RAG性能の限界を突破する認知負荷管理技術（副題：コンテキストエンジニアリング完全攻略）

プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングを経て、今やハーネスエンジニアリングへ。プロンプトとRAGでは達成が困難なLLMベースの課題を、ハーネスで解決できます。

数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。

ジュニア開発者が人工知能を開発ツールとして活用し、企画からコード作成、デプロイ、検証に至る開発プロセス全体を理解できるようにします。

プロンプトエンジニアリングの理論から実践的なテクニック、そして最新の応用事例やセキュリティ・倫理問題まで幅広く網羅し、LLMベースのサービス開発者、データサイエンティスト、AI企画者のすべてに実用的な助けを提供します。

問題を「構成する思考」を訓練するように助けます。

生成AI（ジェネレーティブAI）の一種であるLLMを基盤としたアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要な「サービスデザイン」の概念と手法を習得できます。

「名前を一つ変えただけなのに、コードが変わりました。」 可読性の高いコードの核心、「読める名前付け」を原理から事例までまとめました。 読みやすい名前が、共同作業の始まりです。

セキュアコーディング（Secure Coding）が何なのか全く知らなくても理解できる講義です。基本的なセキュアコーディングの概念を習得した上で、ウェブサービスセキュリティを中心に解説します。OO大学主催の特別講義として行われた内容です。160を超えるソースコードを豊富なコメントと共に提供し、実務ですぐに活用できる核心的なテーマや手法をピンポイントで学べるように構成されています。

C言語の基本概念と基本文法を素早く理解することができます。

様々なクリーンコーディングの手法を提示します。

コーディングのための基本プロンプトパターンと、人工知能を活用するための高度なAPIプロンプトパターンを紹介します。

自然言語処理技術の始まりから最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された、多様な言語モデルについて詳細に説明します。

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。

LLMサービスを企画するために、ユーザーが要求する事項を収集し分析する方法について見ていきます。

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。

LLMを使用して構築できるアプリケーションやWebサービスにはどのようなものがあるか見てみましょう。

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。

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルの基礎原理を深く探求しながら、開発能力を高めることができます。普段なかなか接することのできない多様な情報や開発技法を学ぶことができます。

랭체인(LangChain)ライブラリの概念と活用方法を学習し、랭체인(LangChain)ライブラリを利用して自分だけのChatGPTを作ってみる講座です。

OpenAI APIと共に未来を描いてみましょう！OpenAIはAI分野のリーダーとして、常に最先端の技術を提供しています。GPT-4をベースとしたOpenAI APIは、人間のような対話を可能にし、様々な分野に応用できる驚異的な能力を発揮します。

Claude Codeを基礎からプロレベルまで使いこなします。主要機能（CLAUDE.md、サブエージェント、MCP、Hooksなど）を習得して実際のサービスの開発からデプロイまでを行い、非専門家のための基礎付録と高度な活用講義で締めくくります。

コンピューターサイエンスを基盤とする経験豊富な開発者が、最新のAI技術スタックへと転換するための実務中心のカリキュラムです。LLMベースのアプリケーション設計から実装まで、既存のソフトウェア工学の知識を活用してAIソリューションの導入戦略を樹立します。伝統的な開発経験と現代のAI技術を融合させ、キャリアを再構築します。

本カリキュラムは、GensparkやManusなどの最新エージェントツールの活用法から企業のセキュリティガイドラインまで、現場ですぐに活用できる実務的な内容で構成されています。これにより、情報収集、データ分析、基礎レポート作成などの反復業務を自動化するAIエージェント協働システムを、自ら構築することができます。

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。

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。

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。

コマンド一行で完了。記憶し、自動化し、自ら成長するAIエージェントHermes。開発者でなくても、今日からAIに仕事を「任せる人」になれます。インストールから実務活用まで、SMARTFORKがサポートします。

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。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

[持続可能なAX、そしてAI同僚と協業する方法] AIツールを実務に適用しようとして、このような限界に直面したことはありませんか？ 🙋‍♂️ : "プロンプトを毎回新しく入力するのが、むしろ面倒です。" 👨‍💻 : "単にコピー＆ペーストを繰り返すだけの単発作業に疲労感を感じます。" 🤷‍♂️ : "開発の知識がないので、より深い業務自動化までは手が出せません。" 今私たちに必要なのは、単に機能を習得する'ツールの使い方'ではありません。 自分の業務の文脈を理解し、時間が経つほど自ら賢くなっていく「自分だけのAI同僚」を育てるという視点です。 非エンジニア出身の企画者が現場で数多くの試行錯誤を経て確立した、実務中心のAX（AIトランスフォーメーション）ガイドラインを透明に公開します。

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。

AI時代でも生き残るシリコンバレーのインターンシップおよび30のビッグテック・システムデザイン＆オープンソース実務貢献完成コースで、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどビッグテックの事例を通じて30の実践的なシステムデザインを設計・スケーリングするコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャからDB、スケーリングまで設計します。

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！

同僚たちはすでにClaude Codeで業務を行っていますが、これらすべてを手作業で行っていますか？ご安心ください！この講義を受ければ、あなたもバイブコーディングの達人になれます。

Model Context Protocol (MCP) を利用して IntelliJ と連携し、迅速に開発する方法についてハンズオン形式で解説するチュートリアルです。

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!

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

ゴールドラッシュの時代には、金を直接掘るよりも金はツールを売るほうが金持ちになりやすいそうです。 ChatGPT対抗して時代にプログラムを販売してみてはどうですか？