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）

これからは、あなたのAIはクラウド上にはありません。 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、ドキュメント分析、コード生成まで、 完全にローカルで実行するPrivate AI環境の構築方法をご紹介します。 セキュリティの心配なく、コストもかからず、 そしてより高速に―― AIを「使うレベル」から「自分で活用するレベル」へとステップアップしましょう。

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。

ユーザーの質問に対してリアルタイムでSQL文を生成し、照会を行うText-To-SQLシステムについて学ぶことができます。

単純なシステムプロンプトを超えて、ペルソナ設計とStructured Outputsを活用し、ユーザーを記憶し関係性が変化するAIキャラクターチャットボットを実装します。提供されるスタータープロジェクトを基にOpenAI APIを安全に呼び出し、JSON SchemaとZodで感情・信頼度・記憶を検証可能な形で処理し、AIコーディングエージェントを制約条件の中で活用する方法を30分の実習で完成させます。

ChatGPTに求める結果を依頼し、資料の根拠と結果を確認する方法を学びます。文書・データ・ライティングの実習から始め、OpenAI API、RAG、エージェント、評価・運用まで段階的に学ぶ全70回のコースです。

Spring BootとReactを使用している開発者、そして企業環境でAIシステムの導入を検討している開発者の方々に、Spring AIを強くお勧めします。 本コースでは、単なるライブラリの紹介にとどまらず、Spring AIの核心概念と内部構造を理解した上で、多様な実習例を通じて直接実装しながら実務への適用能力を強化します。 Spring AI 1.1.xバージョンを基準に説明し、今後のバージョンアップにも対応できるよう、継続的な技術サポートと拡張の方向性を共に提示します。 また、MCP（Model Context Protocol）を活用してドメイン間のコンテキスト統合や分散環境でのAI連携、そしてエンタープライズ環境に適したAIアーキテクチャ設計を実現することで、Spring AI技術の活用価値を一段と高めます。 企業環境で実際に導入可能なAIシステムの構築を目標に、理論と実習をバランスよく扱う実践中心のガイドとなるでしょう。

<大規模言語モデル、要点だけを素早く！>（インサイト、2025）をもとに、LLMの理論と実践例を扱う講義です。

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！

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

韓国語を深く理解し、長文にも対応し、実際の業務まで遂行するAI――それがSolar Open 2の目指す方向です。 このクラスでは、Upstageが公開したSolar Open 2のテクニカルレポートを、「紹介 → 設計 → 学習 → 評価」の順にわかりやすく解説します。 専門用語は日常的なたとえや視覚資料を用いてかみ砕き、初心者でも「何を・どのように・なぜ」を一連の流れで理解できるようにします。

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。

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!

<ゼロから作りながら学ぶLLM>（ギルバート、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/ <ゼロから作りながら学ぶLLM>は、セバスチャン・ラシカ（Sebastian Raschka）が執筆したベストセラー<Build a Large Langauge Model (from Scratch)>（Manning、2024）の翻訳書です。本書では、OpenAIが開発したGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作りながら、大規模言語モデルの仕組みを学び、活用する方法を提供します。

AI APIの呼び出しだけでは、分類サービスを完成させるのは困難です。実務経験に基づき、実装からデプロイまでご案内します。

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。

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。

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。

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルの基礎原理を深く探求しながら、開発能力を高めることができます。普段なかなか接することのできない多様な情報や開発技法を学ぶことができます。

基礎はわかるけれど、実務への応用にお悩みですか？現場経験を活かし、複雑なLLMの仕組みをわかりやすく解説します。

👉 AIを初めてしっかり理解したい方のための出発点です。 AIが何をするものかは分かるけれど、なぜそのように動作するのかはよく分からないという方は、この講座から始めてみてください。 このコースでは、人工知能が従来のプログラムとどのように異なるのか、学習と判断がどのような流れで行われるのかを、最初から順を追って説明します。 複雑な数式やコーディングを使わずに、AIの動作原理を全体像として理解できるように構成しています。