LLM核心理論、構造で理解する -ChatGPT・RAG・Agentの作動原理を一度に-

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。

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

4.5

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!

5.0

구윤모

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。

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、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


LLMの作動原理を
自分のものにする確かな理論講義

AI時代を牽引する核心技術、LLMを深く理解します。


ChatGPTやGeminiを使っているけれど、その仕組みが気になっていましたか?
この講義はLLMの基本概念から一歩ずつ説明し、

プロンプト・RAG・Agentの核となる技術を、難しく感じることなく理解できるようサポートします。

LLMの作動原理を

自分のものにする理論講義

ChatGPTやGeminiを使っていますが、

なぜそのような答えが出るのか、不思議に思ったことはありませんか?

この講義は、LLMの基本構造から核心的な概念まで

複雑な数式を使わず、理解を中心に説明します。

Transformer、Self-Attentionはもちろん

プロンプト・RAG・Agentが

LLMの内部でどのように動作しているのかを、自然に繋げて理解することができます。

ツールの使い方ではなく、

AIを判断できる基準を作る講義です。


本講義は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

基盤を築くための講義です。

この講義は何が違うのですか?

この講義は、単なるツールの使い方やテクニックを扱うものではありません。

LLMが

  • どのように文맥(コンテキスト)を理解し、

  • なぜハルシネーション(Hallucination)が発生し、

  • 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

数式なしで、構造を中心に一歩ずつ核心的な内容について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的な概念を
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に構成しました。


このような方に特におすすめです

  • ChatGPTは使っているけれど、LLMの概念がいつもあやふやな方

  • RAG・Agentの話が出ると会議で理解が追いつかない企画者・PM

  • AI導入や活用戦略を悩んでいる現場の実務担当者

  • 開発者ではないけれど、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

この講座は、このような内容ではありません。

  • ❌ ChatGPT 機能説明の講義

  • ❌ 特定のAIツールの使い方中心の講義

  • ❌ 自動化・業務効率中心の実習講義

この講義はLLMの構造と作動原理を理解する理論中心の講義です。

この講義を受けると

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


Section 1 - 生成AIおよびLLMの基本理解

生成AIとLLMの基本原理を探究します。LLMが膨大なテキストデータを通じて、言語の意味と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。

Section 2 - LLMトレンドおよび産業動向分析

LLM技術の最新の発展トレンドを把握し、グローバルなAI競争環境におけるLLMの未来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上で役立つでしょう。

Section 3 - LLM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(エンベディング)、ベクトル空間、コンテキストウィンドウなどの核となる概念を理解し、主要な出力制御パラメータについて学びます。

Section 4 - プロンプトエンジニアリング手法

LLMの性能を最大限に引き出す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テクニックを扱います。Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought(CoT)など、さまざまなパターンを習得し、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の限界補完

LLMのハルシネーション(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の核となる要素である埋め込み(Embedding)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性能向上戦略

RAGシステムの正確性を評価する指標と方法論を学習し、実際に適用可能な性能改善手法を探求します。これを通じて、RAGシステムの効率性と信頼性を高める方策を模索します。

Section 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)などの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。

Section 8 - LLMエージェントの理解と活用

エージェントの概念と構造を理解し、多様なLLMエージェントのタイプを詳しく見ていきます。実際の業務やサービスにエージェントをどのように活用できるか、具体的な事例を通じて学習します。

Section 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、作動原理、そして構造および活用方法を比較分析します。これを通じて、高度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を使っているけれど、その原理が気になりませんか?この講義では、LLMの仕組みを数式を使わず、構造を中心に分かりやすく解説します。ハルシネーション(幻覚)が起こる理由から、プロンプト、RAG、ファインチューニング、そしてエージェントがなぜ必要なのか、その根本的な原理を把握することができます。


Point 2. LLM의 원리를 쉽게 이해할 수 있습니다.

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ています。

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することなく理解し、説明できる理論的な基準を持つことができます。また、ハルシネーション(幻覚)、最新性、コンテキストの制限など、LLMが持つ構造的な限界を理解することで、

何を期待すべきか、そして何を期待すべきでない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を理解する理論的フレーム

LLMが持つ構造的な限界を補完するために登場したRAGアーキテクチャの核となる構成要素と、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肢となるのかを構造的に説明します。Agentについても「どう作るか」ではなく、Agentが必要な理由や内部構造、単純な自動化とどのような違いがあるのかを中心に扱います。


Point 4. AIを理解する視点を作る

「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養うことを目的としています。

トークン、埋め込み(エンベディング)、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まとめます。


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らない。
この講義は、まさにそのような方々のために作りました。


✔️ LLM의基本原理から理解したい入門者

  • LLMがハルシネーション(幻覚)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、どのように動作するのかを知りたい方

  • 単なるツールの使い方を超えて、AIの仕組みを根本から理解したい方

✔️ 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立案時に、LLMの限界を考慮して現実的な活用策を模索したい方

✔️ 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

  • どの手法(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、判断基準を確立したい方

  • 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」のように使わないでください。
LLMの作動原理を理解する専門家へと生まれ変わりましょう。

受講前のご注意事項

  • 本講義は
    LLM(大規模言語モデル)の構造と作動原理を理解することに焦点を当てた
    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したものではありません。

前提知識および注意事項

  • LLM、Transformer、Self-Attentionなどの核心概念について、基本的な理解があると望ましいです。

  • 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、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

こんにちは
HappyAIです。

5,080

受講生

287

受講レビュー

52

回答

4.6

講座評価

11

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、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。

 


🎒 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, 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


🔹 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

2023

  • 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


💻 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, 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)


🔹 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

全体

20件

4.5

20件の受講レビュー

  • goldie7님의 프로필 이미지
    goldie7

    受講レビュー 11

    平均評価 5.0

    5

    63% 受講後に作成

    基礎固めに最適です。

    • jhjun809님의 프로필 이미지
      jhjun809

      受講レビュー 2

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      LLMについて知識が全くなかったのですが、今はLLMが何なのか大体わかるようになりました(笑)ありがとうございます!

      • leckar12311219님의 프로필 이미지
        leckar12311219

        受講レビュー 23

        平均評価 5.0

        5

        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!

        • 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。

      • 20007013611님의 프로필 이미지
        20007013611

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        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。

        • ymkoo님의 프로필 이미지
          ymkoo

          受講レビュー 9

          平均評価 5.0

          5

          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。

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