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AI研究者が教えるChatGPTを掻甚したPython基瀎文法

ChatGPTの掻甚法も孊び、Pythonの基瀎文法も䞀緒に孊びたい方に圹立぀講座です。Pythonの基瀎文法を孊び、敎理したい方に圹立぀講座です。

難易床 入門

受講期間 無制限

ChatGPT
ChatGPT
Python
Python
prompt engineering
prompt engineering
ChatGPT
ChatGPT
Python
Python
prompt engineering
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孊習した受講者のレビュヌ

4.5

5.0

curenaru

100% 受講埌に䜜成

-ありがずう。

5.0

였늘도

100% 受講埌に䜜成

Pythonを党く知らない人が理解しながら孊べる勉匷法ですね

5.0

sahara.han

100% 受講埌に䜜成

倚くの助けになりたした。

受講埌に埗られるこず

  • ChatGPT䜿甚法

  • パむ゜ン(Python)基瀎文法

  • ChatGPTプロンプト䜜成法

ChatGPTず䞀緒にPythonの基瀎文法埁服 📌

📢受講前に確認しおください

  • 本講矩は、受講環境によっお音質が䞍均䞀に感じられる堎合がありたす。受講前のプレビュヌで必ず確認しおください。

講矩のテヌマ 📖

Pythonはデヌタサむ゚ンス、Web開発、人工知胜など、さたざたな分野でPythonは広く䜿甚されおいたす。レッスンでは、Pythonの基瀎文法を孊びながらChatGPTプロンプトを効果的に扱う方法も教えおくれたす。

Pythonプログラミングに䜿甚される基本的で重芁な文法を孊ぶこずができたす。この講矩を通しお、Pythonの基本的な抂念ず掻甚方法を孊び、さたざたな分野で胜力を育おたしょう

特に、ChatGPTを掻甚しおPythonの基瀎文法を孊ぶため、コヌディングや開発時にChatGPTを効果的に掻甚する方法も孊ぶこずができたす。

知識共有者の䞀蚀✒

こんにちは私は6幎以䞊AI自然蚀語凊理開発経隓を持぀プログラマヌであり研究者です。私がこのレッスンを䜜った理由は、Pythonを孊びたい倚くの人に助けをしたいからです。私はChatGPTを通じおわかりやすく効果的な方法で講矩し、受講生がPythonを簡単に孊ぶこずができるように、Python文法を簡単に説明したいず思いたした。


受講察象/講矩目的 🙆‍♀

Python初心者

Pythonに初めお觊れる人のために、基瀎からじっくり孊ぶこずができたす。

ChatGPT入門者

Pythonの基瀎文法ずChatGPTプロンプトを効果的に掻甚する方法ず

孊びたい方に圹立ちたす。


講矩の特城✚

実践䞭心

理論だけでなく、実践を通しお実際のコヌドを曞いお実行しお、抂念を孊ぶこずができたす。プログラミング時によく䜿われるPython文法を䞻に扱い、孊習した内容をすぐに実践に適甚できたす。

簡単な説明

耇雑な抂念も簡単に理解できる方法で説明したす。 ChatGPTずの䌚話圢匏で講矩を行い、理解しやすく興味深い孊習䜓隓を提䟛したす。


予想される質問 Q&A 💬

Q. Pythonに぀いお党く知りたせん。倧䞈倫でしょうか

このレッスンは、初心者にも簡単に埓うように構成されおおり、実践ず䟋を通しお抂念を理解するのに圹立ちたす。

Q. 講矩を聞く前に準備すべきこずはありたすか

別途準備は必芁ありたせん。コンピュヌタずむンタヌネット接続環境が必芁で、ChatGPTずGoogleのコラボを䜿甚する準備ができたす。

Q. 授業内容をどのレベルたで扱いたすか

このレッスンはPythonの重芁な基瀎文法に぀いお説明したす。


受講前の泚意事項📢

緎習環境

  • 䜿甚ツヌルGoogle Colabなど

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • コヌディングを始めようずする人

  • Python(パむ゜ン)の基瀎文法を孊びたい方

  • パむ゜ン(Python)基瀎文法を敎理したい方

  • ChatGPTを掻甚しおパむ゜ンを孊びたい方

  • ChatGPTを䜿っおコヌディングしたい方

前提知識、
必芁でしょうか

  • Python 基瀎知識(なくおも倧䞈倫ですが、あった方がより良いです)

こんにちは
HappyAIです。

4,894

受講生

274

受講レビュヌ

52

回答

4.6

講座評䟡

11

講座

む・ゞンギュ | Lee JinKyu

AI・LLM・ビッグデヌタ分析専門家 / Happy AI 代衚

👉詳现な経歎は䞋蚘のリンクからご確認いただけたす。
https://bit.ly/jinkyu-profile

こんにちは。
AIずビッグデヌタ分析を研究・開発・教育・プロゞェクトの珟堎で䞀貫しお扱っおきた
ハッピヌAI代衚のむ・ゞンギュ工孊博士、人工知胜です。

自然蚀語凊理NLPずテキストマむニングに基づき
アンケヌト、文曞、レビュヌ、メディア、政策、孊術デヌタなど
倚様な非定型デヌタを分析しおきたした。
最近では生成AIず倧芏暡蚀語モデルLLMを掻甚し、
組織や業務環境に合わせた実務䞭心のAI掻甚方法を䌝えおいたす。

サムスン電子、゜りル倧孊、教育庁、京畿研究院、山林庁、
囜立公園管理公団、゜りル垂など倚数の公共機関・䌁業・教育機関ず協業しおおり、
医療・コマヌス・生態・法孊・経枈・文化など、倚様なドメむンで蚈200件以䞊の研究・分析プロゞェクトを遂行したした。

 


🎒 講挔および倖泚に関するお問い合わせ

※ コモンKmongPrime専門家䞊䜍2%


📘 Bio (芁玄)

  • 2024.07 ~ 珟圚
    生成AI・ビッグデヌタ分析専門䌁業 ハッピヌAI 代衚, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis

  • 工孊博士人工知胜
    東囜倧孊校 人工知胜倧孊院

     

    専門分野倧芏暡蚀語モデル(LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    パブリックニュヌス AIコラムニスト
    (生成AIのバむアス、RAG、LLM掻甚むシュヌ)

  • 2021 ~ 2023
    AI・ビッグデヌタ専門䌁業 ステラビゞョン 開発者

  • 2018 ~ 2021
    政府出資研究機関 自然蚀語凊理・ビッグデヌタ分析研究員


🔹 専門分野講矩・プロゞェクト䞭心

  • 生成AIおよびLLMの掻甚

    • Private LLM, RAG, Agent

    • LoRA・QLoRAファむンチュヌニングの基瀎

  • AIベヌスのビッグデヌタ分析

    • アンケヌト・レビュヌ・報道・政策・孊術デヌタ

  • 自然蚀語凊理(NLP)・テキストマむニング

    • トピック分析、感情分析、キヌワヌドネットワヌク

  • 公共・䌁業 AI業務自動化

    • 文曞の芁玄・分類・分析

       


🎒 Courses & Activities (遞別)

2025

  • LLM/sLLM アプリケヌション開発
    (ファむンチュヌニング・RAG・Agent ベヌス) – KT

2024

  • LangChain・RAGベヌスの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 – ゜りルデゞタル財団

  • ChatGPTベヌスのビッグデヌタ分析入門 – レットナヌむン゚デュ

  • 人工知胜の基瀎・プロンプト技法 – 韓囜職業開発院

  • LDA・感情分析 with ChatGPT – むンフラン

  • Pythonベヌスのテキスト分析 – ゜りル科孊技術倧孊校

  • LangChainを掻甚したLLMチャットボット䜜成 – むンフラン

2023

  • ChatGPT掻甚のPython基瀎 – 京畿倧孊校

  • ビッグデヌタ専門家課皋特別講矩 – 檀囜倧孊校

  • ビッグデヌタ分析の基瀎 – レットナヌむン゚デュ


💻 Projects (芁玄)

  • Private LLMベヌスのRAGチャットボット構築 (韓囜電力公瀟)

  • LLMベヌスの森林埩元ビッグデヌタ分析 (囜立森林科孊院)

  • 内郚ネットワヌク専甚 Private LLM テキストマむニング゜リュヌション (政府機関)

  • Instruction Tuning・RLHFベヌスのLLMモデル開発

  • ヘルスケア・法孊・政策・教育デヌタ分析

  • アンケヌト・レビュヌ・報道デヌタAI分析

→ 公共機関・䌁業・研究機関を含め 200件以䞊の実瞟, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Publication (遞別)

  • 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)

  • ニュヌス蚘事ビッグデヌタに基づくLLM技術の認識分析 (2024)

  • NLPベヌスのテキストマむニング研究倚数
    (森林・環境・瀟䌚・ヘルスケア分野)


🔹 その他

  • Pythonベヌスのデヌタ分析・可芖化

  • LLMを掻甚したデヌタ分析

  • ChatGPT・LangChain・Agentを掻甚した業務生産性の向䞊

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

42件 ∙ (2時間 21分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

60ä»¶

4.5

60件の受講レビュヌ

  • hyongsu44님의 프로필 읎믞지
    hyongsu44

    受講レビュヌ 868

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    貎重な講矩ありがずうございたす。 明けたしおおめでずうございたす

    • kikiki912342040님의 프로필 읎믞지
      kikiki912342040

      受講レビュヌ 1

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      100% 受講埌に䜜成

      Pythonを党く知らない人が理解しながら孊べる勉匷法ですね

      • chrisshinkim4679님의 프로필 읎믞지
        chrisshinkim4679

        受講レビュヌ 1

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        61% 受講埌に䜜成

        本圓に初心者の立堎でGPTを掻甚しおPythonを孊ぶ講矩です。 私が探しおいた講矩です。

        • saharahan3609님의 프로필 읎믞지
          saharahan3609

          受講レビュヌ 8

          ∙

          平均評䟡 5.0

          5

          100% 受講埌に䜜成

          倚くの助けになりたした。

          • curenaru6824님의 프로필 읎믞지
            curenaru6824

            受講レビュヌ 1

            ∙

            平均評䟡 5.0

            5

            100% 受講埌に䜜成

            -ありがずう。

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