実践！LangChainとLangGraphで構築する中級AIエージェントサービス：RAGからマルチエージェントまで

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

データの世界に第一歩を踏み出したいですか？ AIの中核技術である機械学習とディープラーニングをPythonと一緒に学びましょう。この講義は、機械学習とディープラーニングの基礎から実際のアプリケーションまで、段階的に親切に案内します。伝統的な機械学習とディープラーニングは、多くの点で同じ原理と技術スキームに基づいています。したがって、本講義では、2つを別々の科目に分けることなく、1つの連結過程で構成し、入門者が機械学習全般にわたる理解度を高めることができるようにしました。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

最近の人工知能分野における驚異的な成果は、そのすべてが強化学習の分野で発表されています。ロボット、自動運転技術、人間に似た機械など、真の人工知能技術の革新を成し遂げている強化学習技術を、初心者の視点で分かりやすく、基礎から応用レベルまで扱いました。

基礎だけでは足りない実戦投資、10年目のクオンツによる機械学習のノウハウで、収益モデルを自ら構築してみてください。

本講義は、推薦システムの基本概念からディープラーニングの適用原理までを扱います。協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド推薦システムなど、多様な推薦アルゴリズムを学びながら、推薦サービス開発のための実務能力を養いましょう！

LangChainだけを知っていればチャットボットですが、LangGraphとMulti-Agentパターンを知ればサービスになります。 現役のAI講師が17個の実習ノートブックと4つのマルチエージェントパターン（Subagents・Handoffs・Router・Skills）を用いて、単なるプロンプト呼び出しを超え、ツールを使いこなし、メモリを維持し、人間が検修する運用可能なAI Agentワークフローを最初から最後まで構築するノウハウをお伝えします。

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。

単なるチャットボットを超えたエージェントの実装に行き詰まっていませんか？私が直接経験した試行錯誤と公式ドキュメントに基づいたノウハウで、実務に即座に適用可能な中級エージェント構築法をお教えします。

実務への適用や面接対策でお困りではありませんか？私の現場での経験を活かし、CNNからDETRまでコードを中心にしっかりとレクチャーします。

基礎を終えても実務への適用は 막막하시죠?（途方に暮れていませんか？）私の現場ノウハウで、複雑なRAGとエージェント設計を完成させます。

データの海で道を見つけ、人工知能の未来を探索してください。この講義は、ビッグデータと人工知能（AI）という2つの巨大なテクノロジーの流れを探求し、これらがどのように私たちの生活と業務に革新をもたらしているかを考察します。

ディープラーニングを活用した生成AIモデルの作動原理を理解し、実習を通じて活用方法を習得します。

理論は知っているけれど、実務データへの適用に戸惑っていませんか？私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な不正取引をコードで直接解決する実践的な技術を伝授します。

基礎は知っているけれど、実務への適用に悩んでいませんか？現場での経験を活かし、複雑なLLMの構造を明快に解き明かします。

機械学習とディープラーニングの概要と基本的なツールの使い方、そして学習に必要なPython言語の知識を短期間で習得できます。

直感的でパイソニックなPyTorchを通じて、ディープラーニングモデルを直接構築する方法を学習します。最新のPyTorchバージョンを反映しています。

コーディングが初めてですか、それともコーディングスキルを一段階アップグレードしたいですか？ Python、その強力で柔軟な言語であなたを案内するこのレッスンは、あらゆるレベルの学習者のために設計されています。 ＆quot;フォロー＆quot;この方法で講義を行うことで、実際にコードを書いて実行しながら学習することができます。この講義では、Pythonがなぜ最も人気のあるプログラミング言語なのかを知ることができます。人工知能からWeb開発まで、さまざまな分野で無関心な可能性を示すPython言語の習得は、個人の可能性を大きく上げる機会になるでしょう。

Web開発者なら誰でも知っているJavaScript、今この強力な言語で機械学習の世界を探検してみてください！このレッスンでは、JavaScriptで強力な機械学習ライブラリであるTensorflow.jsを活用して、機械学習モデルを構築および展開する方法を学びます。 Webベースの機械学習アプリケーションの開発に必要なすべての技術を段階的にガイドします。このコースでは、学習者は機械学習の主な原則を体系的に理解することができます。さらに、JavaScriptとTensorflow.js APIを活用したディープラーニングモデルの開発方法、および事前訓練されたモデルに基づく移行学習（Transfer Learning）の活用法と、これらすべての知識がブラウザ環境で相互作用的に適用される方法を学びます。

AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講座はわずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講座です。 複雑な理論は最小限にし、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するのか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

AIが私の代わりにSlackやNotionに書き込んでくれる？ 従来のAIの限界を超えたMCPで、スマートに働きましょう！

自分のPC制御から高度なリサーチ、アプリ開発まで 今すぐ実務に投入可能な自分だけの「AI業務秘書」構築ガイド

単なるチャットボットを超えたエージェントの実装に行き詰まっていませんか？私が直接経験した試行錯誤と公式ドキュメントに基づいたノウハウで、実務に即座に適用可能な中級エージェント構築法をお教えします。

単に質問に答えるチャットボットを超え、自ら状況を認識・判断し、実際のシステムを制御するAI Agentの原理を学ぶ実務中心の講義です。 AI Agentとチャットボットの違いから、Agent Loopの核心構造であるSense-Think-Act、状態管理、計画立案、フィードバック構造まで、段階的に理解できるように構成しました。 理論にとどまらず、WindowsとLinuxの開発環境を構築し、Kubernetesの基本構造とkubectlコマンドを直接実習します。その後、AI Agentがサーバーの問題を検知して原因を分析し、エラーを自動的に解決する過程を実装します。 最後に、Kubernetesを制御するAgentのPythonコードと内部ロジックを直接分析しながら、AI Agentが実際のシステムとどのように連携し動作するのかを理解できます。 AI Agentに初めて触れる開発者から、実際のシステムを制御するMulti-Agentを設計したい開発者まで、Agentの原理と実践的な実装過程を共に学習することができます。

コーディングができなくてもOK、Google Stitchで完成させる自分だけの初めてのサービス 企画からデプロイまで一連の流れでつなぐオールインワンのAI開発ワークフロー

コマンド一行で完了。記憶し、自動化し、自ら成長するAIエージェントHermes。開発者でなくても、今日からAIに仕事を「任せる人」になれます。インストールから実務活用まで、SMARTFORKがサポートします。

10年目のニューヨーク/LAスタートアップのテックリード出身者が、1万人以上の受講生を教えながら磨き上げた順序そのままに、バイブコーディングを基礎から体系的にお教えします。 私が直接運営しているサービス「カゴンマップ（カフェ勉強マップ）」をゼロから一緒に作り上げ、リサーチから開発、デプロイ、運用、そしてエージェントに開発を任せる自動化まで、実際の流れ通りに学びます。 そして、2つのことをお約束します。サービスがどのように動くのかという大きな絵を捉え、AIの出した結果を自分で判断できるようになること。そして、仕事の手順と基準を環境に残し、AIが毎回同じ結果を出せるようにすること。自分が判断し、AIが指示通りに動けば、アイデアは本物のサービスになります。

2025年、ジェンスン・ファンが直接言及したPhysical AI。 Perception AI、Generative AI、Agentic AI、そしてPhysical AIの時代が到来します。 素早く簡単にPhysical AIを直接体験してみましょう。 Hugging FaceのLeRobotライブラリと実物ロボットを使って、Physical AIを体験してみてください。

ニューラルネットワークをFPGAに実装する — 言葉には馴染みがありますが、実際に成し遂げた人は稀です。 キャップストーン、競技会、卒業制作で一歩先を行きたいなら、モデルを学習させるだけでなく、その演算が実際のチップの中でどのように動くのかを自ら作り、証明できなければなりません。この講義は、まさにその点、理論と実物ハードウェアの間のギャップを埋めるお手伝いをします。 MNISTの数字を認識するニューラルネットワークアクセラレータ（NPU）を、スペックの読み解きからPythonゴールデンモデル、Verilog RTL設計、FPGA検証まで、最初から最後まで自ら完成させます。ラインバッファと並列MACで作るConv層、ReLU・MaxPool・Flattenを経て全結合層とArgmaxまで — 9つのブロックを一つのチップに統合し、"Pythonの正解とハードウェアの出力が1ビットも違わない（Bit-True）"ことを自ら証明します。シミュレーションは正常に動くのに結果だけが微妙に異なる、そんなもどかしい瞬間を乗り越える方法まで講義に込めました。 整数量子化、配列の軸順序の変換、アキュムレータのオーバーフロー防止など、一般的なディープラーニングの教材では扱われない実戦的なノウハウを一つずつ解説します。私はRISC-V CPU設計とFPGA Bit-True検証を長年手がけてきた中で経験した試行錯誤を、皆さんが繰り返さないようこの講義に凝縮しました。講義が終わる頃には、"自ら設計し、証明した"と言える完成されたハードウェアプロジェクトが手元に残ります。

Claude Codeの核となる機能（MCP、Agents、Skills）を活用し、キウム証券APIベースの株式自動売買システムを最初から最後まで構築します。初心者の方でも大丈夫です。今すぐClaude Codeを始めてみましょう！

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

ChatGPTは使っているけれど、 なぜこのような回答が出るのか説明するのに苦労したことはありませんか？ 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけれど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIの会議で概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにそのような方々のために作られました。 この講義は、LLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのかを説明できる基準を身につけることができます。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

SwiftUIの中級まで終えたあなたへ、次はAIをアプリに組み込む番です。Apple IntelligenceとFoundationModelsフレームワークを使って、インターネットなしでデバイス内で動作するオンデバイスAIアプリを完成させます。

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!

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

コーディングを一度もしたことがないですか？ それとも、すでに実力者ですか？ 自分で作ったゲームが、自分で作ったホームページに載っていたら、素敵だと思いませんか？ そんな方々のために、この講座を準備しました。