チャットボットを作りながら学ぶAIエージェント開発のすべて（FastAPI、RAG、Vector、LangChain、sLLM/ファインチューニング）

SW開発者が知っておくべきKafka活用のための基礎・必須・実践知識を学びます。SpringBootを活用してKafkaと連携し、さまざまな実践状況に合わせたメッセージ送受信の実習を行います。

REDIS の基本的なデータ構造と REDIS の実務活用例を redis-cli (コマンド) 実習を通じて学びます。

ドメインの購入およびEKSを活用したSpringBoot運用サーバーのデプロイ、Dockerの基礎、Kubernetesの基礎、AWSの基礎、GitHub Actionsを通じたCI/CD自動化、ArgoCD、Prometheus/Grafanaなど、DevOps全般について学びます。

Spring Bootを活用してカカオ、Googleログインを実装します。JWTトークンベースのログインが実装されます。Vue 3を通じて簡単な画面を構成します。

Websocket/stomp、springboot を活用してチャット サービスを開発します。比較的簡単なフレームワークである vue.js を使用して、簡単な画面も構成します。redis pub/sub を使用して、マルチ サーバー拡張性設計も構成します。

Git/GitHubの基礎的な知識から、実務で直面する様々な衝突（コンフリクト）状況に対する実践的な解決策と戦略までを学びます。

Spring Cloudを活用したMSAサーバー構成について学習します。

開発初心者、バックエンド開発者、SQLD試験準備受講生など、開発者なら知っておくべきMariaDB(MySQL)のすべてを学びます。授業は、実際にDBを構築する実習中心で進められます。

開発初心者、バックエンド開発者、SQLD試験準備受講生など、開発者なら知っておくべきMariaDB(MySQL)のすべてを学びます。授業は、実際にDBを構築する実習中心で進められます。

DevOpsやLinuxのエキスパートでなくても、開発者なら必ず知っておくべきLinuxの必須知識について学びます。ハンズオン形式で授業が進められます。

もう、あなたのAIはクラウドにはありません。 あなたのノートパソコンの中で直接動作します。 LM StudioとOllamaを活用し、 データ処理、文書分析、コード生成まで 完全にローカルで実行するPrivate AI環境の構築方法をお教えします。 セキュリティの心配なく、コストもかからず、 そしてより速く—— AIを「使うレベル」から「直接活用するレベル」へとステップアップしましょう。

コンピューターサイエンスを基盤とする経験豊富な開発者が、最新のAI技術スタックへと転換するための実務中心のカリキュラムです。LLMベースのアプリケーション設計から実装まで、既存のソフトウェア工学の知識を活用してAIソリューションの導入戦略を樹立します。伝統的な開発経験と現代のAI技術を融合させ、キャリアを再構築します。

ビジョン言語モデル(Vision-Language Model, VLM)の概念と活用方法を理解し、実際にLLaVAモデルをOllamaベースの環境で実行し、MCP(Model Context Protocol)と連動する過程を実習する入門者向けの講義です。 この講義は、マルチモーダルモデルの原理、量子化(Quantization)、サービス及び統合デモ開発まで扱い、理論と実習をバランスよく提供します。

[人工知能時代のシステム統制および認知的退化防止のための戦略的ロードマップ] 1. 序論：技術的主導権と戦略的指揮権 (Strategic Command vs. Passive Dependence) 過去40年間の自動車R&Dおよび企業経営を通じて導き出された核心的な洞察は、技術的統制権を喪失した主体は、システムの受益者ではなく従属者へと転落する可能性が高いという点です。特に、高性能エンジンに比肩する人工知能（AI）技術の拡散は、人間を技術的な「受動的乗客」に留まらせるか、あるいはシステムを掌握する「戦略的指揮官」へと飛躍させるかの分岐点を提示しています。 現在観察されている無分別なAI依存は、人間固有の思考および分析メカニズムを機械に全面的に委任する「認知的オフローディング（Cognitive Offloading）」現象を加速させています。これは脳の実行制御ネットワーク（ECN）の不活性化を誘導し、長期的には前頭葉の機能的低下を招く「認知的退化（Cognitive Atrophy）」という構造的危機を伴う懸念があります。本過程は、このような知的危機の状況に対応し、人間の認知的能力を強化して知的主権を死守するための戦略的方法論を提示することを目的とします。 2. 認知的主権死守のための5大核心方法論 ① 認知的可塑性の維持および意図的な認知負荷の設計 (Cognitive Gym) ユーザーに即時かつスムーズな回答を提供するAIの利便性は、思考の断絶と批判的検討プロセスの省略を引き起こす可能性があります。これを防止するために、業務プロセス内に意図的な「認知的摩擦（Cognitive Friction）」を設計するプロセスが求められます。AIの自動化機能を逆手に取り、人間の思考プロセスを強制的に遅延・深化させることで、脳の神経可塑性（Neuroplasticity）を刺激し、思考の閾値を上方修正する高度な訓練を並行する必要があります。 ② 多重エージェントシステム（MAS）基盤の対抗的検証体系の構築 人間の認知体系は、AIの産出物を無批判に受け入れようとする「自動化バイアス（Automation Bias）」にさらされやすい性質があります。このバイアスを相殺するために、ユーザーの指示に忠実な主モデルとは別に、該当する論理の脆弱性を分析し攻撃する「批評エージェント（Critique Agent）」あるいは仮想の「レッドチーム（Red Team）」を運用する戦略が有効です。これは持続的な防御論理の構築プロセスを強制することで、ダニエル・カーネマンが定義した「システム2（熟考的思考）」機能を活性化する効果を提供します。 ③ 識字力（リテラシー）基盤の二重トラック（Dual-Track）およびRQTDW学習法の履行 デジタルツールに対する検証能力は、アナログ的な基礎思考体系に正比例します。テキストの文脈を深層的に把握する識字力を堅持した状態で、次のようなRQTDW 5段階ロードマップを体得することが推奨されます。 Read（深層読解）：情報の源泉に対する多角的な把握を行います。 Question（疑問提起）：論理的整合性および前提条件の妥当性について批判的な問いを投げかけます。 Think（矛盾直視）：情報間の相反関係および論理的空白を分析し、熟考します。 Discuss（深層討論）：仮想的あるいは実質的な討論を通じて論点を多角化します。 Write（再構成）：拡張された思考の結果を人間固有の言語で精緻化し、システム的に内在化させます。 ④ 責任所在の明確化のためのサンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）の適用 業務の全過程をAIに委任することは、認知的麻痺を招くリスクが大きいため、人間とAIの役割を構造的に分離する厳密なワークフローの確立が不可欠です。 文脈設計段階 (Top Bun)：業務の目的設定、制約条件の付与、全体アーキテクチャの設計は、必ず人間の主導下で遂行されなければなりません。 データ処理段階 (Meat)：膨大なデータの演算、整列および下書き作成など、反復的かつ大規模なリソースが投入されるタスクをAIに委任します。 最終検証段階 (Bottom Bun)：倫理的判断、事実関係の精密なクロスチェック（Fact-check）および最終的な価値付与は、再び人間の責任領域に帰属させ、システムの安定性を確保します。 ⑤ SIFTモデルを通じたハルシネーション制御および認識的境界の強化 AIは意味に対する実質的な理解なしに、確率的な頻度に基づいてトークンを組み合わせる「確率的なオウム」の属性を持ちます。したがって、AIの流暢な出力に惑わされる「知識の幻影」を警戒すべきであり、そのために3段階のファクトチェック・プロトコルとSIFTモデルを実務に厳格に適用する必要があります。一次ソースを追跡し、外部データと照合する「横断的読解（Lateral Reading）」の習慣は、技術的利便性に安住する知的フリーライダー（無賃乗車）を防止する核心的なメカニズムとなります。 3. 結論：超知能型操舵手の戦略的使命 知能という現象は工学的設計を通じて発現しますが、これを有意義な方向へと制御し、ビジネス価値を創出する核心的な主体は、依然として人間の厳密な思考力です。本マスタークラスは、受講生がAIという強力な動力源を統制し、組織のシステムを設計する「超知能型操舵手」としての能力を確保できるように設計されています。 個々の構成員の認知的筋力を強化し、技術的挑戦に能動的に応戦してください。厳密な工学的統制と高度化された認知能力が結合するとき、人工知能は初めて構成員と組織の持続可能な成長を牽引する戦略的資産として機能するでしょう。

LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変化させているかを探求します。既存の技術との比較を通じて、LLMがなぜ持続可能な核心技術として定着しているのかを理解し、開発者として備えるべき必須の逆量と思考法の変化を学習します。専門講師のインサイトを通じて、LLMアプリケーション開発の本質と未来の方向性を把握することができます。

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。

メイカソンで80%が詰まるポイント、今すぐ解決しましょう。 Raspberry Pi・コンピュータビジョン・LLM・3D設計まで4週間完成! デモ可能なスマートミラーPoCでメイカソン上位入賞達成!

OpenClawを活用して、AIエージェントを基礎から実務レベルまで構築する方法を学ぶ講座です。 単なる機能紹介ではなく、OpenAI、ローカルLLM、メモリ、セッション、Tools、Skillsを一つの流れとして習得できます。 シリコンバレーでAIと大規模システムを開発して得た実務経験とノウハウをもとに、実際のプロジェクトで活用可能なアーキテクチャと運用方法を併せて解説します。 受講後には、自分だけのAIエージェントを設計し、様々なサービスと連携して自動化まで実装できるようになります。 AIを使うだけでなく、自ら構築し運用する方法を学びたい方のための、実践中心の講座です。

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。

有料APIの費用負担なしに、自分のMacBookで最新のGemma 2モデルを直接動かす全工程を学習します。Apple SiliconのMetal APIを活用した性能最大化の手法と、VRAM容量別の最適パラメータ設定をマスターし、FastAPIベースのプロダクションレベルのローカルAIインフラ構築能力を身につけます。

Spring WebFluxで様々な機能を開発します。 本講義を通じてWebFluxの必須概念と実践的な実装を学ぶことができます。

LLMを使用して構築できるアプリケーションやWebサービスにはどのようなものがあるか見てみましょう。

『ゼロから作って学ぶLLM』（ギルボット、2025）のGitHubノートブックとボーナスコンテンツを扱う講義です。GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ 『ゼロから作って学ぶLLM』は、セバスチャン・ラシュカ（Sebastian Raschka）が書いたベストセラー『Build a Large Language Model (from Scratch)』（Manning、2024）の翻訳書です。この本は、OpenAIが作ったGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作ってみながら、大規模言語モデルの動作原理を学び活用する方法を提供します。

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

コーディングなしで自分だけのAIサービスを作りたいなら、この講義が完璧な解決策です。Difyノーコードプラットフォームを活用してアイデアだけでも完成度の高いAIアプリを作ることができます。複雑な理論の代わりに実戦プロジェクト中心で構成されており、AI初心者と会社員誰でも実務能力を身につけることができます。

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！

今でも直接コーディングされていますか？ もはや「雰囲気コーディング」さえ面倒な時代！ コーディングなしで、n8nを使ってAI自動化のエキスパートになりましょう。 実務にすぐ適用可能な自動化ワークフロー設計ガイド 業務効率を極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ください。

難しいAIを比喩一つで最後まで？！単語ではなく原理で理解する、AI原論の第一歩。

ChatGPTは使っているけれど、 なぜこのような回答が出るのか説明するのに苦労したことはありませんか？ 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけれど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIの会議で概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにそのような方々のために作られました。 この講義は、LLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのかを説明できる基準を身につけることができます。