
AI研究者が教えるChatGPTを活用したPython基礎文法
HappyAI
ChatGPTの活用法も学び、Pythonの基礎文法も一緒に学びたい方に役立つ講座です。Pythonの基礎文法を学び、整理したい方に役立つ講座です。
入門
ChatGPT, Python, prompt engineering
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。
受講生 177名
難易度 入門
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
Goldie
基礎固めに最適です。
5.0
leckar1231
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!
5.0
구윤모
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。
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、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ーを考慮した現実的な判断感覚
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、必須概念のまとめ
プロンプトエンジニアリングの核心技法 (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の概念がいつもいまいち掴めない方へ
RAG・エージェントの話が出ると会議で理解が追いつかない企画者・PM
AIの導入や活用戦略を悩んでいる現場の実무担当者
開発者ではないけれど、AI LLMをしっかりと理解したい方
「LLM基礎理論入門講座」を探している学習者
5,051
受講生
284
受講レビュー
52
回答
4.6
講座評価
11
講座
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、メディア、政策、学術データなど
多様な非定型データを分析してきました。
最近では生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用し、
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。
📧 Email : leejinkyu0612@naver.com
🌐 ホームページ : https://happyaidata.kr
📝 Blog : https://blog.naver.com/leejinkyu0612
📺 YouTube : https://www.youtube.com/@HappyAI_0612
💻 GitHub : https://github.com/leejin-kyu
📞 Mobile : 010-9973-2113
💬 KakaoTalk : jinkyu0612
※ コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)
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, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis
工学博士(人工知能)
東国大学校 人工知能大学院
専門分野: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)
2021 ~ 2023
AI・ビッグデータ専門企業 ステラビジョン 開発者
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
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
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
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 – インフラン
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
ChatGPT活用のPython基礎 – 京畿大学校
ビッグデータ専門家課程特別講義 – 檀国大学校
ビッグデータ分析の基礎 – レットユーインエデュ
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, including public institutions, corporations, and research institutes
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くLLM技術の認識分析 (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)
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
全体
27件 ∙ (1時間 31分)
1. 生成AIとLLMの基礎概念
01:35
2. LLMの背景技術と発展過程
11:33
3. LLMの限界
03:38
6. トークン(Token)の概念
03:20
7. 埋め込みとベクトル空間の概念
03:48
8. コンテキストウィンドウの概念
01:35
9. 主要な出力制御パラメータの紹介
05:21
全体
19件
4.5
19件の受講レビュー
受講レビュー 9
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 23
∙
平均評価 5.0
5
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!
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。
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 10
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平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
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