ChatGPT AIクオンツボットで仮想通貨売買シグナルを無限生成する

無限に利益を生み出すアルゴリズム取引ボットを作成して、自動的に実行したいのですが、どこから始めればよいでしょうか?

ChatGPTが自分だけのアプリケーションに搭載されたらどうでしょうか？本講座では、ChatGPT APIを活用して様々なプログラムを制作します。基本的なAPIの使用方法から、プログラムの制作・配布方法まで、全ての過程を詳しく解説します。

生成型AIの最新トレンドをすぐに実務に適用！ エッセンスを凝縮したプロンプトエンジニアリング講義のバイブル

ワンクリックでAI業務自動化+副収入創出!!! 業務自動化の最終兵器Make、複雑な設定と機能で始めるのをためらっていましたか? 初心者でも簡単に真似できる段階別講義で、自分が夢見ていた自動化を直接実現してみてください。

最近これを知らないとまずいと言われるほど有名になったNano Banana? Gemini 3.0? このコースでGemini APIを使って全て扱うことができます。

自動収益を出すことができるビットコイン暗号通貨コインボット開発のための[アイデア発掘-データ収集-バックテストによる検証]プロセスと講師が開発したAIS1、AIS2投資戦略の原理、種目選定と買収、売り打点とバックテスト、ボット実行のためのソースコードを学習できる講義です。

株式投資に容易に活用できるよう財務諸表をお知らせする講義です。

GPT API を活用してプログラムを作成し、画像生成や動画生成まで！

ChatGPTから受けるカスタムマンツーマンPythonコーディング家庭教師！ コードを読み書きできる力、コーディングリテラシー(Coding literacy)能力を高めてみませんか！

AI時代でもクビにならないシリコンバレーインターンシップ及び30個のビッグテックシステムデザイン&オープンソース実務貢献完成コース ミッション提出受講生全員は、米国パロアルト現地AIスタートアップインターンシップに応募でき、書類選考免除でインタビュー機会が与えられ、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどのビッグテック事例で30個の実践システムデザインを設計、スケーリングしてみるコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャ→DB→スケーリングまで設計し、実際に運営中の（週1.8kダウンロード達成）オープンソースAIコーディングエージェントプロジェクトに貢献してポートフォリオを完成後、履歴書を完成させます。

ChatGPTを利用したデータ分析とPandasの活用方法を学習できる講座です。ChatGPTが創る変化した未来を先取りして体験してみてください。

複雑なNext.jsの複数の概念を短時間で核心だけ学ぶことができます。Next.jsを初めて学ぶ方のための実務必須知識だけお教えします。フレームワーク講義だけで8年目を迎えるキャプテンパンギョのNext.js新規講義。「AI時代のフロントエンド開発者」のコーディングと学習方法を学ぶことができます！😊

AIの活用能力が給料を決めます。 毎日やっていた退屈な反復業務、今こそAIに任せましょう 「業務自動化のほぼすべて」は、コーディング知識がなくても数回のクリックだけで自分の業務を自動的に処理する自動化システムを作る方法をお教えします。退屈な文書作業とデータ整理から解放され、他の人より一歩先を行く「AI仕事の達人」に生まれ変わります。

今でも直接コーディングしていますか? もうバイブコーディングも面倒な時代! コーディングなしでn8nによるAI自動化の専門家になってみませんか。 実務にすぐ適用可能な自動化ワークフロー設計ガイド 業務効率を最大化する実践中心の自動化戦略。 n8nで直感的なワークフローを構築し、業務革新を体験してみてください

ゴールドラッシュの時代には、金を直接掘るよりも金はツールを売るほうが金持ちになりやすいそうです。 ChatGPT対抗して時代にプログラムを販売してみてはどうですか？

この講義は**スマートミラー**製作に必要な核心技術を、「事前ミッション形式」で素早く完走できるように設計された実戦型事前教育です。単純な機能説明ではなく、現場ですぐに統合デモ(PoC)を作れるレベルを目標とします。 講義では次の4つを必須で完成させます。 LLM API基盤対話応答モジュール 役割分離(system/user)、対話ヒストリー維持、リトライ/タイムアウト、ログ処理まで含めて スマートミラーに適した短くカード型の要約応答を作るパターンを習得します。 MediaPipe FaceMeshで顔認識 + フィルター適用 顔ランドマーク座標を抽出し サングラス/マスク/ステッカーなど視覚フィルター1つをリアルタイムで追従させるPoCを実装します。 Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python) Arduinoセンサー値をシリアルで送信し Raspberry PiでPython(pyserial)で受信・パース・エラー処理まで実行して 「センサー → Pi → (UI/保存)」フローのシステム骨格を先に完成させます。 スマートミラーフレーム/ハードウェア3Dモデリング ディスプレイ、Pi、電源部、ケーブル/発熱まで考慮して 組み立て可能な形態のフレーム(前面/背面、ブラケット/ネジ穴など)をSTEP/STL成果物として完成させます。 追加で選択セクションでは、チーム力量に応じて拡張できるように、 Piで天気データ入力、 Firebase/Supabase DB連動、 レスポンシブWeb UI(モバイル/デスクトップ)、 AWS デプロイ基礎 まで段階別に接続します。 結果的に受講生は講義が終わると「個別技術の断片」ではなく、メイカソンですぐにデモ可能な統合型ポートフォリオ(AI応答 + 顔認識 + センサー通信 + ハードウェア設計)を備えることになります。

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！

AIが私のSlack、Notionに代わりに文章を書いてくれるって？ 既存AIの限界を超えたMCPでスマートに働きましょう！

AI副業王 1日2時間で月100万円を目標にします。 2人の子どもを育てながら、現在も1日2時間で月1500万円の純利益/売上6000万円を生み出すノウハウを 一つ残らず公開します。 オンライン販売でのAI活用は私が最高だと自負しています。 スマートストア/クーパン/ブランディングまで ソーシング/マーケティング/詳細ページ/販売までオールインワンパッケージ 運任せで商品を作り出すのではなく、 市場を読み→売れる構造を作り→露出と転換をシステムのように回す方式で 設計されています。 時間は少なく使いつつ、無駄足を減らすために必ず必要なものだけを順序立てて盛り込みました。 このコースがしてくれること -何を売るか途方に暮れている状態から、「売れる商品」を選べるようにします -キーワードと意図を読み取り、お金になる顧客に先に出会う方法を教えます -同じ製品でも「カテゴリー名」を変えて競争を避ける戦略を立てます -クーパン・ネイバーで露出が出る構造とタイミングをロードマップで設定します -詳細ページで転換率を引き上げ、レビュー/ブログ/広告まで連結します -AIで画像/コンテンツ制作時間を減らし、1日2時間運営を可能にします カリキュラムが含む核心フロー 1) 売れる商品企画 製品ではなく顧客の「問題」を売る方式 顧客の不便な習慣からアイデアを引き出す 検索パターンで市場の深さを読む方法 実習:自分の製品が解決する問題3つ整理 2) キーワードリサーチ実戦 検索量より重要なのは「意図」を読むこと 検索→比較→購買フローで核心ポイントをつかむ クーパン vs ネイバー キーワードリサーチの違い 実習:自分の製品キーワード探し 3) 競争を避けるカテゴリー化 同じ製品でも名前が変われば市場が変わる原理 新しいカテゴリー名を作って競争のないポジションを作る 成功事例分析+ニッチ露出構造 実習:自分の商品の新しいカテゴリー名企画 4) プラットフォーム戦略(クーパン・ネイバー) 上位露出を「努力」ではなく「構造」で作る方法 クーパン/ネイバー露出ロジック理解 新規カテゴリー進入タイミング、流入データ読み取り 実習:プラットフォーム進入ロードマップ作成 5) 転換率を作る詳細ページ 顧客は製品ではなく感情と確信を買う 感情→認識→説得フローでストーリーライン設計 実習:自分の詳細ページ感情ポイントリビルド ChatGPT/エディターでリデザインまで実際制作 6) AI画像・コンテンツ制作実習 プロンプト設計法で必要な画像を素早く抽出 Freepik活用+ビジュアルコンテンツ制作 実習:詳細ページ制作およびフィードバック 7) お金のかからないマーケティングから有料広告まで 0円マーケティング:レビュー型/体験型コンテンツで信頼構築 ブログ:露出型ライティングと転換型構造の結合 有料広告:ネイバー/クーパン広告構造解剖、ROAS基準運営 自動入札の罠を避け、CTR中心でサムネイル/キーワード設計 実習:自分の商品広告プロモーション設計 なぜ効率的なのか - このコースは「何をすべきか」だけを言うのではなく、 - 実際にお金になる順序で「商品-キーワード-カテゴリー-プラットフォーム-詳細ページ-マーケティング-広告」を一本の線で繋げます。 200~300万円の講座?良い講座はたくさんあります。しかしこの価格でこれほどのクオリティの講座は ないと自負します! 月2時間の副業で最も致命的なのは、一生懸命やっているのに方向が間違っていることです。 ここはその時間を節約するために、最初から市場と顧客の意図を基準に動けるようにし、 一度作った構造が継続的に売上を生み出すように設計されています。

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。

ウェブサイトをChatGPTと一緒に作成し、配布まで担当する講義！ Fine-tuningまで学びましょう。