
堅牢な決済システムの構築
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¥18,808
初級 / backend, Spring, DBMS/RDBMS, payments, Spring Boot
4.1
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実用的な決済システム構築講座では、コードを学びながら、実際のシステムの実装に必要な知識を扱います。
初級
backend, Spring, DBMS/RDBMS
AI時代の開発者のための必須スキル、プロンプト設計能力を完璧にマスターしてください


効果的な Prompt Engineering 手法
精度を高める Prompt Evaluation 戦略
大規模言語モデル(LLM)のメカニズムをマスター
高度なプロンプトテクニック活用法
今日の開発の流れは、単純なWeb開発を超えてAI技術に急速に発展していますか?
プロンプト設計はプロンプトエンジニアに任せることができます。
今後、開発者たちはコードを書くようにプロンプト設計をする必要があるでしょう。先に進む開発者として成長することができるでしょう。
Webが誕生して以来、数多くの開発者たちはWeb開発に飛び込んで、その流れで新しい技術エコシステムを作り出してきました。
私もAIアプリケーションを作ってみました。 単にモデルに質問して結果を受け取るのにとどまらず、欲しい答えを引き出すための「基本機」が必要だという事実を、この基本基こそ今後の開発者なら必ず備えなければならない力量です。
このような流れの中で、今後の時代を準備するための一つの準備物としてこの講義を企画しました。誕生したこの講義には、私が直接感じて悟ったもの、そして今後の開発者たちが必ず知っておきたい核心がすべて含まれています。
📌 LLMとは、基本概念から高度なプロンプト技術まで、じっくり身につけており、しっかりした基本基盤に基づいて一段階ずつ実力を拡張できるように構成されています。
📌 Anthropic APIの連携とモデルパラメータの設定方法により、実際のサービス環境に直接適用できる実用的なノウハウを提供します。
📌プロンプトの設計法と評価手法を習得することで、希望する応答を正確に引き出す能力を持たせることができ、結果としてモデル活用の効率性を最大化します。
📌In -Context Learning、Decomposition、Self Criticism、Ensemblingなどの高度な技術により、複雑な問題を段階的に解決し、モデルの可能性を最大限に引き出す戦略を学ぶことができます。
📌 Flow EngineeringとAuto Prompt Engineeringを使用すると、プロンプトの設計、管理、自動化プロセスを最適化して、開発の生産性を最大化し、一貫した品質を維持するワークフローを構築できます。
📌約60以上の最新の論文を分析して適用した高度なプロンプトテクニックを通じて、この講義は最前線の研究成果に基づいた実用的な戦略を提示します。

AI時代を準備したいです。
LLMとPromptの設計を効果的に扱い、ビジネス価値につながる結果を引き出す技術を学びたい開発者

LLMベースのサービス品質を向上させたい。
モデルのパフォーマンスを最大化し、さまざまなプロンプト戦略でより良い結果を得たい開発者

新機能やアイデアを素早く検証したい
初期段階のサービスやプロトタイプをLLMで素早くテストし、可能性のあるアイデアを効率的に選別したい創業者
LLMを単に呼び出すことを超えて、Promptを精巧に設計し、必要な答えを正確に引き出す能力を備えています。
さまざまなLLMモデルの理解に基づいて、状況と目的に合った最適なプロンプト戦略を選択できます。
自動化されたプロンプト設計と会話フロー管理技術を習得し、複雑なサービス環境でも効率的で一貫した結果を得ることができます。
In-Context Learning、Self Criticism、Ensemblingなどの高度なテクニックにより、モデルの限界を克服し、サービス品質を一次元に引き上げることができます。
AI時代に備えた「プロンプト設計能力」を習得することで、市場で競争力のある開発者として成長できる確実な基礎を確保することになります。
Basic LLM Concepts:LLMとは何ですか?
LLMが単純な「テキスト予測器」に過ぎないと思いましたか?
Anthropic API Fundamentals:LLMとの会話、モデルパラメータの扱い
単に「APIを呼び出す」で終わりません。Anthropic APIを接続し、さまざまなパラメータを調整することでモデルのパフォーマンスと応答品質を手に入れる方法を見てください。
Prompt Engineering:正しい「指示文」を設計する
モデルに「わかりやすくして」と言うと、希望の答えを得るのは難しいです。
Advanced Prompt Techniques: In-Context Learning、Self Criticism、Ensemblingなど
モデルは単に回答だけではなく、自分で考え、点検し、さらに完成度の高い結果を生み出す高度な手法を扱います。
講義はMacOSで説明します。
Code Editor は Cursor を使用します。
練習では、AnthropicのClaudeモデルを使用していますが、講義全体でClaudeモデルのAPIを呼び出すには、コストが$ 10程度発生します。
講義で使用するファイルを共有します。
講義制作時に参考にした論文のリンクをすべて共有します。
基本的なPython文法
私の講義は、LLMとプロンプトの設計能力を実践的に活用したい人に適しています。 AI時代の背景知識と基礎概念の確立、そしてプロンプトエンジニアリングに関する基本理論に集中したい場合は、私の講義ではなく「最高のプロンプトエンジニアリング講義」という書籍をお勧めします。 (このおすすめは広告を受け取り、作成したものではありません。)
学習対象は
誰でしょう?
AIエンジニアとしてキャリアを始めたい人
AI開発分野で後れを取りたくない人
LLMを活用したAIプロジェクトを実践で適用したい人
前提知識、
必要でしょうか?
基本的な Python プログラミング知識(ループ文、条件文など)
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受講生
63
受講レビュー
38
回答
4.3
講座評価
3
講座
こんにちは。
私は開発者であり教育者として、信頼できる講義を作るよう努めています。
講義を作る際は、必要な知識や技術を無駄なく伝える、情報密度の高いコンテンツを提供することを心がけています。
自分が関心のある分野、本当に意味があると信じている領域にのみ講座を作り、誰にでも作れるような講座は作りません。
加えてCareerlyでも役立つ記事を書いています。
- (元) カカオエンタープライズ ソフトウェアエンジニア
- (元) カカオ Ground X ソフトウェアエンジニア
全体
22件 ∙ (7時間 46分)
講座資料(こうぎしりょう):
3. LLMsとは何ですか?
14:46
4. トランスフォーマーアーキテクチャ
15:08
5. LLMの種類
12:29
6. スタート
12:10
7. モデルとパラメータ
24:40
全体
6件
3.7
6件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
修正済み
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 4
∙
平均評価 4.0
修正済み
1
講義中のコーディング部分はコード提供もなく、何の説明もなしに講師の方が一人でコーディングするのを早送り録画で流すので、コーディングを真似することも不可能で、あまりにも早く進むので停止タイミングを合わせるのも困難です。映像速度を毎回調整するのも面倒ですし。 提供される講義資料は大部分が講義に対する要約数行で、これも重複ページが多数あります。最終ページ一つで済みそうなのに、映像で説明する段階別に一つずつ追加されるのが全部そのまま入っています。 概念が重要な用語が英語の場合、発音は聞き取りにくいのに講義資料には書かれておらず、大部分が音声録音で進行されるので講義受講が困難です。 pptの1ページに4-5行簡潔に書いておいて口頭でのみ説明して進む... 受講序盤ですが、後からでも改善されればと思います。
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