
Spring Boot 4完全攻略:新機能から3.xへの移行まで
may9noy
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¥7,136初級 / Spring Boot, flyway, open-telemetry, es5, virtual thread
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4.xへのアップグレードとパフォーマンス改善に途方に暮れている開発者に、実務でのマイグレーション経験に基づく判断基準と解決策をお届けします。
初級
Spring Boot, flyway, open-telemetry
分断されたAIツールや手作業による非効率にお悩みではありませんか?実務で培ったノウハウを活かして統合自動化ワークフローを構築し、生産性を最大限に高めます。
9名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限


高度なプロンプトエンジニアリングでAI活用の深さと効率を最大化する
ノーコードデータ分析およびブラウザ自動化による反復業務ワークフローの構築
分散したAIツールを統合し、自分だけの自動化システムを構築・最適化する
研究の速さは、ツールを多く使うかどうかで決まるものではありません。
プロンプトで質問を緻密にし、論文検索からデータの整理・可視化、ウェブクローリングやテキスト分析までを一つの研究の流れとしてつなげる必要があります。
論文を探すたびに検索語を変えるのではなく、人工知能と対話しながら文献研究の方向性を具体化します。
コーディングができなくても、データファイルを読み込んで整えた後、可視化と結果の解釈を進めながら、研究に必要なインサイトを整理します。
繰り返し行うウェブ資料の収集とテキスト分析は、自然言語コーディングと基礎的な自動化によって、研究の流れに合わせて構成します。
研究ツールが分散していても問題ありません。
プロンプトからデータ分析、自動化、発表資料の作成までを自分でつなぎ、自分だけの研究アシスタントを構築できます。
分散したツールと反復作業から解放され、
研究を自ら動かす自動化アシスタントを作り
発表までやり遂げる実務家へと成長します。
散在する資料を研究の流れにつなげられます。
人工知能と対話するためのプロンプトを目的に合わせて設計し、論文検索から文献整理までつながる研究プロセスを自ら構築します。検索語を毎回新たに考えるのではなく、研究課題に合った資料を見つけ、要点を比較・整理する習慣が身につきます。
データ分析、ブラウザ自動化、エージェント、プロンプトエンジニアリング、読書チャレンジ
プロンプト設計によってAIと研究課題を綿密にやり取りし、論文検索や文献研究から、データの読み取り・整形・可視化、結果の解釈までを段階的に進めます。コーディングの負担を軽減するノーコード分析と自然言語コーディングを活用し、研究過程で行き詰まりやすい反復作業も自ら構造化します。
論文を検索して文献を整理した後、データを精製して可視化し、インサイトを解釈する一連の流れを練習します。ウェブクローリングとテキスト分析によって資料の収集・分析を自動化し、人工知能ツールを組み合わせて発表資料やビジュアル資料を作成します。
講義で作成したプロンプト、データ分析のプロセス、ウェブクローリングやテキスト分析の結果を、研究の流れに沿って再利用できるように構成します。最後には、最新の人工知能ツールを研究助手のように活用する方法を身につけ、散在するツールを自分だけの研究自動化システムへと発展させます。
AIを活用した回答の生成および結果の確認
セクション1
人工知能を研究方法論に取り入れる視点を身につけ、効果的なプロンプト設計を通じて、人工知能と研究目的に即したコミュニケーション方法を学びます。人工知能を活用した論文検索と文献研究の手順を用いて、研究資料を体系的に収集・検討します。
セクション2
コーディングなしでデータを読み込み、整理し、分析目的に合った可視化を行う方法を身につけます。人工知能の支援によりデータからインサイトを導き出し、分析結果を解釈・検証するプロセスを学びます。
セクション 3
研究プロジェクトを点検し、開発知識が不足していても自然言語で分析作業を実装するための基礎を身につけます。ウェブクローリングとテキスト分析を活用して反復的な研究業務を自動化し、研究の生産性を高める方法を学びます。
セクション4
AIツールを組み合わせ、研究成果を発表資料やビジュアルとして効果的に構成する方法を身につけます。最新のAI動向を把握し、個人の研究に適したAI研究アシスタントを設計する方向性を学びます。
論文のテーマは決まっているものの、検索キーワードの設計や文献整理に慣れておらず
検索結果を一つひとつ確認し、研究資料を手作業で分類するため、分析や執筆に集中できない方
アンケートや業務データを確保したものの、コーディング経験が乏しく
データのクレンジングから可視化、結果の解釈まで、その都度異なるツールを行き来しながらレポートを作成している方
生成AIで資料を要約したり文書を作成したりしてきたものの
ウェブ資料の収集、テキスト分析、プレゼンテーション資料の作成を一つの研究フローとしてつなげられず、繰り返し作業が積み重なっている方
Windows、Mac、Linuxで実習します。
最新のウェブブラウザとインターネット環境が必要です。
AIツールとノーコード分析ツールを使用します。
メモリは8GB以上を推奨します。
前提知識および注意事項
人工知能ツールを使ったことがある方に適しています。
基本的なファイル管理の経験が必要です。
プログラミングの専門知識は必要ありません。
資料の解釈と研究テーマはご自身で準備します。
学習教材
講義スライドのPDFを提供します。
論文検索と文献研究の資料を活用します。
データ分析の実習資料を提供します。
ウェブ収集とテキスト分析の例を併せて扱います。
学習対象は
誰でしょう?
AIツールの活用経験がある中級実務者および研究員
分断されたAIツールの統合自動化による生産性革新を望む学習者
単なる効率化を超え、実質的な統合自動化システムの構築を目指す方
前提知識、
必要でしょうか?
基本的なコンピューター操作能力およびインターネット検索の経験
研究またはデータ分析に関する基礎的な理解
AIツールの活用意欲および学習に対する積極的な姿勢
キャリア認証
2,760
受講生
326
受講レビュー
26
回答
4.4
講座評価
11
講座
こんにちは。😄
時々、育児と仕事でバーンアウトになり疲れ果ててしまうこともありますが、😅
一日一日を常に感謝と楽しい気持ちで生きているIT労働者です。😅
個人ブログ:https://may9noy.tistory.com
GitHub : https://github.com/Nanninggu
人生とご家庭の中に、いつも良いことだけが溢れるようお祈りいたします。 😀
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