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[Pytorch] PyTorchを活用したディープラーニングモデルの構築
YoungJea Oh
直感的でパイソニックなPyTorchを通じて、ディープラーニングモデルを直接構築する方法を学習します。最新のPyTorchバージョンを反映しています。
初級
Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, PyTorch
Claude Codeにただ「作って」と頼んでいませんか? 最初はうまく動きます。しかしプロジェクトが大きくなると、AIはファイルを誤って修正し、ルールを忘れ、同じミスを繰り返します。 この講座では、**最新のClaude Codeを活用しながら**、コーディングを任せつつも、開発者が**設計・権限・コンテキスト・検証をコントロールする方法**を学びます。 **設計 → 計画 → 実装 → テスト → GitHub PR** 開発者の判断とレビューを軸に、この一連のプロセス全体にAI開発自動化を適用します。
1名 が受講中です。
難易度 初級
受講期間 無制限
Claude Codeのインストールと権限設定からCLAUDE.md、Plan Mode、コンテキスト管理まで、主要機能を体系的に活用できます。
MCP、サブエージェント、スキル、フックを活用して反復的な開発作業を自動化し、Claude Codeの機能を拡張できます。
AIが生成したコードをテストとフィードバックループで検証することで、成果物の安定性と品質を高められます。
単なるバイブコーディングを超え、開発者が主導権を維持しながらAIと協働するエージェンティック開発ワークフローを構築できます。
Claude Codeを単なるコード生成ツールではなく、実際の開発を共に行うAI開発エージェントとして活用する方法を学びます。
CLAUDE.md → Plan Mode → 実装 → テスト → GitHub PR まで実際の開発フローに沿って進めながら、
Skills · Hooks · MCP · Subagents を活用して反復作業を自動化する方法まで学びます。.
単に「Claude、作って」と依頼するレベルを超え
SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PRという体系的なAI開発ワークフローを完成させます。.
Claude Codeのインストール、権限、Sandbox、コンテキスト管理
CLAUDE.mdとSPECドキュメントを活用したプロジェクトルール設計 and SPEC documents
Plan Modeを利用した実装計画のレビュー
テストとGitHub Issue/PRベースの実践開発
Skills・Hooks・MCP・Subagentsを活用した開発自動化
3つの実践プロジェクトを通じた段階的な実習
Claude Codeに自然言語でコーディングを依頼してみたものの、
間違ったファイルを修正したりする】【。
プロジェクトのルールを忘れてしまったり、
同じ説明を繰り返さなければならず、
成果物をいちいち再確認しなければならないため、
「便利ではあるけれど、実際のプロジェクトで使うのは不安だ」と感じているなら、この講義が役立ちます。 this course will help.
単なるコード生成ではなく
要件作成 → 計画レビュー → 実装 → テスト → エラー修正 → GitHub PR
までClaude Codeとともに実行する方法を学びたい方に適しています。
個人プロジェクトだけでなく、既存のコードベースを分析・修正する実践的な使い方も学びます。
CLAUDE.mdとPlan Modeを超えて and Plan Mode
Skills · Hooks · Plugins · MCP · Subagents · Worktree · CI
などのClaude Codeの拡張機能を活用して、繰り返し発生する開発業務を自動化し、AI開発環境をさらに一段階進化させたい方におすすめです。
講義を終えると、Claude Codeに単にコードを書かせるだけでなく、AIがどのように作業するかを設計し、制御できるようになります。
プロジェクトごとにCLAUDE.mdとSPECを作成してAIに開発ルールを伝達できます。.
すぐにコーディングさせる前に、Plan Modeで実装計画を確認して修正できます。
Claude Codeの権限とSandboxを設定して安全に作業させることができます。
既存のコードベースを分析し、バグを見つけて修正し、テストできます。
GitHub Issueを分析し、コードを修正してPRまでつなげる開発フローを構築できます。
Skills · Hooks · MCPを活用して反復作業を自動化できます。
Subagentsを活用して、複数のAIエージェントに役割を分担して作業させることができます。
SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR
という一貫したClaude Code開発プロセスを、自分のプロジェクトに適用できるようになります。
Claude Codeを初めてインストールして使う段階からCLAUDE.md、Plan Mode、Sandbox、Context管理、実装、テスト、GitHub PRまで、実際の開発フローに沿って学びます。
Claude Codeの基本的な使い方にとどまらず、Skills、Hooks、MCP、Subagents、GitHub・CIなどの高度な機能を活用して、繰り返し発生する開発業務を自動化する方法を学びます。
目標は、AIが単にコードを書くことを超え、反復作業は自動化し、開発者は設計・判断・検証に集中する開発環境を作ることです。
Claude Codeのコマンドと機能を一つずつ説明するだけでも、講座を作ることはできます。
しかし、機能は変わり続けます。
私がより重要だと考えたのは、機能そのものよりもAIとともに開発する方法です。
そこでこの講義では、一貫した開発フローを中心に説明します。
SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR
要件を整理し、
Claude Codeに実装計画を立てさせ、
開発者がその計画を確認したうえで実装し、
テストとレビューを経てGitHub PRまでつなげます。
そして、この流れをさらに発展させるために
CLAUDE.md、Sandbox、Context管理、Skills、Hooks、MCP、Subagents、GitHub・CI
同じ機能を実際の開発プロセスの中で扱います。
はい。Claude Codeを初めて使う方でもついてこられるよう、インストールと基本的な使い方から段階的に説明します。
最初は簡単なプロジェクトをClaude Codeで作りながら基本的な流れを身につけ、その後はCLAUDE.md、Plan Mode、Sandbox、Context管理、GitHub、テスト自動化まで拡張します。
ただし、PythonやWeb開発の基本概念を知っていると、実習内容の理解により役立ちます。
単に「コードを作って」と依頼するだけでなく、実際の開発プロジェクトの一連の流れをClaude Codeとともに進められるようになります。
講義では
要件定義 → 計画策定 → 実装 → テスト → コードレビュー → GitHub PR
プロセスを実際に演習します。
また、Skills、Hooks、MCP、Subagentsを活用して反復作業を自動化し、複数のタスクをAIエージェントに分担して実行させる方法まで扱います。
つまり、Claude Codeを単なるコード生成ツールではなく、実際の開発業務を遂行するAI開発エージェントとして活用することが目標です。
この講座は、Claude Codeのコマンドや機能を一つずつ紹介するだけではありません。
最も重要視しているのは、「AIにどのようにコーディングさせるか」よりも「AIがどのように働くよう設計し、コントロールするか」です。
そのため、講義全体を
SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR
이라는 실제 개발 워크플로를 중심으로 구성했습니다.
さらに3つのプロジェクトを通して、新しいプロジェクトの作成だけでなく、既存コードの分析、バグ修正、テスト、GitHub IssueとPRの対応まで経験します。
講義を修了すると、機能を多く知っていること以上に重要な、Claude Codeを実際のプロジェクトに安定して適用する方法を身につけられます。
この講義はWindows、macOS、Linux環境で実習できます。講義の核心はClaude Codeの機能と開発ワークフローであるため、高性能GPUや別途AIサーバーは必要ありません。
各チャプターの開始前にPDFで配布します。
実習用コードはGithubからダウンロードします。
この講義では、Claude Codeを初めて使用する方でもついてこられるように、インストールと基本的な使い方から段階的に説明します。
ただし、以下の程度の基礎知識があると、実習をよりスムーズに進められます。
ターミナルまたはコマンドプロンプトを簡単に使用した経験
ファイルとフォルダ構造に関する基本的な理解
Gitの基本概念
PythonまたはWeb開発の基本的なコード理解
高度なプログラミングスキルやAI/LLMに関する専門知識は必須ではありません。
学習対象は
誰でしょう?
Claude Codeをインストールしたものの、簡単な質問やコード生成にしか使っておらず、実際のプロジェクトにどう活用すればよいのか途方に暮れている開発者
AIが見当違いのファイルを修正したり、誤ったコードを生成したりするため、開発よりも結果の確認や修正に多くの時間を費やしている開発者
MCP、サブエージェント、スキル、フックなどの機能について聞いたことはあるものの、いつ、どのように活用すればよいのかわからず、うまく使いこなせていない開発者
前提知識、
必要でしょうか?
基本的なPython、HTMLの知識
有料のClaudeアカウント(Pro以上)
インフラン認証
キャリア認証
5,208
受講生
497
受講レビュー
160
回答
4.8
講座評価
21
講座
30年以上のIT現場での経験を活かし、人工知能・Python分野を教えるAI専門講師です。ディープラーニング、NLP、LLMファインチューニング、LangChain/LangGraphベースのAIエージェント、AI駆動開発(AIDD)など、実務中心のカリキュラムを開発・講義しています。現代建設電算室、サムスンSDS、韓国シティ銀行で培った30年以上の開発・運用経験を、臨場感あふれる講義で伝えています。現在はKOSA、KOSTA、KITRIなどで人工知能コースを担当しています。
ホームページアドレス: https://ironmanciti.github.io/
全体
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