この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるように分かりやすく解説します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを使ってウェブ上で実行することができます。 基礎から実習までを経験しながら、AI活用の第一歩を確実に踏み出すことができます。

Pythonの核心的な文法を体系的に学習し、プログラミング入門者が必ず知っておくべき基礎からオブジェクト指向、例外処理まで段階的に扱います。

OpenAI APIと共に未来を描いてみましょう！OpenAIはAI分野のリーダーとして、常に最先端の技術を提供しています。GPT-4をベースとしたOpenAI APIは、人間のような対話を可能にし、様々な分野に応用できる驚異的な能力を発揮します。

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AIとの対話で3ヶ月で3つのサービスを作りました。 開発者もコーディングも必要なく、AIと一緒に実用的なウェブサービスを構築します。

業務生産性から収益化まで、実務にすぐ活用できるAIエージェント開発のすべてをお教えします。n8n、CrewAI、LangGraph、Google ADK、マルチエージェントオーケストレーション、RAG、マルチモーダル、MCP、A2Aなどの技術をベースに7つのエージェントを直接開発しながら「AIエージェント開発専門家」になりましょう。

コーディングは全く知らなくて大丈夫です。バイブコーディングを半日勉強すれば、コードを書かずにプログラムが作れるようになります。 Webスクレイピング、TTS、チャットボット、ゲームなど、ステップごとに10個のサンプルを自分で作りながら、最新のAIコーディング法を習得しましょう。

この講義は、LangChain 1.0とLangGraphを中心に生成AI サービスを設計・実装する全過程を段階別実習で扱います。 単純なLLM呼び出しを超えて、エージェントベースアーキテクチャ、状態(State)管理、メモリ、ストリーミング、ミドルウェア、Human-in-the-Loopまで含む運用可能なAIシステム構造を直接実装します。 ドキュメント・PDF・Webデータベースの RAGシステム、SQL Agent(Chinook DB)、ツール呼び出しベースのAgent、Supervisorパターンのマルチエージェント、そしてLangGraph Graph APIを活用した状態マシンベースのワークフローを実習し、現場ですぐに活用可能な再利用可能なエージェントパイプラインを構築します。 また、構造化された出力(Pydanticベース)、エージェントミドルウェア(Summarization、HITL、Retry、PII保護)、トークン/段階別ストリーミングを通じて、実際のサービスで求められる安定性・拡張性・制御可能性を備えた生成AIアプリケーションを完成させます。 👉 LangChain/LangGraphの内部構造と実行フローを正確に理解したい方 👉 RAG・Agentを「デモ」ではなく実サービス構造で実装したい方 👉 状態ベースエージェント、SQL・ドキュメント自動化、マルチエージェントオーケストレーションまで網羅する現実的な実務ロードマップが必要な方に最適な講義です。

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

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ゴールドラッシュの時代には、金を直接掘るよりも金はツールを売るほうが金持ちになりやすいそうです。 ChatGPT対抗して時代にプログラムを販売してみてはどうですか？

最新のフルスタックとバックエンドのための簡単で高速なFastAPI、バックエンドの概念からFastAPIの核心文法、非同期データベースの活用まで、分かりやすい資料とプロジェクトで整理できる講座です。

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