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AIでコードを書くときに必ず知っておきたいフロントエンドの概念 ②

画面上で変わったからといって、保存されたことになるのでしょうか? サーバーの応答と保存、ログインと権限、AIの回答と性能、検証とデプロイまで。AIが作った画面を実際のユーザーに公開するには、何をさらに決め、確認しなければならないのかを学ぶ第2回です。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

React
React
Next.js
Next.js
Nuxt.js
Nuxt.js
frontend
frontend
playwright
playwright
React
React
Next.js
Next.js
Nuxt.js
Nuxt.js
frontend
frontend
playwright
playwright

受講後に得られること

  • 画面に反映されたものとサーバーが確定したものを分け、待機・拒否・競合の状況でもユーザーの入力を守る基準を定められます。

  • ログイン・権限・ファイル・AI回答のように画面の外部と関わる機能では、画面が案内する範囲とサーバーが検証する範囲を区別できます。

  • ビルドの成功、テストの合格、AIの完了報告を、実際のユーザージャーニーを確認する根拠とは区別し、デプロイ後に失敗を見つけるためのコンテキストを定められます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 第1回を聞いて、保存やログイン、デプロイまで進めたい方

  • AIで作った画面が、保存・ログイン・デプロイでうまく動かないとき、どこを確認すればいいかわからない方

  • AIチャットやドキュメントへの質問機能をサービスに導入したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 第1回(画面構成・状態・入力・移動)の内容を把握しているとよいです。バックエンドの講義を先に受講する必要はありません。

  • コーディング実習や環境構築はありません。変数・関数・条件文が出てくる短いコードを読めれば十分です。

こんにちは
haeyeomisoです。

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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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