専門四柱推命AIエージェント作り - フルスタックn8n+Python

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

プログラミングに触れていない初心者やPythonについてある程度理論知識がある方を対象にしており、実際のプロジェクトに基づいて講座の主な目的は、Pythonに対する関心と楽しさを感じることを追求します。このコースでは、Pythonでより多くのアイデアとより多くの楽しみを得ることを願っています。

サーバー設定からブログ・YouTube自動化まで、n8nで完全なAIワークフローを構築します。 Contabo VPSベースのサーバーインストール、Ubuntu・Docker・Portainer環境の設定、ドメイン接続とHTTPSセキュリティ設定まで、安定した運用環境を実習します。 FastAPIとDockerを活用した検索API・ファイルサーバー開発、Airtableとn8nの連動、ブログAIエージェントの構築、画像・動画の自動化まで扱います。実際のサービス運営にすぐ適用可能な収益型自動化戦略を完成させることができます。

Pythonを活用してTelegramボット、Slackボット、KakaoTalkチャットボット、Discordボットをさまざまな例を通して各サービスの特徴とボットを実装する方法について学びます。

私たちが当然知っていたり、よく見られるプログラムやファイル構造などをPythonでより深く掘り下げる講座です。

サービスを企画しているのであれば、ウェブサイトは不可欠な要素です。もちろんサービス以外にも、現在提供されているすべてのプログラムインフラはウェブを基盤に動作するものが多くあります。この講座では、プログラミング言語の中で最も簡単だと評価されているPythonを活用してウェブサイトを制作し、実際に運営可能な状態までの設定を学ぶことを目的とします。

自分の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業務秘書」構築ガイド

基礎を終えても実務への適用は 막막하시죠?（途方に暮れていませんか？）私の現場ノウハウで、複雑なRAGとエージェント設計を完成させます。

AIを使う時代を超え、 今はAIを設計する人が必要な時代です。 このコースは「入門 → 構造 → 設計 → 運用」まで、AIエージェントの全体設計図を体系的に整理したマスターロードマップです。 RAG、Tool Calling、Memory、Multi-Agent構造を基盤に、 AIエージェントをどのように設計し拡張するのか、アーキテクトの視点から学習します。 AIを「使う人」ではなく、 AIシステムを設計する人へと成長したいのであれば、このコースがその方向性を提示します。

AIが私の代わりにSlackやNotionに書き込んでくれる？ 従来のAIの限界を超えたMCPで、スマートに働きましょう！

単なるチュートリアルだけでは実務への適用は難しいですよね。私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な状態管理とマルチエージェントの設計手法を確実にお伝えします。

本コースは、Spring AI・Spring Bootを基盤に、GPT、Gemini、LLaMA（ローカル）を戦略的に組み合わせ、Multi-LLMアーキテクチャとオーケストレーション中心のAgentシステム（Main/Sub、Tool、Task Runtime、Agent Registry）を設計・実装する上級コースです。 単一LLMの呼び出しを超え、Agentic Workflow Pattern（Chain、Parallel、Routing、Orchestrator–Workers、Evaluator–Optimizer）とMulti-Agent構造を適用し、Tool・ToolRegistryによってRAG・外部API/DBなどの実行レイヤーを分離します。さらに、DAGエンジン・YAML宣言型ワークフロー・ロード直後の検証（Validated DSL）を通じて、拡張可能で安定しており、品質が継続的に改善されるAIシステムを構築する流れを扱います。 また、Circuit Breaker、Reactive Stream、Redisモニタリング、並列処理、反復評価ループまで含み、Thymeleaf（SSR）の実習に加えてReact・RESTでフロント/バックを分離し、MCP（Model Context Protocol）でツール・エージェントランタイムを標準プロトコルで連動させる拡張を加え、実際の運用環境レベルのAIアーキテクチャ設計能力を身につけることを目指します。 最終的な目標は、単一APIの連携やプロンプトレベルにとどまる単純なAI利用者ではなく、Multi-LLM・エージェント・ワークフロー・宣言・検証を一つの実行アーキテクチャとして説明・折衝できる、AIシステムを設計可能な開発者へと成長することです。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

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。

AIを適切に活用できる人だけが収益を創出できる利己的な時代。 AIコーディングエージェントに「正しく」仕事をさせるために必ず知っておくべき収益型ウェブ開発の基本概念＆現実的なガイド。 コードを一行も書かずにコーディングするためのマインドセットから、0円でプロダクトを作る現実的な方法、実質的な事業者設立や税務処理に関する内容まで。 実際の現場で培ったインサイトが詰まったAI収益型ウェブプログラミングガイドです。

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エクセル整理、メール送信、領収書の仕分けといった反復作業… まだ人が手作業で行っていますか？ これからはそのような仕事はn8nとAIに任せて、 あなたはもっと重要な仕事に集中してください。 この講座は、コーディングなしで業務自動化を実現するツール「n8n」を活用し、 誰でも実際に手を動かしながら実務にすぐ適用できるように設計されています。 1時間以内に自動化のAからZまでを直接構築してみます。 10時間の長い講義の代わりに、本当に必要な核心だけを！ あなたの時間を節約するために、実践中心のワークフローだけをお教えします。

AI時代でも生き残るシリコンバレーインターンシップおよび30のビッグテックシステムデザイン＆オープンソース実務寄与完成コース。ミッションを提出した受講生全員は、米国パロアルト現地のAIスタートアップインターンシップに応募でき、書類審査免除でインタビューの機会が与えられます。Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどビッグテックの事例を通じて、30の実戦システムデザインを設計・スケーリングするコースです。最後には自分自身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（累計ダウンロード数11K+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寄与してポートフォリオを完成させた後、履歴書を仕上げます。

AIシステムがエージェント化（Agentic AI）し、テキストを超えて画像・オーディオ・マルチモーダルへと拡張されるにつれ、セキュリティの脅威もより一層複雑になっています。この講義では、AI Red Teamingの観点から、AIエージェントとマルチモーダルLLMが直面している最新のセキュリティ脅威や攻撃手法、そして実際の事例を分析します。

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

コピペだけのAI活用を超え、Claude Chat・Cowork・MCP・n8n・Supabase・Vercelまでを連携させ、非エンジニアの会社員が反復業務を実際に自動化する方法を学びます。DingcoLabsという架空の会社を舞台に、PM・マーケティング・営業・CS・HRのシナリオを直接実践しながら、すぐに会社で活用できる業務自動化システムを構築します。

ExcelとOrangeで完結する顧客分析、 クロスセルからA/Bテスト、離脱リスク管理まで一度に

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。

[マッキンゼー出身キム・ジェソンの問題解決即問即答：あなたの問題を一緒に解決いたします] 必須！事前受講講義：マッキンゼー出身キム・ジェソンのAIで先を行く問題解決力＆リサーチ特講 https://inf.run/LmvrD 「理論だけの講義はもういらない！」実際の実戦問題をその場で即座に一緒に解決する魔法のソリューション動画！ マッキンゼー出身でAI専門家のキム・ジェソン氏が直接お一人お一人と会い、1対1で即問即答する形式であなたの問題を構造化し解決する動画映像です。 進路や些細な悩みから、世界を揺るがすAIや産業全般に対する改善の方向性のような超巨大な話まで！ 動画1本ずつ単品で購入可能な形式でアップロードされます。 有料決済受講生対象に四半期ごとに特定人数を抽選で実際に参加できる機会も提供します！ （キム・ジェソン氏の講義を多様に受講するほど当選確率Up！） 【コンセプト】 お一人と会い1対1で即問即答する形式で、産業専門家と戦略専門家が出会って一緒に正解にアプローチしていくというコンセプトです。 実際に参加された方々の満足度も非常に高かったです。（感想でご覧いただけます！） このシリーズ動画の核心は、戦略専門家であるキム・ジェソン氏が事前にテーマを受け取らないにもかかわらず、戦略的観点からお互いに質問と答えを交わしながら正解に近づいていくということにあります。 勘と経験に頼らず、戦略と構造化を基盤に 「これ、できるんですね？」ｗｗｗという反応が自然と出てくる魔法のソリューションを体験してください！ 無料版（～10分）は全員に公開され、フルバージョンはインフラーン講義受講生またはYouTubeチャンネル【キム・ジェソンの問題解決】「プレミアムメンバーシップ」加入者に公開される予定です。 参加を希望される方は jaesung_kim@jcurvepartners.ai に【コーヒーチャット申請】というタイトルでメールをお送りください。 メールには氏名、年齢、連絡先（携帯電話番号）、職業及び年次（学生でも可）、申請理由を詳しく記載し、キム・ジェソン氏が講義されているインフラーン講義受講キャプチャ画面を添付してお送りいただければ、当選時にご連絡いたします。（当選されなかった方の個人情報は3ヶ月後に即座に廃棄されます） 映像出演時、仮名や会社名を明かさないことは可能ですが、顔のモザイク、音声変調などの加工を希望される場合は出演できません。 映像撮影同意時、映像が再加工されてインフラーン及びキム・ジェソンのYouTubeチャンネルに活用されることに同意したものとみなされます。

「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。

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。