graphRAG - Neo4Jで実装するナレッジグラフベースのRAGシステム (feat. LangChain)

非専門の初心者向けPython基礎講座です。理論教材はWikidocs、実習資料はGithubを通じて提供します。

この講義はLangChainを活用したRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの基本概念と実装方法を扱います。参加者はRAGの核心原理を理解し、LangChainを通じて実際にシステムを構築し、性能を評価する方法を学びます。

LangGraphで実装する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント！ 理論から実践まで、初心者でも簡単に実践できるハンズオンチュートリアルです。

Pythonを活用してLangChainの基本概念と使い方を学習します。Google Colab環境で実習を中心に進め、実習資料はGithubを通じて提供します。

初心者向けの簡単な説明と、さまざまな実践プロジェクトを中心とした講義です。Web クロールと LangChain ツールを使用してデータを収集し、LLM を活用して要約、抽出、感情分析、推奨システムを扱います。

Pythonの基本文法とライブラリを活用して、自分だけのAIチャットボットを直接作ってみましょう。PDF文書ベースのRAGなど5つのプロジェクトを段階的に実行し、ウェブサービスとして配布する過程を学習します。

LangGraphで実装する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント！ 理論から実践まで、初心者でも簡単に実践できるハンズオンチュートリアルです。

大企業AI Agent担当者のノウハウがぎっしり詰まったLangGraph。現場でぶつかりながら得た知識をお伝えします。

この講義は、データベースシステムの基本概念から関係データベース管理システム（RDBMS）とSQL活用まで段階的に学習できるよう構成されたコースです。 学習者はデータベースの原理を理解し、データモデリングと設計方法を通じて体系的なデータ構造を作ることができます。また、SQLを活用したデータ操作および管理技法を実習しながら実際のデータ処理過程を経験することになります。 本コースを通じて受講生は単純な理論学習を超えて、効率的なデータ管理と応用能力を身につけ、実務と資格試験準備の両方に活用できる基礎を固めることができます。

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！

プロの講師から学ぶ、簡単で面白いSQLの話！ 初心者のために体系的に、そして丁寧に講義を進めていきます。3段階の学習過程を通して、十分に反復学習できる機会を提供します。

今でも直接コーディングしていますか? もうバイブコーディングも面倒な時代! コーディングなしでn8nによるAI自動化の専門家になってみませんか。 実務にすぐ適用可能な自動化ワークフロー設計ガイド 業務効率を最大化する実践中心の自動化戦略。 n8nで直感的なワークフローを構築し、業務革新を体験してみてください

AI時代でもクビにならないシリコンバレーインターンシップ及び30個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 ミッション提出受講生全員は、米国パロアルト現地AIスタートアップインターンシップに応募でき、書類選考免除でインタビュー機会が与えられ、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどのビッグテック事例で30個の実践システムデザインを設計、スケーリングしてみるコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャ→DB→スケーリングまで設計し、実際に運営中の（週1.8kダウンロード達成）オープンソースAIコーディングエージェントプロジェクトに貢献してポートフォリオを完成後、履歴書を完成させます。

この講義を通じてSQLとデータベースの理解、SQL文法、実際の活用のためのデータベース設計、プログラミングを通じたデータベース活用、データ分析活用事例まで習得できます。

Spring WebFluxで様々な機能を開発します。 本講義を通じてWebFluxの必須概念と実践的な実装を学ぶことができます。

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。

中上級SQLを習得し、実務レベルの実践的なデータ分析問題101問を一緒に解きながら、確かなSQLデータ分析能力を身につけます。

コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)なら、インストール不要でブラウザからあっという間に完成！ コーディングの文法学習はもう不要！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブへリアルタイムでデプロイする超高速の実践コースです。

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。

PostgreSQLを使用して、500万件の韓国のアパート取引データを分析する方法を学びます。データクレンジング、変換、および多様なSQLクエリを通じて有意義なインサイトを導出する過程を扱います。

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

「経営情報視覚化能力資格証」課程では何を学ぶのでしょうか? この資格課程は、データをしっかり分析し、見やすく視覚化して、会社や組織で重要な決定を下す際に必要な情報を明確かつ効果的に伝える能力を育てることに焦点を当てています。 簡単に言えば、単にデータを見るのではなく、その中に隠された意味を見つけ出し、これを他の人にうまく説明できるよう図、表、グラフなどで表現する技術を学ぶ課程です。 この課程を通じて皆さんは: データを通じて戦略的に考える力を養い、実際の業務にすぐ使える実務能力を高め、自身の専門性と競争力を向上させることができます。 この講義を通じて、経営とデータをつなぐ能力を養い、データを理解し説明する専門家として一歩成長してみてください。

開発者だけでなく、企画者、データ分析家もSQLの基礎から着実にデータベースを学習します。

コーディングなしで自分だけのAIサービスを作りたいなら、この講義が完璧な解決策です。Difyノーコードプラットフォームを活用してアイデアだけでも完成度の高いAIアプリを作ることができます。複雑な理論の代わりに実戦プロジェクト中心で構成されており、AI初心者と会社員誰でも実務能力を身につけることができます。

Model Context Protocol (MCP) を利用して IntelliJ と連携し、迅速に開発する方法についてハンズオン形式で解説するチュートリアルです。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術LLMとAgent。LLMは現時点でAGIに最も近づいた技術です。この講義では一般人の視点からLLMとAgent技術について学びます。