CrewAIとLLMで人工知能裁判官を作る

ChatGPTのような大規模言語モデルの基礎原理を理論中心に説明します。

セキュアコーディング（Secure Coding）が何なのか全く知らなくても理解できる講義です。基本的なセキュアコーディングの概念を習得した上で、ウェブサービスセキュリティを中心に解説します。OO大学主催の特別講義として行われた内容です。160を超えるソースコードを豊富なコメントと共に提供し、実務ですぐに活用できる核心的なテーマや手法をピンポイントで学べるように構成されています。

数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。

ジュニア開発者が人工知能を開発ツールとして活用し、企画からコード作成、デプロイ、検証に至る開発プロセス全体を理解できるようにすることで、AI時代に必要なフルスペクトラム（Full-Spectrum）な能力を備え、生き残り、発展できるようにします。

この講義は、大規模言語モデル(LLM)や生成AIを効果的に活用するための核心技術であるプロンプトエンジニアリングを体系的に学習する過程です。 基礎理論から実践技法、そして最新の応用事例とセキュリティ・倫理問題まで幅広く扱い、LLMベースのサービス開発者・データサイエンティスト・AI企画者すべてに実質的な助けを提供します。

問題化（Problematization）は、問題提起、問題構成などとも訳される用語です。また、問題設定や問題定義と訳されることもあります。要望や常識といった既知の事実に対して新しい観点から疑問を投げかけ、問題を定義し、その問題を解決する方法を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はすべての開発の出発点であるべきですが、まだ開発分野では十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決するための計画を立てる作業です。つまり、問題化と関連があるということです。問題を解決するには、まず問題が明確に定義されていなければなりません。しかし、ほとんどの場合は曖昧な要望という形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要望を明確な問題へと変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、コラボレーションを円滑にし、ユーザーの真のニーズを正しく把握することができます。この講義では、実践的な事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練できるようサポートします。

生成AIまたはLLMをベースにRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しても、望む性能が得られず、適切な解決策が見つからない場合はどうすればよいでしょうか？ 本講義では、認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAG性能を改善する方策を提示します。この講義を通じて、LLMコンテキストウィンドウの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習得できます。チャンク（Chunk）のサイズと構造設計、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性能評価、実践技法などを網羅する実務レベルの理論講義です。

生成型人工知能(生成型AI)の一種であるLLMを基盤として作るアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要な「サービスデザイン」の概念と方法を身につけることができます。

「名前を一つ変えただけなのに、コードが変わりました。」 可読性の高いコードの核となる、「読まれる名前付け」を原理から事例までまとめました。 読みやすい名前がコラボレーションの始まりです。

C言語の基本概念と基本文法を迅速に理解できます。

👨‍🍳 コードを料理するように、きれいに、美味しく！ 『クリーンコーディング』は、料理に例えてクリーンコーディングを楽しく学ぶ料理人のような開発者のコード料理教室です。🍽️

コーディングのための基本プロンプトパターンと、人工知能を活用するための高度なAPIプロンプトパターンを紹介します。

自然言語処理技術の出発点から始まり、最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された多様な言語モデルを詳細に説明します。

LLMサービスを企画するために、ユーザーの要望を収集し分析する方法を検討します。

LLMの限界と限界克服策、最新の研究テーマを探ります。

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念を説明します。

複雑なNext.jsの様々な概念を短時間で核心だけ学べます。Next.jsを初めて学ぶ方のための実務必須知識だけをお伝えします。フレームワーク講義だけで8年目を迎えるキャプテンパンギョのNext.js新規講義。「AI時代のフロントエンド開発者」のコーディングと学習方法を学べます！:)

랭체인(LangChain)ライブラリの概念と活用方法を学習し、랭체인(LangChain)ライブラリを利用して自分だけのChatGPTを作ってみる講座です。

OpenAI の API を使用して AI Web サービスを開発する方法について説明します。

Midjourney&RunwayでハイクオリティなAI映像を制作してみましょう。サムスンと協業したキム・ドンア監督が、仮想ブランドをベースにしたAI映像制作プロセスをステップバイステップで直接伝授します。

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。

データの海で道を見つけ、人工知能の未来を探求しましょう。この講義では、ビッグデータと人工知能（AI）という二つの巨大なテクノロジーの流れを探求し、それらがどのように私たちの生活と仕事に革新をもたらしているのかを探ります。

この講義を通して、人工知能大学院の入試過程と準備方法を最初から最後まで理解できるようになります！ 合格の確率を高める良い情報も一緒にお伝えします！

会社でよく使われるIT用語やシステム構造を、非専門家でも一度で理解できるように説明する講座です。 サーバー、データベース、API、セキュリティ、クラウドまで、個別の用語としてではなく、会社のIT構造の流れとして理解できるように構成しました。 IT会議や業務でもはや用語で困ることがないよう、実務にすぐ役立つIT基礎能力を身につけていただけます。

業務効率と創造性の革新 – Agentic AI AIは今、単なる自動化を超え、自ら判断し実行する新たな段階へと進化しています。Agentic AIはこうした変化の中心にあり、ビジネスや組織がよりスマートに動けるよう支援する核心技術です。本コースでは、Agentic AIがいかに意思決定と実行を繋ぎ、実務に適用できるのかを、明確かつ分かりやすく解説します。未来に備えるすべての実務家にとって不可欠な知識を、今すぐ手に入れてください。

リアルタイムAIエージェント、会議内容の要約、そして通話後機能を備えたAIベースのビデオ会議アプリケーションを作ります。

ExcelとOrangeで完結する顧客分析、 クロスセルからA/Bテスト、離脱リスク管理まで一度に

[ソースコード提供] コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)でインストール不要、ブラウザですぐに完成！ コーディングの文法学習はもう終わり！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、ウェブでリアルタイムにデプロイする超高速実践コースです。

AI時代でも生き残るシリコンバレーインターンシップおよび30のビッグテックシステムデザイン＆オープンソース実務寄与完成コース。ミッションを提出した受講生全員は、米国パロアルト現地のAIスタートアップインターンシップに応募でき、書類審査免除でインタビューの機会が与えられます。Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどビッグテックの事例を通じて30の実戦システムデザインを設計・スケーリングするコースです。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（累計ダウンロード8.6K+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寄与してポートフォリオを完成させた後、履歴書を仕上げます。

「AIに質問して答えてもらうだけの時代は終わりました。」 これからはAIが自ら行動します。 メールを読み、HRシステムで残りの年次有給休暇を確認し、会議のスケジュールを立て、社内文書を調べて情報を要約し、必要な画像やリンクを整理する「実行型AIエージェント」が登場しました。 驚くべきは、これらすべてを開発者でなくても作成できる点です。Azure AI AgentプラットフォームとMicrosoftの最新フレームワーク（Semantic Kernel、AutoGenなど）を活用すれば、これからは誰でもコーディングなしでも実際の業務に投入可能なマルチエージェントシステムを構築できます。 「働くAI」、「つながるAI」、「自ら判断し動くAI」を自分で作ってみてください。 未来はもはや遠い話ではありません。 今、あなたの指先から始まります。

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

AIツール、何から学べばいい？悩みはもう終わり！ - 受講生80名の評価 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT、Claude、Gemini、Genspark、NotebookLM、Gamma、Skywork、Manus、Antigravity、Claude Code、MiriCanvas、Opal、CapCutなど - 15種類以上のツールの核心機能を20日間で、本当に分かりやすくお教えします。 - 毎週課題を遂行する方式で、「聞き流す講義」ではなく「体得できる講義」を提供します。 - プロンプト作成 > 画像生成 > PPTと動画生成 > バイブコーディングまでオールインワンでカバー - 4時間分の講義動画 + 週次学習資料 + 課題認証システム

複雑なGPT APIとPythonを、最も簡単に実習中心で習得することを目指します。 最新のChatGPT APIを活用してYouTube動画要約AIを開発し、それをStreamlitで構成してウェブアプリケーション形式で実装します。

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。

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。

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。