Azure上のLangChain - スケーラブルなLLMアプリケーションの構築 - (2026)

「Mastering Model Context Protocol (MCP)」は、開発者が実用的で安全、かつ本番環境に対応したAIバックエンドを構築できるよう設計された、エンジニアリング重視の実践的なコースです。 LLMの統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する何千人もの受講生の混乱を解消してきた経験から、最も一般的な課題を解決するためにこのコースを作成しました。 「LLMが安全に呼び出せる、信頼性の高いバックエンドを構築するにはどうすればよいか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すべきか？」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか？」 「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すべきか？」 本コースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全にセキュアでDocker化されたシステムのデプロイまで、ステップバイステップでガイドします。 すべてのレッスンはハンズオン形式で、複雑さを取り除き、モダンなAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを習得できるように設計されています。 曖昧なチュートリアルに不満を感じており、MCPについて明確で具体的、かつエンジニアリングレベルの理解を深めたいと考えているなら、このコースはまさにあなたのためのものです。

このコースは、プログラミング初心者の方が短く集中的で実践的なレッスンを通じてPythonを学べるように設計されています。1日約15分の一口サイズのセッションで、Pythonの核となる概念を段階的に指導し、コーディングを親しみやすく、圧倒されにくいものにしています。 初心者が直面する一般的な学習障壁（構文、ロジック、問題解決に関する混乱など）を克服する支援をしてきた経験に基づき、明確さ、反復、そして実践的な練習を重視しています。各レッスンは前回の内容を基に構築され、実践的な演習と定期的な復習日によって強化されます。 30日間の終わりには、受講者はPythonの基礎を理解するだけでなく、コース全体で学んだすべての概念を結びつけて、自信を持って独自のコマンドラインPythonアプリケーションを構築できるようになります。

このコースでは、LangChainフレームワークを使用して、高度なRAGシステムの設計、構築、評価方法を学びます。LCEL、Runnables、高度な検索技術、チャンク分割戦略、クロスエンコーダーによるリランキング、エージェント型RAG、ツール呼び出し、SQL連携、そしてNeMo Guardrailsを用いた安全性確保の技術を習得します。また、LangFuse、React、FastAPI、Dockerを使用して、フルスタックAIチャットボットのトレース、デバッグ、デプロイ方法についても学びます。

このコースで学べること 「LangGraph in Action」へようこそ。本コースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイを習得するための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、かつ本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基礎からフルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを具現化するために必要なスキルを身につけることができます。 コースのハイライト 状態ベースの設計：LangGraphの核心であるノードとエッジの概念を深く掘り下げ、構造化されメンテナンス性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理：チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探索し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー：ヒューマン・イン・ザ・ループ（human-in-the-loop）システムの構築、並列実行の実装、そしてマルチエージェントパターンの習得を目指します。 本番対応の開発：非同期操作やサブグラフについて学び、FastAPIとDockerを使用してフルスタックアプリケーションを作成します。 コースを終える頃には、強力な理論的理解だけでなく、オープンソースツールのみを使用して、あらゆる場所にAIエージェントをデプロイするための実践的なスキルが身についているはずです。時代の先端を行きたい開発者の方も、AIツールキットを拡張したい経験豊富なエンジニアの方も、このコースは急速に成長するAIエージェントの分野に必要な力を提供します。 実社会のアプリケーションでAIエージェントの採用が進む中、このコースは、実用的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイするための準備を整えます。さあ、一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう！

非専攻者でも簡単に理解できるpythonの理論と実習過程で進行されます。 応用プログラム開発で構築される全体ロードマップでの最初の段階であるpythonプログラミング入門過程です。 [全体-ロードマップ] python基礎->python深化->自動売買-バックテスト開発->自動売買-リアルタイム開発->自動売買-LLM活用

ドッカーを実際に使ってみると、常に登場するドッカーコンポーズ！何が良いのか、どのように活用するのかを実習で学ぶことができます。

非専攻者の立場からも簡単に理解でき、実戦ですぐに適用可能なCI/CD入門講義を作ってみました!

毎日残業していた金代理、いかにして1時間で「定時退社の妖精」になったのか？ あなたの「退勤時間」を取り戻す秘訣 エクセルの数式が一つ壊れて徹夜したり、誤字一つのせいで報告書全体が台無しになったりした経験、社会人なら誰でも一度はありますよね？ この講座は、そんな「繰り返される苦しみ」を断ち切るために企画されました。複雑なコーディングの文法を覚える必要はありません。テキストで命令すればコードを書いてくれるAIツール「Cursor AI」と、誰でも簡単にウェブサイトを作成できる「Streamlit」を活用します。 私が実際に経験した実務の「かゆいところ」（拠点別のファイル統合、修理対象の自動分類、PDF確認書の無限生成など）を、Pythonのコードを一行も書かずに「言葉で対話しながら」解決するプロセスをそのまま詰め込みました。このプロセスを終えれば、皆さんは単なる事務員ではなく、チームの業務効率を革新する「デジタルトランスフォーメーション（DX）専門家」へと生まれ変わるはずです。

開発チームの顔色を伺わず、今度は私が直接作る!この講義は、企画、マーケティング、営業など実務担当者が開発者の助けなしにAIツールを活用してウェブサービスの核心機能を直接実装できるようサポートします。

単純にコマンドを暗記する講義ではありません。 なぜコンテナが登場したのか、Dockerがどのような原理でイメージを作成し実行するのか、 技術の「流れ」を感覚的に理解できるよう支援する実戦型入門コースです。 初めてDockerに触れる方も、この講義を受講すれば「コンテナがなぜ必要な技術なのか」 自分で説明できるようになります。

RabbitMQ, Kafka, RedisとPython Flaskを統合し、大規模トラフィック処理とリアルタイムストリーミングを実践プロジェクトで学ぶ講座です。

ドメイン購入およびeksを活用したspringboot本番サーバーデプロイ、docker基礎、kubernetes基礎、aws基礎、github actionsを通じたCI/CD自動化、argocd、prometheus/grafanaなどdevops全般について学びます。

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

コーディングは全く知らなくて大丈夫です。バイブコーディングを半日勉強すれば、コードを書かずにプログラムが作れるようになります。 Webスクレイピング、TTS、チャットボット、ゲームなど、ステップごとに10個のサンプルを自分で作りながら、最新のAIコーディング法を習得しましょう。

平凡な会社員も簡単に理解できる開発環境の設定を初めから学びます。の基本的な使い方から高度な機能まで段階的に学習し、効率的な開発環境を構築する方法を習得できます。

print()はもうやめよう！Python loguruライブラリで簡単で強力なロギングを学んでみましょう。 基本概念からファイル管理、FastAPI Webアプリ連携とSlack通知まで、 実習中心で一歩ずつお教えします。

データに基づいて問題を定義し、その判断根拠と意思決定プロセスを明確に説明する能力を身につけることができる。また、単一モデルの性能のみに集中するのではなく、機械学習ワークフロー全体の完成度と信頼性を評価するパイプライン観点の思考を備えることができる。さらに、エラーが発生した際にその原因を逆追跡し、改善方向を導き出す問題解決能力を強化し、エンドツーエンドプロジェクト遂行経験を通じて現場に即座に適用可能な実務型MLパイプライン能力を習得することができる。

FastAPI を活用した Python 非同期プログラミングのすべて

実際のLinux運用環境で発生する代表的な障害5つをそのまま再現したDocker実習環境をベースに、生成型AIと一緒に問題を分析し解決する「実戦型Linuxトラブルシューティング講義」です。 どこから問題を調べればいいのか途方に暮れていた方も、AIのガイドを通じて現場エンジニアの問題アプローチ方式と思考の流れをそのまま身につけることができます。

微積分に対する深い理解と直感を身につけましょう。問題を解き、アルゴリズムを手計算とPythonで実装しましょう。

コーヒー一杯の価格で楽しむ(?)公式ドキュメントから核心だけを抜粋したLangChain基礎講座です。本格的な開発に入る前にLangChainの文法に慣れましょう!

「まだコーディングの本を見て勉強していますか？」 現職のロンドン経営大学で、MBA大学院生と経営学部の大学生から受講評価5.0満点を受けた講義。 AIデータ分析講義を自宅で受講できます。 文系出身の未経験者も、現場で即活用できるデータ分析実務能力と、就職活動完成のためのデータ分析ポートフォリオまで。 コーディングの知識がなくてもChatGPTを活用してデータ分析およびプロジェクト授業を教えている英国教授(British Professor)です。

ChatGPTユーザーに留まらず、Django/Channelsと共にGPTサービス開発者として生まれ変わりましょう。この講義と共にDjango/Channelsの真髄を素早く習得しましょう！

Channels Libraryは、Djangoの哲学の下で開発されたリアルタイムメッセージングライブラリです。 このレッスンでチャンネルの真髄をすばやく学びましょう。