システムデザインの第一歩 with LLM：運用可能なAIサービス（RAG・AIエージェント）アーキテクチャ設計

API設計、CRUD実装、JWT認証といった基礎を超えて、バックエンドアーキテクチャの設計まで！ 面接で設計経験を自信を持って話せる「自分だけのバックエンドアーキテクチャ」を作るための、システムデザイン入門講座です。

現時点で最も重要なAI関連技術を網羅したRAG、VectorDB、LangChain、OpenAI、sLLM、ファインチューニングについて学びます。

認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAGの性能を改善する方策を提示します。従来のRAG性能向上手法の限界を超えるため、認知負荷という思考の枠組みを適用し、さまざまな手法を統合します。

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。

コードを形式化された方法で作成することで、設計上の問題を解決できます。 他のプログラマーが作成したコードやパターンを理解できます。

AI時代でも生き残るシリコンバレーのインターンシップおよび30のビッグテック・システムデザイン＆オープンソース実務貢献完成コースで、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどビッグテックの事例を通じて30の実践的なシステムデザインを設計・スケーリングするコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャからDB、スケーリングまで設計します。

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。

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。

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。

シリコンバレーのエンジニアが教えるソフトウェアシステムデザインの講義では、大規模システムの設計原則とアーキテクチャパターンを学び、安定性と拡張性に優れたソフトウェアソリューションを構築する方法を学びます。また、実務事例を通じて、パフォーマンスの最適化と障害対応戦略についても学びます。

現代のデジタル製品とサービスは、小さなアイデアから始まり、何百万ものユーザーに愛される製品へと成長します。これを可能にする鍵は、拡張性の高いシステム設計です。この講義では、小規模から大規模なシステムへと成長できる設計原理と実践方法を学びます。

API設計、CRUD実装、JWT認証といった基礎を超えて、バックエンドアーキテクチャの設計まで！ 面接で設計経験を自信を持って話せる「自分だけのバックエンドアーキテクチャ」を作るための、システムデザイン入門講座です。

データベース設計を概念的、論理的、物理的な3段階で体系的に学び、実務中心のショッピングモールプロジェクトを通じてスキルを強化します。現代的な設計手法と最新のトレンドを通じて、実践的なノウハウを習得します。

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。

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。

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。

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！

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。

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。

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。