実際にお客さんからお金をいただいて販売できる堅牢なサービスを作ることになります。
AIを部品のように扱う (Brain & Action)
LLMを崇めないでください。ただの部品に過ぎません! 考え(Think)→ 行動し(Act)→ 確認する(Observe) 無限ループとツールの使い方をマスターします。
賢い記憶力を植え付ける (Context & Memory)
一度探して終わり?いいえ。答えが出るまで再検索する執拗なRAG、そしてユーザーを記憶する'メモリーシステム'を作ります。
確率を制御する魔法 (Control Flow)
ランダムに振る舞うAIをif-elseや状態マシンの中に閉じ込める方法!複雑な問題もスラスラ解決するマルチエージェントの協調パターンまで学びます。
破られない盾と運用 (Ops & Security)
ハッキング(プロンプトインジェクション)を防ぐ方法から、AIがAIを採点する自動評価システム、エラー追跡まで!実務で発生する問題を未然に防ぎましょう。
Notionのリンクで提供いたします!
Pythonの基礎:コードを見て「あ、大体こんな流れだな」と読めればOK!
Webの基礎: 「APIとは何か」、「JSONはこんな形をしている」ということがわかる程度で大丈夫です。
好奇心:ChatGPTを使いながら「これで自動化を一度やってみたい!」と思った情熱があれば十分です。 🔥
学習対象は
誰でしょう?
「API連携はもう飽きました」👉 単なる連動を超えて、堅牢で複雑なシステムを自ら設計してみたいバックエンド/フルスタックエンジニアの方。
「RAGの次のステップが必要だ」👉 単なるチャットボットを超えて、複雑な業務を自ら処理する「真のエージェント」を作りたいAIエンジニアの方へ。
「技術的に可能なラインを知りたい」👉 AIの明確な限界と可能性を把握して、実現可能なサービスを企画したいテックPMの方。
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基礎
Webの基礎知識:APIとは何か、JSONデータがどのようなものかを知っておくと良いでしょう。
LLMの経験:ChatGPTやClaudeのようなモデルと対話したことがあり、「これで何かを自動化してみたい」という好奇心さえあれば十分です!
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はじめまして!
AIとコンピュータ工学の無限の可能性を探求し、その旅を皆さんと共有したいヘヨです。
学部時代は「コンピュータ工学中毒」と呼ばれるほど専攻に情熱を注ぎ、専攻GPA4.4以上で首席卒業しました。その後、S大学院でAIを専攻して修士号を取得し、博士課程を通じて専門性を深めました。
しかし、理論的な探究と同じくらい、現実世界の問題をAIで解決することに大きな魅力を感じ、博士課程を一時休学してスタートアップでAIベースのLLMおよびビデオ分析プロジェクトを経験し、貴重な実戦経験を積みました。
現在は国内トップ3の大手企業の一社で、LLMプロジェクトの開発およびPMとして勤務しており、AI技術が私たちの生活にもたらすポジティブな変化を創り出すことに貢献しています。私がこれまで経験してきた悩みや解決のプロセス、そして現場で得た生きたノウハウを、皆さんに惜しみなくお伝えします。AIという興味深い世界への旅路において、心強いガイドになれるよう努めます。
お問い合わせ・ご提案:haeyeo.open@gmail.com
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