誰でも簡単に学べるClaudeコーディング
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Claude Codeをターミナル環境に統合し、CLAUDE.mdとCustom SkillsでAIにプロジェクトのコンテキストを学習させることで、真の開発パートナーとして活用します。単純なコード生成にとどまらず、リファクタリング、MCP連携、業務自動化から実践的なWebアプリの構築まで、AIエンジニアリングの総合力を完成させます。
初級
Refactoring, cli, Model Context Protocol
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。
受講生 3名
難易度 入門
受講期間 1か月


LLMアプリケーションが既存の開発パラダイムを変化させる核心原理の把握
持続可能な技術と一時的なトレンドを区別する判断基準の習得
LLMベースの開発に必要な新しい考え方とアプローチの理解
LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変えているかを探求します。
なぜLLMが持続可能なコア技術であるのかを理解し、開発者として備えるべき
必須の能力とマインドセットの変化を学習しながら、将来の方向性を把握することができます。
LLM、トランスフォーマー、sLLM、マルチモーダルなどの
コア概念からRAG、ベクトルDBの活用まで、
実務にすぐ適用可能な技術を習得します。.
単なる理論学習を超えて、
LLMアプリケーションを直接設計し、実装します。
埋め込みモデル、Pinecone連携の実習を含みます。Pinecone.
sLLMの学習からモデルの軽量化、サービングまで。
マルチモーダルLLMとエージェントの開発経験まで、
総合的なLLMサービス開発能力を完成させます。
hoàn thiện năng lực phát triển dịch vụ LLM toàn diện.
LLMの基本概念から始まり、言語モデルからチャットモデルへの進化過程を詳しく見ていきます。LLMを直接活用する方法とその未来の展望について探求します。
LLMの核心であるトランスフォーマーアーキテクチャの動作原理を深く理解し、効果的にモデルを学習させる手法を学びます。
GPUリソースを効率的に活用してsLLM(Small Language Model)を学習する方法を集中的に扱います。実践的な学習プロセスを通じて、GPUの活用能力を向上させます。
学習されたモデルのサイズを削減する軽量化手法を学び、これを実際のサービスに適用するためのsLLMサービング戦略を習得します。
LLMを活用した実際のアプリケーション開発プロセスを実習します。埋め込みモデルを使用してデータの意味を効果的に圧縮し、活用する方法を学習します。
検索拡張生成(RAG)の手法を改善し、独自データを活用した埋め込みモデルの構築およびベクトルデータベースを用いたRAGの実装方法について扱います。
テキストだけでなく、さまざまなモダリティを共に理解し生成するマルチモーダルLLMの実習プロセスを進めます。特にパインコーン(Pinecone)を活用した実習が含まれます。
マルチモーダルLLMの概念を拡張し、これを基盤とする知能型LLMエージェントの設計と実装原理を学習します。
Point 1. LLM、開発パラダイムを変える
生成AI、特にLLMが従来の開発手法にどのような革新をもたらすのかを明確に把握します。LLMベースのアプリケーション開発の核心的な原理を理解し、持続可能な技術と一時的なトレンドを見分ける眼を養いましょう。
Point 2. トランスフォーマーからRAGまで、核心技術を征服
LLMの根幹であるTransformerアーキテクチャから始まり、モデルを効率的に学習・サービングする方法まで深く扱います。RAG(Retrieval-Augmented Generation)の改善およびベクトルデータベースの活用実習を通じて、独自のデータをLLMに適用する実践的な技術を習得します。
Point 3. 実践的なLLMアプリケーション開発能力の強化
埋め込みモデルを活用したデータの意味圧縮から始まり、実際のLLMアプリケーションを開発するプロセスを経験します。マルチモーダル生成の実習とPinecone(パインコーン)の連携経験を通じて、最新のAI技術トレンドを実際の開発に取り入れる能力を養います。
Point 4. 未来を切り拓くLLMエージェント開発の準備
マルチモーダルLLMの可能性を探索し、LLMエージェント開発の基礎を学習します。急速に変化するAI技術環境の中で、開発者として必要な新しい考え方とアプローチを身につけ、未来の技術トレンドをリードする準備をしましょう。
✔️ LLMアプリケーション開発に関心のある現役エンジニア
LLMが従来の開発手法をどのように変化させるのか、その核心的な原理を把握したい方
持続可能なLLM技術と一時的なトレンドを区別する能力を養いたい方
LLMベースの開発に必要な新しい考え方とアプローチを学びたい方
✔️ AI技術のトレンドと開発パラダイムの変化を理解したい技術リーダー
LLMがもたらす開発エコ心の変化を予測し、将来の方向性を把握したい方
チームの技術力(スキル)を強化し、LLMを活用した新しいプロジェクトの機会を模索したい方
非専門家でも理解できるLLMの基礎から高度な活用まで、しっかりとしたカリキュラムを求めている方
✔️ LLMを活用したプロジェクト導入を検討中のプランナーおよびPM
LLMアプリケーション開発の本質を理解し、プロジェクトの企画および管理の成功に貢献したい方
開発者と効果的にコミュニケーションを図り、LLMベースの技術の可能性をビジネスに取り入れたい方
最新のLLM技術トレンドを把握し、競争力のあるサービス企画や戦略立案に活用したい方
学習対象は
誰でしょう?
LLMアプリケーション開発に関心のある現役エンジニア
AI技術のトレンドと開発パラダイムの変化を理解したい技術リーダー
LLMを活用したプロジェクトの導入を検討中の企画者およびPM
前提知識、
必要でしょうか?
基本的なソフトウェア開発の経験およびプログラミングの理解
AIまたは機械学習に関する基礎的な概念の知識
技術トレンドと産業の変化に対する関心と学習意欲
99
受講生
27
受講レビュー
5.0
講座評価
23
講座
学びのトレンドを読み取り、独自のカリキュラムを設計する株式会社プライムコンテンツラボです。私たちは"誰に何が必要か"を絶えず考えています。各分野を代表する著者たちの専門性を基に、IT/AIから人文科学まで、単なる知識の提供にとどまらず、実質的な成長を支援する独自の教育課程を構築しています。プライムコンテンツラボがご提案するプレミアム講座で、あなたの能力をさらに一段階引き上げてみませんか。
全体
34件 ∙ (2時間 53分)
1. イントロダクションおよび学習目標
00:20
2. LLMとは?
09:50
3. 言語モデルからチャットモデルへ
09:41
4. LLMを活用する
07:01
5. LLMの未来
05:42
6. アウトトロ
00:07
7. イントロダクションおよび学習目標
00:20
9. 言うことをよく聞くモデル作り
10:13
10. アウトトロ
00:07
11. イントロダクションおよび学習目標
00:20
12. GPU効率的な学習
09:38
13. sLLMを学習させる
08:41
14. アウトトロ
00:07
全体
1件
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