シリコンバレーのエンジニアと共にする Claude Code（開発者向け）

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シリコンバレーのソフトウェアエンジニアから学ぶPythonのすべて。 現在15年目のソフトウェア開発者として、ウェブアプリケーション、ビッグデータ、そしてSRE & DevOpsまでPythonで全て扱っています。 Pythonの基礎から応用技術まで、シリコンバレーの実務でPythonを使うあらゆるスキルとノウハウを学べる機会を絶対にお見逃しなく！

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シリコンバレーで最もホットなインフラストラクチャであるKubernetesについて、実務者から全体的な知識を学ぶ機会を絶対に逃さないでください!

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Apache Supersetは複数のデータベースを接続してチャート・ダッシュボードをサクッと作れるオープンソースBIツールです。コードが分からなくても可視化が可能で、SQL Labでは直接クエリも実行できるため、初心者からプロまで誰にでも役立ちます。作成したダッシュボードはすぐに共有でき、権限設定まで可能なので協業にも完璧です。Supersetを学べばデータ基盤の意思決定を素早く行い、会社ですぐに使える実戦ダッシュボードを作る能力を身につけることができます。一言で言えば、データを「語らせたい」人にピッタリです。🚀

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本課程は、一般事務職の従事者が生成AIを単なるツールではなく業務パートナーとして活用できるよう設計された、実務中心の基礎課程です。AIの作動原理と限界に対する正確な理解に基づき、セキュリティ・著作権を遵守しながら安全に活用する能力を養うことを目的としています。 プロンプト設計の核心原理から、企画、報告書、メール、議事録などのテキストベース業務の効率化、エクセルデータ分析や画像・PDF文書の活用まで段階的に学習し、反復業務の時間を画期的に短縮して、一人多役の実務能力を確保できるよう支援します。 個人レベルの活用を超え、チーム単位の業務テンプレートや標準を構築する方法までを扱い、受講終了後すぐに現場で適用可能な業務自動化資産を保有し、組織全体の生産性向上につながるよう構成された実践中心の教育課程です。

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本コースは、AIモデリングプロジェクトを成功的に遂行するために必須となる「AI学習データ構築」の全過程を学習するコースです。 学習者は単純に理論的な知識に留まることなく、実際の実務で要求されるデータ構築プロセスを段階別に経験することになります。具体的にはAI学習データの企画 → 取得 → 保存 → 精製 → ラベリング → 仮名情報結合及び変換に至る全過程を実習中心に扱い、現場ですぐに適用可能な実務能力を身につけられるよう構成されています。 また、データの品質管理とセキュリティ問題、個人情報非識別化処理、データセット最適化といったAIプロジェクトで最も重要なデータ管理能力を体系的に学習することになります。これにより学習者は単純なデータ収集者ではなく、AIプロジェクトを主導的に企画し実行できるデータ専門家として成長することができます。 👉 本コースを通じて学習者は、AIモデル性能を左右する良質な学習データ構築法を理解し、これを実務環境に効果的に適用できる実質的な能力を確保することになるでしょう。

2025年の一年間、話題となった生成AI、LLM、エージェントのイシューを一度にまとめてお届けします！主要AI開発3社（OpenAI、Google、Anthropic）の発表内容を中心に、25年に驚くべき発展を遂げたAIのトレンドを振り返ってみましょう。

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コーディングを一度もしたことがないですか？ それとも、すでに実力者ですか？ 自分で作ったゲームが、自分で作ったホームページに載っていたら、素敵だと思いませんか？ そんな方々のために、この講座を準備しました。

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溢れる技術トレンド、何が本当に重要なのか迷っていませんか？ガートナー、マイクロソフトなどグローバルレポートを分析し、2026年を貫く10の核心技術(マルチエージェント、フィジカルAI、AIセキュリティなど)をわかりやすく整理します。

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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。

それに、今はAIの時代じゃないですか。 以前は「まずアプリを作る」というのは難しかったんです。誰かにコードをもらわなければならなかったから。本から写したり、ネットで探したり。 でも、今はAIがあります。 「アプリを作って」と言えば、本当にアプリのコードが出てきます。 これが完全にゲームチェンジャーなんです。 今や誰でも初日からアプリを持つことができます。そして、そのアプリを見ながら「これは何だろう？」と質問することができるんです。 僕が10年前にやっていたやり方を、今は誰もができるようになったということです。

わずか2週間でAI無資本起業により、参入障壁のない実務経験を作る