ゼロからKotlinでClaude Codeを作る

「なぜAIがこんなコードを書いたのか？」、「なぜさっき言ったことを覚えていないのか？」 Claude CodeのようなAIツールを使っていると直面するもどかしさ。その原因は、ツールがどのように動作しているかを知らないことにあります。この講義は、そのブラックボックスを透明に解き明かします。 全25講を通じて、LLMにファイルを見る「目（Read）」、コードを直す「手（Edit）」、命令を実行する「足（Bash）」を直接持たせ、実際の現場で使われるツールと同じように動作する自分だけのCoding Agentをゼロから実装します。単にライブラリの使い方を学ぶのではありません。AIがどのようにプロジェクト構造を把握し、なぜ長い会話で記憶を失うのか、それを技術的にどう解決するのか（Sliding Window、Summary）を、直接コードで実装しながら体得します。 この過程を通じて、皆さんはAIツールの単なる「ユーザー」から、作動原理を見抜き、ツールを自分好みに改造・評価できる「AI供給者」の視座を手に入れることになるでしょう。

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。

私のPC制御から高度なリサーチ、アプリ開発まで 今すぐ実務に投入可能な自分だけの「AI業務アシスタント」構築ガイド

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

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。

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！

SpringAI + Reactで作る自分だけの感情日記サービス Neo + Essentialと一緒に作る4番目のプロジェクトの時間です！

Spring BootとSpring AIを活用したAIアプリケーション開発：実際のソリューションのためのOpenAIマスタリング

並行性問題とは何かを調べ、処理する方法を学びます。

誰よりも早く学ぶSpringboot + ReactNative RestAPI掲示板作り Springbootでサーバーを開発し、ReactNativeで自分だけの掲示板を作ってみましょう!!

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

この講義は、Nginx、Docker、Spring Bootを活用したサーバーデプロイ方法を実習中心に素早く習得できるように設計されています。実務でよく使われるBlue-Greenデプロイを誰よりも早く学んでみましょう!

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分散環境でデータ整合性を維持するためのSAGAトランザクション管理技法を実習中心に学習します。Spring BootとDockerを活用して3つのマイクロサービスを構成し、OrchestrationとChoreographyの2つのパターンをKafkaとMySQLで実装します。この講義を通じて分散トランザクションの動作原理、補償トランザクション設計、障害復旧処理など実務ですぐに活用可能な核心概念を習得できます。

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複雑なNext.jsの様々な概念を短時間で核心だけ学べます。Next.jsを初めて学ぶ方のための実務必須知識だけをお伝えします。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べます！:)

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。

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。

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

リアルタイムAIエージェント、会議内容の要約、そして通話後機能を備えたAIベースのビデオ会議アプリケーションを作ります。