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AIでコードを書くときに必ず知っておくべきデータベースの概念①

AIが作成したSQLがエラーなく実行されたからといって、正しい結果とは限りません。1行の意味・値・検索・集計・変更・同時リクエストにおいて欠けている基準を見つけ出し、AIにどのようなデータルールを伝え、どのような根拠で結果を検証すべきかを学びます。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

SQL
SQL
PostgreSQL
PostgreSQL
DBMS/RDBMS
DBMS/RDBMS
concurrent
concurrent
database
database
SQL
SQL
PostgreSQL
PostgreSQL
DBMS/RDBMS
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concurrent
concurrent
database
database

受講後に得られること

  • AIが作成したSQLがエラーなく実行できても、1行が何を意味するのか、何を1件として数えているのかを確認し、結果が要件を満たしているか判断できます。

  • NULLと0、単位とタイムゾーン、結合後に増えた行のように数値が異なる箇所を見つけ、どの段階の問題なのかを切り分けて説明できます。

  • AIにテーブル名ではなく、行の単位・関係・許容値・変更条件を伝え、同時リクエストや照会コストまで根拠を示して検討できます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIでサービスを作っているものの、生成されたSQLやテーブル設計が正しいか判断する基準がない初中級開発者

  • 企画やフロントエンドに携わりながら、データがどのように保存・取得されるのかを原理から理解したい方

  • SQL構文は学んだけれど、NULL・JOIN・トランザクション・インデックスで結果がなぜ異なるのか、いまだに漠然としている方

前提知識、
必要でしょうか?

  • SQLやサーバー開発の経験は必要ありません。コーディング演習や環境構築もありません。

  • 表の行と列が読み取れる程度で十分です。

こんにちは
haeyeomisoです。

キャリア認証

479

受講生

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39

回答

4.7

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講座

はじめまして!

AIとコンピュータ工学の無限の可能性を探求し、その旅を皆さんと共有したいヘヨです。

学部時代は「コンピュータ工学中毒」と呼ばれるほど専攻に情熱を注ぎ、専攻GPA4.4以上で首席卒業しました。その後、S大学院でAIを専攻して修士号を取得し、博士課程を通じて専門性を深めました。

しかし、理論的な探究と同じくらい、現実世界の問題をAIで解決することに大きな魅力を感じ、博士課程を一時休学してスタートアップでAIベースのLLMおよびビデオ分析プロジェクトを経験し、貴重な実戦経験を積みました。

現在は国内トップ3の大手企業の一社で、LLMプロジェクトの開発およびPMとして勤務しており、AI技術が私たちの生活にもたらすポジティブな変化を創り出すことに貢献しています。私がこれまで経験してきた悩みや解決のプロセス、そして現場で得た生きたノウハウを、皆さんに惜しみなくお伝えします。AIという興味深い世界への旅路において、心強いガイドになれるよう努めます。

お問い合わせ・ご提案:haeyeo.open@gmail.com

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カリキュラム

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40件 ∙ (6時間 49分)

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