Claude Codeを直接作りながら学ぶKotlin AIエージェント開発

現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。本講座は、Androidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を利用しています。本講座は、Android開発の全過程の中で3つのプロジェクトを実際に遂行する過程です。プロジェクト遂行時には、Hilt、Retrofit、RoomDatabase、MVVMなど、現場で実際に使用されている高度な技法を習得することができます。さらに、Android開発ツール内でGeminiを活用したライブコーディングを行い、AIを利用した生産性の向上を図ることができます。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義を提供できるよう努めてまいります。

私のコードを5秒で採点してレビューしてくれるAIシステム、想像が現実になります。 この講義はSpring AIを活用して**「GitHub PR自動分析及び採点ボット」**を作るオールインワンプロジェクト課程です。学生が課題を提出すると(Pull Request)、サーバーがこれを検知してAIがコードの変更事項(Diff)を分析します。その後、採点結果はDBに保存し、フィードバックはGitHubコメントで自動登録され、学生は専用ダッシュボードで結果を確認します。 Java一つでバックエンドからAI連動、フロントエンド(Vaadin)まで！自分だけのAIサービスをAからZまで完成させてみたいすべての開発者のための最高の入門書です。

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！

コーディングの知識がなくても大丈夫です。 この講義は、AIを活用してわずか1日で広告収益が発生するAndroidアプリを自ら作り、実際にリリースまで完了させる体験に焦点を当てています。 多くの方が、 「アプリは作ったけれど、どうやって収益化すればいいの？」 「広告を入れようとしたら、AdMobやポリシー、審査でつまずいた」 「リリース直前のプライバシーポリシー作成で諦めた」 といった段階で止まってしまいます。 この講義では、 👉 アイデア → アプリ生成 → 広告連携 → ストア公開の必須要素 → 実際の配布 まで、「誰もが挫折するポイント」をすべて突破します。 AIに指示を出し、私たちは判断するだけです。 1日以内に「稼働する収益構造」を持ったアプリを完成させることが目標です。

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。

生成AIの基礎活用法から自動化および実務用カスタムAIチャットボット制作まで、すべてのプロセスを一度に学習することができます。

このコースは、Spring Framework で学んだ概念に基づいて Web アプリケーションの実装方法を学び、学んだ内容をすべて総合して最終的なミニプロジェクトを実行します。 コースを修了すると、すぐに実プロジェクトを実行できるようになります。合計 65 の講義と 29 時間 37 分の学習時間。多くの内容が含まれています。

あなたが使用している多くのJavaライブラリとフレームワークが＆quot;どのように＆quot;この機能を提供するかどうか疑問に思っていますか？このコースでは、Javaが提供するさまざまなコードやオブジェクトを操作する方法を学び、Javaテクノロジを1段階アップグレードしてください。

このレッスンでは、Kotlin言語の特性と背景、文法と動作原理、使い方、JavaとKotlinを一緒に使用するときの注意点などを学ぶことができます。

『Kotlin Coroutines』の著者によるKotlin Coroutinesの講義です。この講義では、Kotlin Coroutinesに関する知識を基礎から核心まで扱います。さまざまな視覚資料と明確な説明を提供することで、誰でも非同期プログラミングをKotlin Coroutinesを活用して簡単に理解できるようにします。

jOOQというデータアクセス技術を使いながら、KotlinでSpring開発を経験できます。

本AI LiteracyとTransformation Series (1)は、以下の内容を講義します。 1. AI時代のデータセンター冷却イノベーション どんな問題：最新AIチップ(GB200など)の爆発的な電力消費により、既存の空冷方式が限界に達し、AI性能低下と莫大な運用コスト問題につながっています。 どう解決：リアドア熱交換器(RDCH)、ダイレクトチップ冷却(DTC)、液浸冷却など革新的な液冷技術を提示します。また、漏れ電流まで予測するインテリジェント制御システムと、廃熱を地域暖房に再利用する循環経済モデルを通じて、効率性と持続可能性を同時に確保する戦略を伝授します。 2. AIパラドックス：脳を覚醒させる思考力強化 どんな問題：AIに思考をアウトソーシングする「認知的オフローディング」現象により、現代人の分析的思考力とリテラシーが急速に退化する「認知的負債」問題が発生しています。 どう解決：AIを単純な正解ツールではなく「認知的ジム」のツールとして再定義します。批評・研究・統合エージェントを活用し、自ら先に考えさせるシステムを構築し、受動的な乗客ではなく方向を決定する「舵取り役」としてのメタ認知能力を強化します。 3. AIメモリ危機：次世代アーキテクチャ設計 どんな問題：AIが要求する短期記憶ストレージ(KVキャッシュ)のサイズは爆発的に増加するのに、高価で容量の小さいHBMだけではこのデータの波に対応できない物理的限界に直面しています。 どう解決：HBM、DRAM、CXLなどを組み合わせた「ヘテロジニアスメモリドリームチーム」構築戦略を提示します。単一部品の性能ではなく、容量とコストのバランスを取るスマートなシステムアーキテクチャ設計能力を伝授し、企業の総所有コスト(TCO)を画期的に下げるソリューションを提供します。 4. パランティアオントロジー：実行するデータインテリジェンス どんな問題：データは溢れているが断片化されており、実際の意思決定と実行につながらない「データの墓場」問題が企業のイノベーションを阻んでいます。 どう解決：物理的資産をデジタルにマッピングする「オントロジー」エンジンを通じて、データに文脈と意味を付与します。分析結果を運用システムに即座に反映する「アクションタイプ(実行能力)」を通じて、現場担当者がIT部門の助けなしに直接ビジネスを指揮するデータ民主化を実現します。 5. 巨大な再配線：AIインテリジェンススタック戦略 どんな問題：インターネット時代の「決定論的計算」方式からAI時代の「確率的予測」方式へと技術パラダイムが根本的に変わり、既存のビジネス構造が丸ごと揺らいでいます。 どう解決：半導体からアプリケーションまでつながる「5段階インテリジェンススタック」マップを通じて変化の実体を解明します。AI機能を直接作るか(Build)買うか(Buy)を決定する戦略的意思決定フレームワークを提供し、自律運営企業へと向かうロードマップを描きます。 6. 忘れるAI：フィードバックを通じた潜在力最大化 どんな問題：新しい情報を学ぶと既存の知識を忘れてしまうAIの「破滅的忘却」現象と、一方的な命令によりAIの性能が十分に発揮されないコミュニケーションの問題があります。 どう解決：AIに命令する代わりに「コーチング」と例示(サンプル)中心の対話法を習得させます。AIの行動変化ショック(KLダイバージェンス)を最小化する段階的フィードバック技術を通じて、AIが既存の知識を維持しながらも新しい能力を習得させる科学的なトレーニングパートナーになる方法を伝授します。 7. エンジニアリング財務インテリジェンス(Financial Intelligence) どんな問題：過去の帳簿記録と規制遵守にのみ留まっている財務システムでは、不確実性に満ちた未来の資本配分を最適化できません。 どう解決：生成AIを活用し、リアルタイムで数千の変数を演算する「動的シナリオ企画(ウォーゲーム)」体制に転換します。単純な数値を戦略的シグナルに変換する「ファイナンシャルLLM」活用法を通じて、CFOが単純な管理者を超えて企業価値を設計する戦略的アーキテクトへと生まれ変わるよう支援します。

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