Gemma 4 ローカル実行完全攻略

Codexにただ「作って」と頼んでいませんか？ 最初はうまく機能します。しかしプロジェクトが大きくなると、AIはファイルを間違って修正し、ルールを忘れ、同じミスを繰り返します。 この講義では、**最新のCodexを活用し**、コーディングを任せながらも、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もとに、この一連のプロセス全体にAIによる開発自動化を適用します。

AIが「実装完了」と言ったら、そのまま信じますか？ Claude Code・Codexにリポジトリの把握から実装・テスト・レビュー・PRまで任せ、完了説明ではなく、承認範囲・実行エビデンス・変更リスクを根拠に結果を判断する2段階の講座です。

テストを先に設計すれば、実装はAIが代行します。 開発スピードと品質を同時に手に入れる実務型開発手法！

バイブコーディングの結果が何度も意図と異なってしまいますか？ 仕様駆動開発（SDD）とSpec Kitで目標・範囲・業務ルール・完了基準を定め、同じ仕様をClaude CodeとCodexに伝えて反復修正を減らす流れを学びましょう。

「まず仕様を読んでください。検査していないものは記載してください。」毎回同じ説明を繰り返しているなら、今こそプロジェクトに残す時です。Claude Code・Codexに指示、Skills、Hooks、MCPをつなぎ、繰り返しても問題ない作業は気軽に任せ、重要な判断は人が担う開発システムを作る3ステップ講座です。

複雑なGPT APIとPythonを、最も簡単に実習中心で習得することを目指します。 最新のChatGPT APIを活用してYouTube動画要約AIを開発し、それをStreamlitで構成してウェブアプリケーション形式で実装します。

AIが作成したSQLがエラーなく実行されたからといって、正しい結果とは限りません。1行の意味・値・検索・集計・変更・同時リクエストにおいて欠けている基準を見つけ出し、AIにどのようなデータルールを伝え、どのような根拠で結果を検証すべきかを学びます。

コーディングの基礎から自作アプリのリリースまで一気に？！基礎と実践を一つに繋ぐ、アプリビルド・オールインワン。

PyTorchを通じてディープラーニングを学びます。 最終的には講義で画像分類を扱います。

Spring WebFluxで様々な機能を開発します。 本講義を通じてWebFluxの必須概念と実践的な実装を学ぶことができます。

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

米国企業のティッカーを入力するだけで、財務会計データ、競合他社分析、最新ニュース、株価情報を自動的に収集し、OpenAI GPT APIで深層分析を行って専門的な投資レポートを生成します。最終結果はNotionに自動アップロードされます。財務会計の基本概念と用語を習得することで、エンジニアでも他社ベンチマーク、上司への説得、新規ソリューションの企画に活用できます。PythonとFastAPIで高性能なAPIサーバーを構築し、非同期プログラミング、AI統合、フィンテックの実践スキルを学びます。初心者でも簡単に進められ、実際の投資やビジネスに適用可能なシステムを完成させることで、AI時代に求められる開発者へと成長できるようサポートします。

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!

SQLは正しく組めていても、運用中もデータは守られていますか？ 接続と権限、復旧と安全な変更、拡張とレプリケーション、MongoDB・Redis・DynamoDB、そして検索まで。第1部で定めたデータの基準を、運用中や別のストレージでも守るには、何をさらに定める必要があるのかを学ぶ第2部です。

AIエージェントを活用したバイブコーディング（Vibe Coding）手法により、複雑なコーディングなしでIoT製品を完成させるプロセスです。組み込みハードウェア制御からAIビジョン認識、PCB設計、3Dプリンティング、Web/アプリサービス開発まで、製品開発の全過程を凝縮して体験し、実際に動作する商用レベルのIoTデバイスをリリースすることができます。

コンピュータービジョンの最も基本的なデータセットであるMNISTに関する理論的概念を整理し、TorchvisionのAPIを通じた実装および直接カスタムデータセットクラスを実装する方法を学びます。

この講義では、Threadsのフィード、Amazonのカート、NetflixのストリーミングUI、Google Docsの共同編集、Micro Frontend、Agentic UI、Observabilityといった実際のサービス事例を通じて、フロントエンドのシステム設計の考え方を身につけます。

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。

単純なシステムプロンプトを超えて、ペルソナ設計とStructured Outputsを活用し、ユーザーを記憶し関係性が変化するAIキャラクターチャットボットを実装します。提供されるスタータープロジェクトを基にOpenAI APIを安全に呼び出し、JSON SchemaとZodで感情・信頼度・記憶を検証可能な形で処理し、AIコーディングエージェントを制約条件の中で活用する方法を30分の実習で完成させます。

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。