高度なLangChainテクニック：RAGアプリケーションを極める (2026)

LLMの基礎理論、LangChainとRAGの核心的な技術をマスターする講義です。LLMの基礎から実務で使われる最新AI技術を簡単に学ぶことができます!

LLM企画、LLM応用企画担当者のために、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。

LLMの限界と限界克服のための最新技術、そして展望される未来技術について探求します。

Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAGの核心原理と実践的な実装を学習します。トークン効率と遅延時間を最適化する動的ルーティングシステムを設計し、GraphRAGの関係網推論とAgentic RAGの自己評価ループを結合した長期記憶システムを構築します。実務ですぐに活用可能な高度なRAGアーキテクチャ設計能力を完成させるカリキュラムです。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

LLM（Large Language Model）の基礎概念から、高性能LLMであるLlama 2モデルを、私が望むデータセットにFine-Tuningする方法まで、次々と学習します。

『ゼロから作って学ぶLLM』（ギルボット、2025）のGitHubノートブックとボーナスコンテンツを扱う講義です。GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ 『ゼロから作って学ぶLLM』は、セバスチャン・ラシュカ（Sebastian Raschka）が書いたベストセラー『Build a Large Language Model (from Scratch)』（Manning、2024）の翻訳書です。この本は、OpenAIが作ったGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作ってみながら、大規模言語モデルの動作原理を学び活用する方法を提供します。

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

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。

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

単なるチュートリアルだけでは実務への適用は難しいですよね。私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な状態管理とマルチエージェントの設計手法を確実にお伝えします。

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だけの領域だという偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、そしてコーディング能力まで付与します。 OpenAI APIをベースに、AIアーキテクトへと成長しましょう。 AI作家、翻訳家、画家、コーディング仲間など、多様な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/字幕生成などの核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作成します。 システムメッセージでAIに役割を与え、有害コンテンツの検閲まで学びながら、 既存のJavaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。

OpenClawの1・2部まで進めると、結局一人のエージェントにすべてを任せることになります。 そうなると、プロンプトが絡まり、メモリが混ざり、フォルダが整理できなくなり、「これからどう整理すればいいのか」と途方に暮れる瞬間がやってきます。 この講義は、その地点から一段階上へと引き上げるための「マルチエージェント入門編（2.5部）」です。 一つのボットを維持したまま、planner / editorの二つのエージェントに役割を分離し、 各エージェントに異なるワークスペースとTelegramフォーラムのトピックを連携させることで、 「どの部屋で話すかによって異なるエージェントが応答する構造」を実際に構築してみます。 実習を進めると、自分の環境内に - `content_planner`と`content_editor`の二つのエージェントが定義された設定ファイル、 - 企画と下書きが分離されたコンテンツフォルダ構造、 - フォーラムのトピックごとに異なるエージェントが紐付いたTelegramグループ、 - そして、二つのエージェントが協力して作成したInflearn講義紹介文の下書き1つが実際に残ります。 つまり、この講義は「AI秘書1人」で始めたTelegramボットを、 「役割が分かれた小さなAIチーム」へとアップグレードする第一歩を共に設計する実践授業です。

LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変化させているかを探求します。既存の技術との比較を通じて、LLMがなぜ持続可能な核心技術として定着しているのかを理解し、開発者として備えるべき必須の逆量と思考法の変化を学習します。専門講師のインサイトを通じて、LLMアプリケーション開発の本質と未来の方向性を把握することができます。

メイカソンで80%が詰まるポイント、今すぐ解決しましょう。 Raspberry Pi・コンピュータビジョン・LLM・3D設計まで4週間完成! デモ可能なスマートミラーPoCでメイカソン上位入賞達成!

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

有料APIの費用負担なしに、自分のMacBookで最新のGemma 2モデルを直接動かす全工程を学習します。Apple SiliconのMetal APIを活用した性能最大化の手法と、VRAM容量別の最適パラメータ設定をマスターし、FastAPIベースのプロダクションレベルのローカルAIインフラ構築能力を身につけます。

"成果を高めるマーケティングのために、自分のノートPCの中に賢いAIエージェントを構築する方法" ブランド分析から広告素材の動画、画像、カードニュース制作、データ分析まで一度に！ 15年目の大企業出身マーケターが実際に運用している'マーケティングOS'の設計図、スキル、プロンプト、MCP連動、自動化スクリプトをそのままお伝えします。

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

5階層のハーネスアーキテクチャと4つのワークフローレイヤーを通じて、AIエージェントを決定論的に制御し、拡張可能なプロジェクト構造を実務に即座に適用します。 (Claude codeを基準としていますが、他のAIツールにも同様の原理が適用されます。)