LLMの核心理論を構造で理解する -ChatGPT・RAG・Agentの仕組みを一度に-

ChatGPTは使うけれど、 なぜこのような回答が出てくるのか、説明するのは難しいと感じ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に関する会議では、概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにこのような方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られます。

難易度 入門

受講期間 無制限

ChatGPT
ChatGPT
prompt engineering
prompt engineering
LLM
LLM
RAG
RAG
AI Agent
AI Agent
ChatGPT
ChatGPT
prompt engineering
prompt engineering
LLM
LLM
RAG
RAG
AI Agent
AI Agent

学習した受講者のレビュー

4.4

5.0

HJ

100% 受講後に作成

全体的な概念をつかむのに本当に良い内容です!講義資料はどのように提供していただけますか?

5.0

Goldie

63% 受講後に作成

基礎固めに最適です。

5.0

leckar1231

100% 受講後に作成

講義資料の提供とQ&Aへの回答さえ行われれば、より良くなると思います。全体的な概念を把握するには、本当に素晴らしい内容です!

受講後に得られること

  • LLMが回答を生成する過程を理解する構造的思考

  • プロンプト・RAG・Agentなどの核心概念を混同しないための基準

  • AI関連の議論を正確に追うことができる理解力

  • LLMの限界とパラメータを考慮した現実的な判断感覚


LLMの動作原理を
自分のものにする確かな理論講義

AI時代をリードする核心技術、LLMを深く理解します。


ChatGPTやGeminiを使っているものの、その仕組みが気になったことはありませんか?
この講義では、LLMの基本概念から順を追って説明し、

プロンプト・RAG・Agentの核心技術を難なく理解できるようサポートします。

LLMの動作原理を

自分のものにするための理論講座

ChatGPTとGeminiを使用していますが

なぜそのような答えが出てくるのか、気になったことはありませんか?

この講義では、LLMの基本構造から核心概念まで

複雑な数式なしで、理解を重視して説明します。

TransformerやSelf-Attentionはもちろん

プロンプト・RAG・Agentが

LLM内部でどのように機能するのかを自然につなげて理解できます。

ツールの使い方ではなく、

AIを判断できる基準を身につけるための講義です。


本講義ではLLMの思考構造を理解し、

プロンプト、RAG、Agentなどの最新技術を活用するための

基盤を整えるための講義です。

この講義は何が違うのでしょうか?

この講義では、単なるツールの使い方やテクニックは扱いません。

LLMが

  • どのように文脈を理解し

  • なぜ幻覚(Hallucination)が発生し、

  • そこで、なぜプロンプト・RAG・ファインチューニング・Agentが登場したのかを述べます。

数式なしで、構造を中心に順を追って核心的な内容の理論を説明します。

Transformer、Self-Attention、トークン、埋め込みといった核心概念を
論文の羅列ではなく、直感的な流れでつなげて理解できるよう構成しました。


このような方に特におすすめです

  • ChatGPTは使っているものの、LLMの概念がいつも混乱してしまう方

  • RAG・Agentの話になると会議で理解できない企画担当者・PM

  • AI導入や活用戦略を検討している現場の実務担当者

  • 開発者ではないものの、LLMを正しく理解したい方

  • 「LLM理論入門講座」を探している学習者

この講義は、このような講義ではありません

  • ❌ ChatGPTの機能説明講座

  • ❌ 特定のAIツールの使い方に重点を置いた講義

  • ❌ 自動化・業務効率を重視した実習講座

この講義はLLMの構造と動作原理を理解する理論中心の講義です。

この講義を受講すると

AIをただ使う人から
AIを理解し、設計できる人へ


LLMの核心原理を
理解する構造中心の学習


セクション1 -生成AIおよびLLMの基礎理解

生成AIとLLMの基本原理を探求します。LLMが膨大なテキストデータを通じて言語の意味や文脈を統計的に学習し、自然な文章を生成する仕組みを理解します。

セクション2 - LLMのトレンドおよび業界動向分析

LLM技術の最新の発展トレンドを概観し、グローバルなAI競争の構図におけるLLMの今後の戦略的方向性を分析します。これは、LLM技術の現在と未来を展望するうえで役立つでしょう。

セクション3 - LLMの動作原理の基礎

LLMの根本的な動作原理を学習します。トークン、埋め込み、ベクトル空間、コンテキストウィンドウなどの主要概念を理解し、主要な出力制御パラメータについて学びます。

セクション4 - プロンプトエンジニアリング技法

LLMの性能を最大化するためのプロンプトエンジニアリングの基本概念と高度な手法を扱います。Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought(CoT)など、さまざまなパターンを身につけ、効果的なプロンプト作成能力を養います。

Section 5 - RAGによるLLMの限界の補完

LLMの幻覚(Hallucination)や最新情報の不足といった限界を克服するためのRAG(Retrieval-Augmented Generation)アーキテクチャを学習します。RAGの主要要素である埋め込みとベクトルデータベースを理解し、全体の動作フローを把握します。

Section 6 - RAGの性能向上戦略

RAGシステムの精度を評価する指標と方法論を学び、実際に適用可能な性能改善手法を探求します。これにより、RAGシステムの効率性と信頼性を高める方法を模索します。

セクション7 -ファインチューニングおよび軽量チューニング戦略

特定のタスクやドメインにLLMを適応させるファインチューニングの基本概念と適用戦略を学びます。また、PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)のような軽量チューニング手法を通じて、効率的なモデルチューニング方法を習得します。

セクション8 - LLM Agentの理解と活用

Agentの概念と構造を理解し、さまざまなLLM Agentの種類を見ていきます。実際の業務やサービスにAgentをどのように活用できるか、具体的な事例を通じて学びます。

セクション9 -MCPおよびA2Aの最新理論

最新のマルチエージェントシステム理論であるMCP(Multi-agent Cooperative Planning)とA2A(Agent-to-Agent)の概念、動作原理、構造および活用方法を比較分析します。これにより、先進的なエージェントシステム設計を理解します。

理論から実践まで


Point 1. LLMの核心原理を数式なしで理解

ChatGPTは使っているけれど、その仕組みが気になりませんか?この講義では、LLMの動作方式を数式なしで、構造を中心にわかりやすく説明します。ハルシネーションが起こる理由から、プロンプト、RAG、ファインチューニング、エージェントがなぜ必要なのか、その根本原理を理解できます。


ポイント2。LLMの原理を簡単に理解できます。

単なるツールの使い方ではなく、LLMがどのような思考構造で動作するのかを理解することに焦点を当てます。

これにより、AI関連の会議や企画書に登場する概念を混同せずに理解し、説明できる理論的な基準を得られます。また、ハルシネーション、最新性、コンテキストの限界など、LLMが抱える構造的な限界を理解することで、

何を期待でき、何を期待してはいけないのかを判断できるようになります。

Point 3. RAG・ファインチューニング・Agentを理解するための理論的フレームワーク

LLMが持つ構造的な限界を補完するために登場したRAGアーキテクチャの主要構成要素と、全体の動作フローを理論的に理解します。また、ファインチューニングと軽量チューニング手法(PEFT、LoRA)がどのような問題を解決するために設計されたのか、そしていつ適切な選択となるのかを構造的に説明します。Agentについても「どのように作るか」ではなく、Agentが必要とされる理由や内部構造、単純な自動化との違いを中心に扱います。


Point 4. AIを理解する視点を身につける

「AIをただ使う段階」から抜け出し、AIを構造的に理解する視点を身につけることを目的とします。

トークン、埋め込み、コンテキストウィンドウといったLLMの核心概念から、MCP、A2Aなど最新のマルチエージェント理論まで

なぜこのような構造が登場したのかを中心に整理します。


ChatGPTは使っているけれど、なぜこのように動作するのかは分かりません。
この講義は、まさにこのような方のために作りました。


✔️ LLMの基本原理から理解したい初心者

  • LLMが幻覚(Hallucination)を起こす理由を構造的に理解したい方

  • プロンプト、RAG、ファインチューニング、エージェントがなぜ必要で、どのように機能するのかを知りたい方

  • 単なるツールの使い方にとどまらず、AIの動作の仕組みを根本的に理解したい方

✔️ AI関連の会議や企画書でLLMの概念を正確に説明したい企画担当者/実務担当者

  • LLMの核心原理(トークン、埋め込み、コンテキストウィンドウ)を明確に説明したい方

  • RAG、ファインチューニング、エージェントなど、最新のLLM技術トレンドを理解したい方

  • AIサービスの企画および戦略策定時に、LLMの限界を考慮して現実的な活用方法を模索したい方

✔️ LLMを業務に効果的に適用したい現役の開発者/データアナリスト

  • LLMの推論および回答生成プロセスを構造的に理解し、開発に活用したい方

  • どのアプローチ(プロンプト、RAG、ファインチューニング、エージェント)が問題解決に適しているかを判断する基準を設けたい方

  • LLMの限界(ハルシネーション、最新性、コンテキスト)を克服し、実際のサービスに適用する戦略を設計したい方


もうAIを'ブラックボックス'のように使うのはやめましょう。
LLMの動作原理を理解する専門家へと成長しましょう。

受講前の参考事項

  • 本講義は
    LLM(大規模言語モデル)の構造と動作原理を理解することに重点を置いた
    理論中心の講義です。.

    • 実習は概念の理解を助けるための補助的な手段です。

    • 特定のAIツールの使い方や実務の自動化を目的とするものではありません。

前提知識および注意事項

  • LLM、Transformer、Self-Attentionなどの主要概念について基本的な理解があるとよいでしょう。

  • トークン、コンテキストウィンドウ、埋め込みなどの関連用語に慣れていると、学習に役立ちます。

  • AI LLMの仕組みに対する好奇心と学習意欲が重要です。



こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LLMとTransformer、Self-Attentionの核心原理

  • トークン、コンテキストウィンドウ、埋め込みなどの必須概念の整理

  • プロンプトエンジニアリングの主要な手法(Zero-shot、Few-shot、CoT)

  • RAGの全体構造と精度改善方法

  • ファインチューニング vs RAGの違いと選択基準

  • AIエージェントの構造と実際の活用シナリオ

  • MCP、A2Aなど最新のマルチエージェント理論の動向

前提知識、
必要でしょうか?

  • ChatGPTは使っているけれど、LLMの概念がいつも混乱してしまう方

  • RAG・エージェントの話になると、会議で理解できない企画担当者・PM

  • AIの導入や活用戦略を検討する現場の実務担当者

  • 開発者ではないけれど、AI LLMを正しく理解したい方

  • 「llm基礎理論入門講義」を探している学習者

こんにちは
HappyAIです。

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受講生

319

受講レビュー

52

回答

4.5

講座評価

12

講座

イ・ジンギュ | Lee JinKyu

AI・LLM・ビッグデータ分析専門家 / Happy AI 代表

👉詳細な経歴は下記のリンクからご確認いただけます。
https://bit.ly/jinkyu-profile

こんにちは。
AIとビッグデータ分析を研究・開発・教育・プロジェクトの現場で一貫して扱ってきた
ハッピーAI代表のイ・ジンギュ(工学博士、人工知能)です。

自然言語処理(NLP)とテキストマイニングに基づき
アンケート、文書、レビュー、報道、政策、学術データなど
多様な非定型データを分析してきており、
最近では生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用して
組織や業務環境に合わせた実務中心のAI活用方法を伝えています。

サムスン電子、ソウル大学、教育庁、京畿研究院、山林庁、
国立公園管理公団、ソウル市など多数の公共機関・企業・教育機関と協業しており、
医療・コマース・生態・法学・経済・文化など多様なドメインで計200件以上の研究・分析プロジェクトを遂行しました。

 


🎒 講演および外注に関するお問い合わせ

コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)


📘 Bio (要約)

  • 2024.07 ~ 現在
    生成AI・ビッグデータ分析専門企業 ハッピーAI代表, công ty chuyên về phân tích Big Data và AI tạo sinh, a Generative AI and Big Data Analytics Company

  • 工学博士(人工知能)
    東国大学校 人工知能大学院

     

    専攻詳細:大規模言語モデル(LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    パブリックニュース AIコラムニスト
    (生成AIのバイアス、RAG、LLM活用イシュー)(Các vấn đề về định kiến trong AI tạo sinh, RAG, ứng dụng LLM)

  • 2021 ~ 2023
    AI・ビッグデータ専門企業 ステラビジョン 開発者, công ty chuyên về AI và Big Data

  • 2018 ~ 2021
    政府出資研究機関 自然言語処理・ビッグデータ分析研究員 tại Viện nghiên cứu do Chính phủ đầu tư


🔹 専門分野(講義・プロジェクト中心)

  • 生成AIおよびLLMの活用

    • Private LLM, RAG, Agent

    • LoRA・QLoRAファインチューニングの基礎

  • AIベースのビッグデータ分析

    • アンケート・レビュー・報道・政策・学術データ

  • 自然言語処理(NLP)・テキストマイニング

    • トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク

  • 公共・企業AI業務自動化

    • 文書の要約・分類・分析

       


🎒 Courses & Activities (選別)

2025

  • LLM/sLLM アプリケーション開発
    (ファインチューニング・RAG・Agent ベース) – KT

2024

  • LangChain・RAGベースのLLMプログラミング – サムスンSDS

  • LLM理論およびRAGチャットボット開発実務 – ソウルデジタル財団

  • ChatGPTベースのビッグデータ分析入門 – レットユーインエデュ

  • 人工知能の基礎・プロンプト技法 – 韓国職業開発院

  • LDA・感情分析 with ChatGPT – インフロン

  • Pythonベースのテキスト分析 – ソウル科学技術大学校

  • LangChainを活用したLLMチャットボット作成 – インフラン

2023

  • ChatGPTを活用したPython基礎 – 京畿大学校

  • ビッグデータ専門家課程 特講 – 檀国大学校

  • ビッグデータ分析基礎 – レットユーインエデュ


💻 Projects (要約)

  • Private LLMベースのRAGチャットボット構築 (韓国電力公社)

  • LLMベースの森林復元ビッグデータ分析 (国立森林科学院)

  • 内部ネットワーク専用 Private LLM テキストマイニングソリューション (政府機関)

  • Instruction Tuning・RLHFベースのLLMモデル開発

  • ヘルスケア・法学・政策・教育データ分析

  • アンケート・レビュー・報道データAI分析

→ 公共機関・企業・研究機関を含め200件以上の実績 bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Publication (選別)

  • Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)

  • ニュース記事ビッグデータに基づいたLLM技術認識分析 (2024)

  • NLPベースのテキストマイニング研究多数
    (森林・環境・社会・ヘルスケア分野)


🔹 その他

  • Pythonベースのデータ分析・可視化

  • LLMを活用したデータ分析

  • ChatGPT・LangChain・Agentを活用した業務生産性の向上

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カリキュラム

全体

27件 ∙ (1時間 31分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

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26件

4.4

26件の受講レビュー

  • present29263701님의 프로필 이미지
    present29263701

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    • ymkoo님의 프로필 이미지
      ymkoo

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      33% 受講後に作成

      理解しやすく、明確な説明が勉強の大きな助けになります。

      • leckar12311219님의 프로필 이미지
        leckar12311219

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        講義資料の提供とQ&Aへの回答さえ行われれば、より良くなると思います。全体的な概念を把握するには、本当に素晴らしい内容です!

        • leejinkyu0612
          知識共有者

          高い評価をいただき、ありがとうございます。講義資料は leejinkyu0612@naver.com までお問い合わせいただければ、お送りいたします。

      • goldie7님의 프로필 이미지
        goldie7

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        63% 受講後に作成

        基礎固めに最適です。

        • 20007013611님의 프로필 이미지
          20007013611

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          100% 受講後に作成

          最新の主要なAI概念について、概論として聞くのに良かったです。

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