LLMの原理とPre-Trainingモデルの作り方――これくらいは知っておきたい

LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.

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。

メイカソンで80%が詰まるポイント、今すぐ解決しましょう。 Raspberry Pi・コンピュータビジョン・LLM・3D設計まで4週間完成! デモ可能なスマートミラーPoCでメイカソン上位入賞達成!

OpenClawの1・2部まで進めると、結局一人のエージェントにすべてを任せることになります。 そうなると、プロンプトが絡まり、メモリが混ざり、フォルダが整理できなくなり、「これからどう整理すればいいのか」と途方に暮れる瞬間がやってきます。 この講義は、その地点から一段階上へと引き上げるための「マルチエージェント入門編（2.5部）」です。 一つのボットを維持したまま、planner / editorの二つのエージェントに役割を分離し、 各エージェントに異なるワークスペースとTelegramフォーラムのトピックを連携させることで、 「どの部屋で話すかによって異なるエージェントが応答する構造」を実際に構築してみます。 実習を進めると、自分の環境内に - `content_planner`と`content_editor`の二つのエージェントが定義された設定ファイル、 - 企画と下書きが分離されたコンテンツフォルダ構造、 - フォーラムのトピックごとに異なるエージェントが紐付いたTelegramグループ、 - そして、二つのエージェントが協力して作成したInflearn講義紹介文の下書き1つが実際に残ります。 つまり、この講義は「AI秘書1人」で始めたTelegramボットを、 「役割が分かれた小さなAIチーム」へとアップグレードする第一歩を共に設計する実践授業です。

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。

生成AIの最新トレンド、AIエージェント！ 開発業務をすべてこなしてくれるCursorと、機能を拡張してくれるMCPで先んじる方法！

AIを使うのは簡単になりましたが、モデルカードや論文は、今でも数行読むだけで難しく感じます。単語の意味は検索すれば分かっても、それらの単語が互いにどうつながっているのかは見えないからです。 この講座では、AI文書に必ず登場する160語あまりを、最も理解しやすい順番で積み上げ、各回で実際の文書の一文を正確に読めるようにします。

コード一行も知らなくても大丈夫です。 これからはAIと「対話」しながら開発するバイブコーディングの時代です。

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。

この講座は、さまざまなプロンプトを大量に集めるためのものではなく、 どの職種・どの業務にもすぐに応用できるAIディレクティングのフレームを身につけるための講座です。 業務別のプロンプトをダウンロードしても、いざ実務で使うとなると、必要なプロンプトを探し、 自分の状況に合わせて修正し、成果物を再度手直しする時間が必要になります。 この講座では、M·A·G·I·Cプロンプトフレームを通じて、目的、文脈、例、完了基準、検収基準を 一度に設計する方法を学びます。 レポート、企画書、マーケティング施策、会議の要約、業務メール、反復業務の自動化まで、 一つのフレームでつなげ、AIとの不要な修正のやり取りを減らし、 明日からすぐに業務スピードを変えられる、実践的なAI活用力を身につけられます。

成功的なAXの出発点は、技術ではなくリーダーシップのAI理解度です。本コースは、役員陣がAI全般の流れを容易かつ明確に把握し、すでに使い慣れたGoogle WorkspaceとGeminiを通じて現場の生産性を最大化する方法を扱います。理論にとどまらず、各セッションごとの5分間の実習課題とAX Codyとの1:1個別オンラインミーティング（30分）を提供し、貴社に合わせたAI導入戦略まで体系的にガイドします。

自分が寝ている間にも勝手に改善し続けるサービスを作ってみましょう！Codexを利用したループエンジニアリングで、24時間稼働するバイブコーディングシステムを作る方法をステップバイステップでじっくり学習します。

Microsoft 365を使用する業務環境で毎日繰り返される読み取り、整理、要約、下書き作成の業務を自動化するCopilot Agentを自ら構築します。大がかりなAIプロジェクトではなく、すぐにROIを生み出す実用的な業務自動化エージェントを作成し、自分のデジタル業務パートナーとして活用する方法を学びます。

Claude Code、Codex、piなど複数のAIコーディングエージェントを1画面で効率的に管理する方法を学びます。tmuxの概念から、Herdrのセッション、ペイン、プラグイン、CLIまで実際に操作しながら、SSH接続が切れても作業を維持できるエージェントワークフローを構築します。エージェント時代に欠かせない開発環境を、わずか1日で完成させましょう。

バイブコーディングの結果が何度も意図と異なってしまいますか？ 仕様駆動開発（SDD）とSpec Kitで目標・範囲・業務ルール・完了基準を定め、同じ仕様をClaude CodeとCodexに伝えて反復修正を減らす流れを学びましょう。

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

今でも直接コーディングされていますか？ もはや「雰囲気コーディング」さえ面倒な時代！ コーディングなしで、n8nを使ってAI自動化のエキスパートになりましょう。 実務にすぐ適用可能な自動化ワークフロー設計ガイド 業務効率を極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ください。

大規模言語モデル、検索拡張生成、エージェント型AIシステムを活用し、最新の生成AIアプリケーション構築における完全なライフサイクルを習得します。プロンプトエンジニアリングからデプロイまで、LLMとベクトルデータベース、外部ナレッジソースを組み合わせ、実運用に対応したアプリケーションを実現するエンタープライズグレードのAIソリューション設計を学びます。

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。

同僚たちはすでにClaude Codeで仕事をしているのに、あなたはまだこれらすべてを手作業で行っているのですか？ご心配なく！この講座を受講すれば、あなたもバイブコーディングの達人になれます。