生成AIの作動原理から自分だけのAI Agent開発まで - マルチモーダル、MCP、RAG、Agents SDK

ChatGPTを使ってみることと、実際に生成AIサービスを開発することは全く別物です。API呼び出しから会話の状態管理、構造化された出力、関数呼び出し、文書ベースのRAG、MCP連携、AIエージェントの実装まで習得する必要があるからです。この講義では、長年のデータ分析・AI講義の経験を活かし、複雑な概念をPythonの実習を中心に解説します。生成AIの原理からOpenAI Responses APIとマルチモーダル機能、File SearchベースのRAG、外部ツール連携、Agents SDKまで段階的に学習し、実際に動作するAIアプリケーションを完成させます。

4名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
prompt engineering
prompt engineering
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
prompt engineering
prompt engineering

受講後に得られること

  • OpenAI Responses APIを活用した生成型AIアプリケーション開発

  • プロンプト設計と対話状態を適用したストリーミングチャットボットの実装

  • Structured Outputsと関数呼び出しを活用した安定的なAIサービスの構築

  • 画像理解と画像生成を組み合わせたマルチモーダルAIアプリの開発

  • File SearchとVector Storeを活用した文書ベースのRAGシステム構築

  • MCPとOpenAI Agents SDKを活用したツール実行型AIエージェントの実装

この講義では、何を学びますか?

この講義は、生成AIを原理(Why) → API(How) → アプリ開発(What)の3段階で完成させる実践的なカリキュラムです。

ステップ1 — 生成AIの原理を「直感」で理解します

  • 生成モデルと分類モデルの根本的な違い(分布学習 vs. 決定境界学習)

  • Transformerアーキテクチャ: Self-Attention, Positional Encoding, Multi-Head Attention

  • GPTのauto-regressive(自己回帰)生成構造とDecoding Strategy(temperature、top_pが実際に果たす役割)

  • Hallucination(ハルシネーション)が発生する根本的な原因と緩和戦略

単に"APIを呼び出せば答えが出る"のではなく、なぜそのような出力になるのかを理解してこそ、プロンプト設計やパラメータチューニングを自信を持って行うことができます。

ステップ2 — OpenAI APIの核となる機能を実習でマスターします

  • 最新のResponses APIベースのテキスト生成とrole設計、Token管理

  • Prompt Engineering: zero-shot / few-shot / Chain-of-Thoughtの原理と実践パターン

  • Structured Outputs — LLMの出力をアプリでそのまま使えるJSON形式で受け取る方法

  • Function Calling — LLMにリアルタイムデータや外部システムを扱わせる方法

  • Vision API & 画像生成 (DALL-E / GPT-Image-1) — ViT、CLIP、Diffusion Modelの原理まで

  • File SearchとVector Storeを活用した検索拡張生成(RAG)

  • Conversation State 管理と Streaming API

ステップ3 — OpenAI Agents SDKでインテリジェントなエージェントアプリを完成させます

  • Chatbot → RAG App → Agentic AIへと続くLLMアプリの進化の流れ

  • Agentの核心であるReActループ (Think → Call Tool → Observe → Answer)

  • Handoffs(エージェント間の作業委譲)、Guardrails(入出力の安全装置)、Sessions(会話メモリ)、Tracing(実行トレース)

  • MCP(Model Context Protocol) — エージェントが外部ツール・データに標準的な方式で接続される最新プロトコル

  • 最終プロジェクト:RAG + Tools + Handoffsを組み合わせた自分だけのChatbot RAG Agentの実装

すべての理論チャプターごとにペアとなるJupyter Notebook実習(embeddings、autoregressive生成、Text Generation、画像生成、Vision、Structured Outputs、Function Calling、Tools、Conversation State、Agent実装)がGitHubリポジトリで提供され、講義に沿って直接実行したり修正したりすることができます。

このような内容を学びます

生成AIとOpenAI APIの核心的な理解

生成AIとLLM、Transformerの作動原理を理解し、効果的なプロンプト作成法を学習します。OpenAI Responses APIを活用して、テキスト生成、画像分析、画像生成など、多様なAI機能を実装します。

RAGとAIエージェントアプリケーション開発

Structured Outputs、Function Calling、Web SearchとFile Searchを活用して、外部データと連携したAIサービスを開発します。Vector StoreベースのRAGチャットボットとMCP、Agents SDKを学習し、StreamlitベースのAIエージェントを完成させます。

受講前のご注意事項

実習環境

  • OS: WindowsまたはmacOS推奨

  • 開発環境: Google Colab, Jupyter Notebook

  • 必須ソフトウェア: Python 3.10 以上、最新のウェブブラウザ

  • 必須アカウント: OpenAIアカウントおよびAPIキー

  • APIの使用量に応じて、少額の別途利用料金が発生する場合があります。

  • 実習ファイルのダウンロードとAPI呼び出しのための、安定したインターネット接続環境が必要です。

  • 講義動画は画面録画+韓国語の音声解説で進行されます。コード画面が多いため、PCまたはタブレットの広い画面での受講をお勧めします。

学習資料

  • 講義教材のPDFファイルと実習用のJupyter Notebookソースコードを提供します。

  • OpenAI APIのサンプルコードを提供します。

  • RAG実習のための文書・テキスト・JSONなどのサンプルデータを提供します。

  • 提供されたコードを直接実行し、修正しながら、段階的に説明を加えて完成させます。

前提知識および注意事項

  • 生成AIや機械学習に関する事前知識がなくても受講可能です。

  • 変数、関数、リストなどのPythonの基礎文法を理解していると、実習をよりスムーズに進めることができます。

  • OpenAI APIと関連ライブラリは、アップデートによって画面やコードが一部異なる場合があります。

  • APIキーは外部に公開したりソースコードに直接入力したりせず、.envファイルで管理する必要があります。

  • 実習資料とソースコードは学習目的でのみ使用し、無断配布を禁止します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ChatGPTは使ってみたけれど、APIで直接アプリを作ってみたい開発者・企画者

  • LLMが"なぜ"そのように動作するのか、原理から理解したい方

  • RAG、Function Calling、MCP、AI Agentなどの最新キーワードを実習を通して習得したい方

  • 社内AIサービス(チャットボット、文書検索、業務自動化)の導入を検討している実務担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本文法(変数、関数、繰り返し処理のレベルで十分)

  • 別途のディープラーニング・数学の事前知識は不要 — 必要な概念は講義内で説明

  • OpenAI API使用のための決済カード登録が必要(従量課金制、実習費用は数ドル程度)

こんにちは
YoungJea Ohです。

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30年以上のIT現場での経験を活かし、人工知能・Python分野を教えるAI専門講師です。ディープラーニング、NLP、LLMファインチューニング、LangChain/LangGraphベースのAIエージェント、AI駆動開発(AIDD)など、実務中心のカリキュラムを開発・講義しています。現代建設電算室、サムスンSDS、韓国シティ銀行で培った30年以上の開発・運用経験を、臨場感あふれる講義で伝えています。現在はKOSA、KOSTA、KITRIなどで人工知能コースを担当しています。

ホームページアドレス: https://ironmanciti.github.io/

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カリキュラム

全体

40件 ∙ (7時間 3分)

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