CrewAIとLLMで人工知能裁判官を作る

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)能力を身につけ、生き残り、成長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、問題づくりなどとも訳される用語です。そして問題設定や問題定義とも訳すことができます。要求事項や常識のような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、この問題を解決する方式を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、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計画を立てることです。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、曖昧な要求の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要求を明確な問題に変える力があってこそ、不要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの本当のニーズを正しく把握することができます。この講義は実践事例とツールを通じて問題を「構成する思考」を訓練できるよう支援します。

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。

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。

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及び基本概念を説明します。

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。

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！

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。

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。

最新AI技術の集大成であるAIエージェント！様々なAIエージェントを実装してみながら、LangGraphを利用した自分だけのAIエージェント実装法を学習してみます。

半導体に関する製造革新案をベンチマーキングし、半導体データでコーディングなしに機械学習、深層学習を試すことができます。

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。

この講義では、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems 実装 - PyTorch/RecBole 活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

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。

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基盤にAI映像の制作過程を段階別に直接お伝えします。

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。

本AI LiteracyとTransformation Series (1)は、以下の内容を講義します。 1. AI時代のデータセンター冷却イノベーション どんな問題：最新AIチップ(GB200など)の爆発的な電力消費により、既存の空冷方式が限界に達し、AI性能低下と莫大な運用コスト問題につながっています。 どう解決：リアドア熱交換器(RDCH)、ダイレクトチップ冷却(DTC)、液浸冷却など革新的な液冷技術を提示します。また、漏れ電流まで予測するインテリジェント制御システムと、廃熱を地域暖房に再利用する循環経済モデルを通じて、効率性と持続可能性を同時に確保する戦略を伝授します。 2. AIパラドックス：脳を覚醒させる思考力強化 どんな問題：AIに思考をアウトソーシングする「認知的オフローディング」現象により、現代人の分析的思考力とリテラシーが急速に退化する「認知的負債」問題が発生しています。 どう解決：AIを単純な正解ツールではなく「認知的ジム」のツールとして再定義します。批評・研究・統合エージェントを活用し、自ら先に考えさせるシステムを構築し、受動的な乗客ではなく方向を決定する「舵取り役」としてのメタ認知能力を強化します。 3. AIメモリ危機：次世代アーキテクチャ設計 どんな問題：AIが要求する短期記憶ストレージ(KVキャッシュ)のサイズは爆発的に増加するのに、高価で容量の小さいHBMだけではこのデータの波に対応できない物理的限界に直面しています。 どう解決：HBM、DRAM、CXLなどを組み合わせた「ヘテロジニアスメモリドリームチーム」構築戦略を提示します。単一部品の性能ではなく、容量とコストのバランスを取るスマートなシステムアーキテクチャ設計能力を伝授し、企業の総所有コスト(TCO)を画期的に下げるソリューションを提供します。 4. パランティアオントロジー：実行するデータインテリジェンス どんな問題：データは溢れているが断片化されており、実際の意思決定と実行につながらない「データの墓場」問題が企業のイノベーションを阻んでいます。 どう解決：物理的資産をデジタルにマッピングする「オントロジー」エンジンを通じて、データに文脈と意味を付与します。分析結果を運用システムに即座に反映する「アクションタイプ(実行能力)」を通じて、現場担当者がIT部門の助けなしに直接ビジネスを指揮するデータ民主化を実現します。 5. 巨大な再配線：AIインテリジェンススタック戦略 どんな問題：インターネット時代の「決定論的計算」方式からAI時代の「確率的予測」方式へと技術パラダイムが根本的に変わり、既存のビジネス構造が丸ごと揺らいでいます。 どう解決：半導体からアプリケーションまでつながる「5段階インテリジェンススタック」マップを通じて変化の実体を解明します。AI機能を直接作るか(Build)買うか(Buy)を決定する戦略的意思決定フレームワークを提供し、自律運営企業へと向かうロードマップを描きます。 6. 忘れるAI：フィードバックを通じた潜在力最大化 どんな問題：新しい情報を学ぶと既存の知識を忘れてしまうAIの「破滅的忘却」現象と、一方的な命令によりAIの性能が十分に発揮されないコミュニケーションの問題があります。 どう解決：AIに命令する代わりに「コーチング」と例示(サンプル)中心の対話法を習得させます。AIの行動変化ショック(KLダイバージェンス)を最小化する段階的フィードバック技術を通じて、AIが既存の知識を維持しながらも新しい能力を習得させる科学的なトレーニングパートナーになる方法を伝授します。 7. エンジニアリング財務インテリジェンス(Financial Intelligence) どんな問題：過去の帳簿記録と規制遵守にのみ留まっている財務システムでは、不確実性に満ちた未来の資本配分を最適化できません。 どう解決：生成AIを活用し、リアルタイムで数千の変数を演算する「動的シナリオ企画(ウォーゲーム)」体制に転換します。単純な数値を戦略的シグナルに変換する「ファイナンシャルLLM」活用法を通じて、CFOが単純な管理者を超えて企業価値を設計する戦略的アーキテクトへと生まれ変わるよう支援します。

データが爆発的に増加し、リアルタイム処理が重要となる時代に、エッジコンピューティングはもはや選択ではなく必須技術として確立されています。本講座は、エッジコンピューティングの核となる概念から実際のビジネス環境に適用する構築戦略まで、すべてを体系的に学習できるよう構成されています。 本講座を通じ受講生の皆様は、エッジコンピューティングの基本原理をしっかり固め、実際の業務やプロジェクトに適用できる実践的な知識とノウハウを習得します。未来IT環境のコア技術であるエッジコンピューティングの専門家として成長するための、最も確実な第一歩を踏み出しましょう！

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。

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。

ChatGPTは使っているのに、 なぜこんな答えが出るのか説明するのは難しくありませんでしたか? 「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る」 「AI会議で概念説明がいつも曖昧になる」 この講義はまさにこ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説明できる基準を作ります。

AIの活用能力が給料を決めます。 毎日やっていた退屈な反復業務、今こそAIに任せましょう 「業務自動化のほぼすべて」は、コーディング知識がなくても数回のクリックだけで自分の業務を自動的に処理する自動化システムを作る方法をお教えします。退屈な文書作業とデータ整理から解放され、他の人より一歩先を行く「AI仕事の達人」に生まれ変わります。

AI技術の現在と未来を理解し、機械学習などのAIモデルのテスト過程を体験し、テスターの役割を学びます。 AIベースのシステムテスト戦略の策定からテストケースの設計・実行、またテスト支援のためのAI活用方法まで幅広く習得します。 本コースはISTQBのAI Testingシラバスに基づいて進められ、ISTQB AI Testing資格試験を完璧に準備できる機会を提供します。

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座はAIがPythonだけの領域という偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、コーディング能力まで付与します。 OpenAI APIベースでAIアーキテクトとして成長しましょう。 AIライター、翻訳者、画家、コーディングパートナーなど様々なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成など核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作ります。 システムメッセージでAIの役割を付与し、有害コンテンツ検閲まで学びながら 既存Javaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。