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）

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。

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。

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。

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。

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。

この講義は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を 👉 概念の説明だけで終わらせず 👉 実際に動作する構造を自ら作り 👉 拡張・高度化まで経験する実習中心の講義です。 単純なRAGの例題から出発し、 Advanced RAG → Modular RAG → エージェントベースのRAGまで 現場ですぐに活用できるレベルへと段階的に学習します。

Spring AI Router Pattern + RAG + MCPを活用した「知能型協業」専門家エージェントチームの構築 単一エージェントを超えてアーキテクチャへ：ルーターパターンとエージェント隔離（Isolation）設計の定石

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。

大規模言語モデル（LLM）、検索拡張生成（RAG）、およびエージェントAIシステムを使用した、最新の生成AIアプリケーション構築の完全なライフサイクルをマスターしましょう。プロンプトエンジニアリングからデプロイまで、エンタープライズグレードのAIソリューションを設計する方法を学び、LLMをベクトルデータベースや外部知識ソースと組み合わせて、本番環境に対応したアプリケーションを構築します。

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。

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。

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!

[ソースコード提供] コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)でインストール不要、ブラウザですぐに完成！ コーディングの文法学習はもう終わり！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブでリアルタイムにデプロイする超高速実践コースです。

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。

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！

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

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。

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

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。

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。

"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！

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。