FastAPI LLMセキュリティ実践：プロンプトインジェクション・料金爆弾・ツール権限をコードで防ぎ、セキュリティテスト50件をCIゲートにする

フレームワークを使わず、Pythonとwhile文ひとつでAIエージェントを自作します。入門パートでは、ツール設計、失敗とコスト、記憶、人による承認、評価、Web画面を一つずつ追加し、小さなコーディングエージェントを完成させます。実践パートでは、実際の事業報告書（DART）を使ってRAG・マルチエージェント・MCPサーバーを自ら実装し、その後LangChain・LangGraphと数値で比較します。

自分のSpringプロジェクトに今すぐAIを取り入れたい開発者のための、最も確実な実践ガイド！ 単なるLLM APIの呼び出しを超え、RAGやMCPを活用して実際のビジネスロジックに即座に適用可能な、実務レベルのAI環境を完璧に学びます。

既存のバックエンドにLLMを組み合わせると、アーキテクチャはどのように変わるのでしょうか？単なるLLM APIの呼び出しにとどまらず、Model Router、LLM Gateway、Vector DBなどのAIサービスの主要コンポーネントを理解し、RAGやAI Agentを含む運用可能なAIサービスアーキテクチャを段階的に設計する、システムデザイン入門講座です。 自分だけのLLMベースのAIサービスを作りたい方が、設計の流れを効率よく身につけられるようサポートします。

私が配信アプリを最初から作成した場合は、このようにします。 実績レベルのfastapi、mongodb、モデリングとインデックス設計、redisキャッシングと負荷テストをすべてこの講義に盛り込んだ。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

非専攻者でも簡単に理解できるpythonの理論と実習過程で進行されます。 応用プログラム開発で構築される全体ロードマップでの最初の段階であるpythonプログラミング入門過程です。 [全体-ロードマップ] python基礎->python深化->自動売買-バックテスト開発->自動売買-リアルタイム開発->自動売買-LLM活用

分野無関係！開発者なら、実務で必ず知っておくべき核心基礎を簡単に+コード中心に扱う講義です。 成長したいすべてのジュニア開発者と就学者にこの講義を強くお勧めします。

AIがコードを書く時代、開発者にはそのコードがなぜ遅くなり、どこで問題が起こり得るのかを判断する力が必要です。CPUとスレッドの基礎から、複数の処理が同時に実行される仕組みまで、実習と詳細なノート・シミュレーションを通じて、段階的に理解します。これを基に、パフォーマンス問題の原因を見つけ、速く安定したシステムを設計するための基礎力を身につけます。

最新のフルスタックとバックエンドのために、簡単で高性能なFastAPIを使い、バックエンドの基本概念からFastAPIの主要な構文、非同期データベースの活用までを、わかりやすく段階的に学べる講座です。きれいに整理された教材とプロジェクトを通して学習できます。

シリコンバレーのソフトウェアエンジニアから学ぶ、Python Django Web開発の基礎と実務のすべて！ PythonベースのDjangoフレームワークを使ったWebプログラミングを学ぶ絶好の機会を絶対に逃さないでください！ 初心者でも安心してWebプログラミングを始めることができるよう、HTMLとBootstrapも一緒に学べる破格の機会をぜひ手に入れてください！

シリコンバレーのソフトウェアエンジニアから学ぶPythonのすべて。 現在15年目のソフトウェア開発者として、ウェブアプリケーション、ビッグデータ、そしてSRE & DevOpsまでPythonで全て扱っています。 Pythonの基礎から応用技術まで、シリコンバレーの実務でPythonを使うあらゆるスキルとノウハウを学べる機会を絶対にお見逃しなく！

実務で実際にWebサービスを開発した経験をもとに、入門者向けに、実際に商用化も可能なレベルのWebおよびアプリサービスを開発することを目標としたフルスタックシリーズ講座です。これに向けた第一歩（part1-1）として、本格的な開発に必要なPython中級、flask［フラスク］によるバックエンド実装技術、そして必須のWeb技術（HTTP、RestAPI、MVCパターンなど）について詳しく解説する講座です。

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

Djangoベースキャンプは、初心者から中級者までDjangoウェブフレームワークの核心を体系的に学習できる講座です。プロジェクト中心の実践的な授業を通じて、素早くウェブアプリケーションを構築する能力を養うことができます。

一度で身につく線形代数。一度学べば一生、思考の糧となる線形代数の概念を詳しく解説します。単なる概念の説明にとどまらず、実習を通して実際の活用方法まで丁寧にお伝えします。

コマンド一行で完了。記憶し、自動化し、自ら成長するAIエージェントHermes。開発者でなくても、今日からAIに仕事を「任せる人」になれます。インストールから実務活用まで、SMARTFORKがサポートします。

Open APIとPythonを活用して、業務効率を向上させるために必要なスキルとノウハウを学ぶことができます。

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毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。