AIを全く知らなくても大丈夫です。
LLMの概念から始まり、 Pythonを新しく学ぶ必要なく使い慣れたSpringそのままで 商用サービスレベルのAIバックエンドを完成させます。
"うちのサービスにもAIを導入すべきじゃないか？"、"誰かAI機能を実装したことある人いる？" —
企業がAIを扱えるバックエンドエンジニアを 探しています。実際の採用情報を探してみてください！
Springを使うバックエンド開発者がAIを前にして最も頻繁にぶつかる4つの壁です。
新しい言語を学ぶ必要はありません。 使い慣れたSpringそのままで、 ビジネスロジックの上にチャットボット・RAG・MCPを載せて 商用レベルのAIバックエンドを完成させます。
Spring AI 1.0 GAでBean・DI・アーキテクチャパターンそのまま。慣れないPythonスタックを新しく学ぶ必要はありません。
Prompt・Token・Embedding・RAGとは何かから一歩ずつ。AIの予備知識0から出発します。
トイプロジェクトではなく実務。安定的で拡張可能な、会社のサービスにそのまま移植できるアーキテクチャを扱います。
Springサーバーを中心にLLM・Vector DB・RAG/MCPがどのように連動して動作するのか、全体の流れを直接構築しながら学びます。
User → Spring AI → LLM、そして Vector DB ベースの RAG と MCP へと拡張される実務型構造
単なる外部LLM APIの呼び出しを超えて、Springエコシステムに完全に統合されたチャットボットを構築します。
ハルシネーションの限界を超え、Elasticsearchベクトルストアとの連動により、自社データに基づいたRAGを構築します。
テキスト生成を超え、外部API・システムと能動的に相互作用するMCPエージェントを体験します。
既存のSpring Bootビジネスロジックと自然に融合するAIバックエンドアーキテクチャを完成させます。
実際の講義映像の一部を先行公開します。説明の仕方や講義の雰囲気をまずは確認してみてください。
講義資料・実習コード・1:1質問チャネルのご案内
Prompt・Token・Context Window・Embedding・Fine Tuning・RAGの概念を掴む
なぜSpring AIなのか · Spring AI vs LangChain · Chat Model · VectorStore
実務に必要な核心コンポーネント構造の理解
実際に動作するチャットAPIを直接設計・実装
会話の流れを持つ実践チャットボットの完成
ベクターDBの概念と連動 — RAGの土台
Elasticsearchベクトルストアで自社データ基盤のRAGチャットボットを構築
LLMに外部機能を呼び出させる中核技術
外部システムと相互作用するMCPベースのエージェント開発
まとめと今後の学習の方向性
実際の受講生が残したレビューです。ターゲットが同じ方々の声を聞いてみてください。
「会社でSpringを使っている開発者の方なら、この講義の受講を強くおすすめします。正直、最近会社で毎日AIを扱ってみろと言われていて、とても途方に暮れていたんです…。このような講義を待っていましたが、本当に光のような講義ですね…。週末を通じて完走しました。AIを全く知らない私のような人間でも、受講するのがとてもスムーズでした。MCP、不思議です」
会社でAI導入をしろと圧力をかけられて聞き始めましたが、講義が本当に充実していて素晴らしいです。信じて聴けるシニさんの講義、ありがとうございます。
配置の時から講義を聴いていて、とても良かったのでシリーズも続けて聴いていますが、今回の講義は本当に素晴らしいです。いつもとても分かりやすく説明してくださるので、楽しく受講しています。最近プロジェクトへのAI導入のことで悩みが多かったのですが、最高です。
講師の方の滑舌がとても良く、理解しやすいです。一人で勉強していたら、絶対にできなかったと思います。核心をしっかりと突いてくださり、プロジェクトの実習も並行して行われるので、本当に充実した内容でした。次もぜひ講義を出し続けてください...
動画が短くて集中しやすく、基本的な概念の説明から実習へと進む構成なので理解しやすいです。第6講を進めているところですが、詰まることなく順調に受講できています。
短く、できるだけ分かりやすく講義を構成してくださったので、最初から最後まで一日で完走しました！講義を通じて概念を理解するのに大きな助けとなりました。ありがとうございます。
こんにちは！JSCODEのシニです。
大学時代の友人に連れられて専門科目の講義を聞きに行ったのが、つい昨日のことのようなのに、
もう開発を始めてから10年になろうとしていますね。
最初は自分が作ったプログラムで、世界に肯定的な影響を与えたいと思っていました。
しかし、時間が経つにつれて、一つの確固たる悟りを得ました。
'自分が直接サービスを作るよりも、実力のある開発者を一人しっかりと育て上げることの方が、世の中にずっと大きな影響を与えるのではないか？'
私が教えた開発者たちがそれぞれの場所で素晴らしいサービスを作り上げれば、その善なる影響力は指数関数的に大きくなるはずですから。
その一心で、この5年間ブートキャンプの現場で200名を超えるエンジニアを養成してきました。 (LINE・カカオ・Kurly合格者を輩出 ☺️)
弟子たちが現場に出て成長する姿を見ながら、教育が持つ力とやりがいを毎日感じています。
これからはオフラインの教室を越えて、より広いオンラインの世界で皆さんとお会いしようと思います。
私が現場で積み上げてきた技術とノウハウを惜しみなく分かち合い、
皆さんがまた新たな価値を生み出す「実力のある開発者」へと成長できるよう、お手伝いしたいと思っています。
心を込めて準備したこの講義が、
皆様の開発人生に、心地よい変化が訪れることを心から応援しています！ 🙌
"AIを初めて接するSpring開発者も、詰まることなく最後までついて来られるように。"
その他 AIの事前知識は全く必要ありません。 LLMとは何かという点から、講義の中で一緒に学んでいきます。
バックエンド開発者としての就職・転職を目標に、何をどのような順序で勉強すればよいかロードマップとしてまとめました。以下のロードマップに沿って進めば、迷うことはありません。
AI 0から始めて、チャットボット・RAG・MCPまで。会社で最も早くAIを導入する開発者になるための、最も確実な道。
수강 신청하기実務にすぐ適用する Spring AI : Spring サービスにチャットボット・RAG・MCPを導入する — JSCODE シニ
