LangChainマスタークラス：Pythonで15個のLLMアプリを作る

この講義は単なる文法の説明を超え、実務ですぐに使えるC++プログラミング能力を養うことに集中しています。 講義を進める中で、多くの学習者が直面する共通の悩み――例えばSTLが理解できなかったり、ファイル処理や例外処理の概念が混乱したりといった問題――を直接解決してきました。 このような経験をもとに、複雑な概念も簡単かつ明確に理解できるよう、段階的に説明します。 また、この講義は単なる理論の伝達ではなく、 👉「なぜこの概念が必要なのか」 👉「実際のコードでどのように使われるのか」 👉「実務ではどのように活用されるのか」 を中心に構成されています。

Claude Codeは、現在最も強力なAIコーディングエージェントの一つとして急速に成長しています。しかし、単にClaude Codeをインストールするだけでは、生産性を最大限に引き出すことはできません。実際にClaude Codeを効果的に活用するには、コンテキスト管理、メモリシステム、スキル（Skills）、サブエージェント（Subagents）、エージェントチーム（Agent Teams）といった高度な機能を理解する必要があります。 本講義では、Claude Codeのインストールおよび初期設定から始まり、実務で活用される高度なワークフローまでを段階的に学習します。 受講生は、Claude CodeをVS Codeと連動させ、さまざまなモデルを選択・活用する方法を学びます。また、Context Engineering、Memory管理、Skills、Subagents、Agent Teamsを活用して、複雑な開発作業を効率的に遂行する方法を習得します。 講義の後には、Claude Codeを単なるAIチャットボットではなく、実際の開発生産性を高めてくれるAI開発パートナーとして活用できるようになります。 講師は、実際のAI開発およびソフトウェアプロジェクトの経験に基づき、Claude Codeを実務に適用する方法を解説し、受講生がよく直面するコンテキスト管理の問題、トークンの浪費、非効率的なプロンプト作成の問題などを解決できるようサポートします。

このコースは、学習者が実践的なプロジェクトや実習のデモンストレーションを通じて、強固なAWSクラウドエンジニアリングおよびアーキテクチャの能力を養えるよう設計されています。受講生は、安全なAWS環境を構築し、EC2とオートスケーリングを活用して拡張可能なコンピューティングインフラを管理し、VPCとロードバランサーを通じてネットワーキングを構成し、S3、Aurora、MySQLを使用してクラウドネイティブなストレージおよびデータベースソリューションを構築する方法を学びます。 本コース全体を通して、私はハンズオンラボ、アーキテクチャの解説、そして現代のクラウド環境で一般的に使用される実際のデプロイシナリオを活用して、受講生をステップバイステップで案内します。複雑なAWSの概念を理解しやすい講義へと簡略化することに重点を置きつつ、同時に受講生がクラウドのデプロイ、セキュリティ構成、インフラ拡張の過程で陥りやすいミスを回避できるようサポートします。 本コースを修了すると、受講生はAWSで安全かつ拡張可能でコスト効率の高いソリューションを設計できる自信を得られるだけでなく、AWS ソリューションアーキテクト – アソシエイト（AWS Certified Solutions Architect - Associate）資格試験の準備を整えることができます。

このコースは、実際のプロダクション環境で使用される高度なKubernetesの概念を習得したい開発者、DevOpsエンジニア、クラウドエンジニア、およびIT専門家のために用意されました。 受講生はコース全体を通して、実習プロジェクトや実際のデプロイシナリオを遂行し、安全で拡張可能、かつプロダクション環境に即座に適用可能なKubernetesインフラを構築する方法を学びます。このコースは理論だけに集中するのではなく、現代的なDevOpsチームが活用する実際の実装、トラブルシューティング、およびベストプラクティスを重点的に扱います。 Kubernetesを学習する際に受講生が直面する最大の課題の一つは、大規模な環境ですべての構成要素がどのように相互作用するかを理解することです。多くの学習者が、RBAC権限、永続ストレージ、ネームスペース、ネットワークポリシー、StatefulSets、Kustomize、安全なクラウドデプロイといったトピックを扱うのに苦労しています。このコースは、明確な説明、ガイド付きの実習、実際の運用環境に類似した例を通じて、これらの問題を段階的に解決します。 受講生は、Kubernetesリソースを構成し、ワークロードを保護し、アプリケーション構成を管理し、MongoDBのようなステートフルアプリケーションをデプロイし、Kustomizeを使用してマルチ環境デプロイを自動化する方法を段階的に学びます。また、このコースではGoogle Kubernetes Engine (GKE)にアプリケーションをデプロイし、イングレス (Ingress)、TLS証明書、モニタリング、および拡張戦略を構成する方法も扱います。 このコースを終える頃には、受講生は専門的なDevOpsおよびクラウドエンジニアリングのワークフローで使用される高度なKubernetes環境を設計、セキュリティ強化、デプロイ、および管理できる自信を持つことができるでしょう。

Spring Securityを勉強していると、 "ログインは作ったけれど、権限処理はどうすればいいんだろう？" "実務ではどのような方式で認証・認可を実装するんだろう？" このような悩みを一度は抱いたことがあるはずです。 この講義は、そんな悩みを解決するために作られた実務中心のプロジェクト講義です。 単に概念を説明するだけでなく、 👉 実際のTodoAppプロジェクトを基盤に 👉 データベース連動 👉 ユーザー権限管理 👉 Validation（バリデーション）処理まで 実際のサービスで使用される方式そのままに実装します。 特に、多くの受講生が難しく感じる部分である メソッド単位の権限処理 テンプレートでのアクセス制限 正規表現を活用したValidation を、分かりやすく段階的に説明します。 この講義を通じて、 👉 "Spring Securityを実際に使いこなせる" と自信を持って言えるようサポートします。 🚀

この講義は、MySQLを初めて学ぶ方でも簡単に理解できるよう、DBMSの基本概念から始まり、実際の現場で活用できるSQL作成能力まで段階的に学習できるように構成されています。 講義を進める中で、学習者が頻繁に直面する問題（例：SQLの文法が難しい、クエリをどう書けばいいかわからない、データ処理の流れが理解できない）を解決するために、理論と実習を繰り返し構成しており、実習中心に自然と実力を身につけられるようサポートします。 特に、単なる文法の暗記ではなく、実際のデータを扱う過程で「なぜこのように書くのか」を理解することに焦点を当てています。

このコースは、単なるAIチャットを超えて、AIエージェントを活用し実際に業務を処理したいと考えている方々のために用意されました。 多くの受講生がすでにChatGPTやClaudeを使用していますが、依然として繰り返される業務、散漫なワークフロー、過度な調査作業、生産性の低下といった問題に悩まされています。問題の多くはAI自体にあるのではなく、業務を体系的に整理し、明確な指示を出し、信頼できるワークフローを構築する方法を知っているかどうかにあります。 この講座では、Claude Coworkの実際の活用法をステップバイステップで案内します。理論だけに集中するのではなく、プロジェクト管理、ブラウザ自動化、会議の準備、持続的なメモリシステム、スキル、プラグイン、デスクトップ制御といった実用的な例を通じて実習します。 このコースは初心者でも簡単に進められるよう、すべての内容をシンプルかつ実用的な方法で説明します。コースを終える頃には、受講生の皆さんはリサーチ、計画、整理、自動化、そして日常業務において、Claude Coworkを真の生産性パートナーとして活用する方法を理解しているはずです。

この講義は、データベースを初めて学ぶ方でも簡単に理解できるよう、MySQLの基礎から実務での活用まで段階的に説明します。 講義では単なる理論の説明にとどまらず、実際に直面することの多い問題状況を中心に、どのようにSQLを記述しデータを扱うのか、実習を通じて解決方法をお教えします。 DBMSの概念からMySQLのインストール、SQLの基本文法、データ操作、関数の活用まで、全過程を体系的に学習できるよう構成されています。 特に、繰り返しの実習を通じて「なぜこのように書くのか」を理解し、自らクエリを作成できる能力を養うことを目標としています。

この講座は、AI時代に開発生産性を最大化する方法を学びたい方のための実践中心の講座です。 単にAIを使う方法を超えて、実際の開発環境でClaude Codeをどのように活用すべきか、そしてどうすれば「質の高い成果」を生み出せるのかに焦点を当てます。 多くの開発者がAIを使いながらも、 ❌ 結果が一貫しない ❌ コードの品質が落ちる ❌ プロジェクトが次第に複雑になる といった問題に直面しています。 この講座では、これらの問題を解決するために、 ✔ スペックベースのワークフロー ✔ 構造化されたコマンドシステム ✔ サブエージェントおよび自動化戦略 を通じて、AIを単なるツールではなく「開発パートナー」として活用する方法をお伝えします。 また、Firebase、Figma、GitHub、Vercelといった実際のサービスと連携し、 最初から最後まで一つのアプリケーションを完成させ、デプロイする経験を提供します。

本講義は、Rust（ラスト）を初めて学ぶ方のために、基礎から一歩ずつ学習できるように構成された入門講義です。 Rustに初めて触れる多くの学習者が、 文法の不慣れさ メモリ概念に対する負担 既存の言語（C/C++）との違い によって難しさを感じることになります。 本講義では、これらの問題を解決するために、 👉 分かりやすい説明 👉 段階的な学習構成 👉 反復的な例題演習 を通じて、誰もが自然にRustを理解できるようサポートいたします。 Rustは安定性と性能を同時に提供する現代的なシステムプログラミング言語であり、これからの開発環境において非常に重要な技術です。 本講義を通じて、Rustの核心的な基礎をしっかりと固めてみてください。

この講義は、ChatGPTとPythonを活用して反復業務を自動化し、業務生産性を極大化する実践中心の講義です。 エクセル作業、報告書作成、メール送信、データ整理など、毎日繰り返される業務をAIを活用して自動化する方法をステップバイステップで学びます。 私は非開発者からスタートし、数千人の受講生にAI自動化を教育しながら、実際の現場ですぐに使える方法だけをまとめました。 この講義では、複雑な理論ではなく、**"今日からすぐに使える自動化技術"**に集中します。 👉 ChatGPTを単なるツールではなく、**自分だけの業務秘書（Jarvis）**にすることが目標です。

万世暦、占星術、紫微斗数、姓名学、MBTIを統合した四柱推命分析AIエージェントを、n8nワークフローとPythonアルゴリズムで構築します。13の専門エージェントが協業し、商用レベルの四柱推命レポートを生成する実サービスシステムを最初から最後まで完成させます。

基礎を終えても実務への適用は 막막하시죠?（途方に暮れていませんか？）私の現場ノウハウで、複雑なRAGとエージェント設計を完成させます。

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。

ウェブサービスの決済連携にお困りですか？DjangoとI'mportを通じて、皆さんのサービスに決済を素早く導入してみてください。

ChatGPTでどこまでできる？シリーズ、 株式自動売買アプリケーションとウェブ投資レポートの作成！

ネイバーショッピング、クパンパートナーズなどお金を稼ぐデジタルマーケティングは着実さも必要ですが、科学的な分析と自動化で簡単かつ効果的にアプローチしてください。人気商品、キーワード、ブログ、ショッピング情報を収集して分析するプログラムを作成するための重要な法律をお知らせします。

GPT APIを活用したプログラムを作成し、画像生成や動画生成まで！

5つの実践プロジェクトを通して、データ・機械学習Webアプリケーションの開発方法を学びます。PythonとStreamlitでWebアプリケーションを手軽に素早く制作し、デプロイできます。(2025年6月更新)

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

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!

LLM活用に必要な基本概念からRAGまで、TypeScriptで学ぶLangChainの基本

Django（2.0以降）を使用してWebアプリプロジェクトの開発を開始する方法を学び、講義内容を活用して簡単な非会員掲示板サイトを作成してAWSで実行できるようにします。

この講義は「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか？」という問いから出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、それをウェブでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

私たちが当然知っていたり、よく見られるプログラムやファイル構造などをPythonでより深く掘り下げる講座です。

このプロセスは＆quot; Pythonクイックスタート - 仕事に直接書くPython - Ruby Paper（2023/04）＆quot;本で進む作者の直講です。 本コースでは、非専攻者も実生活あるいは業務でプログラミングを活用できるように、習得しやすいと知られているPythonの基本と活用を学ぶ過程です。 文法中心ではなく、実際のビジネスケースを通じてPythonプログラムを習得し、HRや財務を含むさまざまなビジネスプロセスを自動化することで、業務の効率性と信頼性を高めることができます。

"なぜ私の自動売買は下落相場で崩れてしまうのか？" 私もまた、同じ悩みを深く抱えてきました。市販の自動売買ロジックの多くは強気相場で利益を出しているように見えますが、相場の色が変わった瞬間に対応力を失ってしまいます。私はこの問題を解決するために、過去2年間自ら研究したノウハウと最新のAI技術を結合させました。本講義では、マクロ経済と個別銘柄の流れを同時に読み取る'Transformerベースのディープラーニングモデル'を自ら設計し、これを無料のGPU環境で自動的に学習・デプロイする方法を学びます。特にヘッジファンドレベルの精巧なデータ正規化手法を導入し、単純な指標を超えてニュースの感情分析まで結合した'知能型総合スコアリングシステム'を構築します。ここにウォール街で20年のキャリアを持つトレーダーの眼識を移植した「AIセーフティゲート」を加え、買い注文の直前に人間のトレーダーの視点で最後の確信を上乗せします。単なる売買機能を超え、動的な利確・損切りロジック、8種類の自己復旧メカニズム、そしてSlackによるリアルタイムレポートまで加え、機関投資家レベルのアルゴリズムシステムの全工程を皆さんの手で直接実装することになります。

この講義は、ChatGPTとPythonを活用して反復業務を自動化し、業務生産性を極大化する実践中心の講義です。 エクセル作業、報告書作成、メール送信、データ整理など、毎日繰り返される業務をAIを活用して自動化する方法をステップバイステップで学びます。 私は非開発者からスタートし、数千人の受講生にAI自動化を教育しながら、実際の現場ですぐに使える方法だけをまとめました。 この講義では、複雑な理論ではなく、**"今日からすぐに使える自動化技術"**に集中します。 👉 ChatGPTを単なるツールではなく、**自分だけの業務秘書（Jarvis）**にすることが目標です。

この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。

[ソースコード提供] コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)でインストール不要、ブラウザですぐに完成！ コーディングの文法学習はもう終わり！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブでリアルタイムにデプロイする超高速実践コースです。

Pythonを活用してTelegramボット、Slackボット、KakaoTalkチャットボット、Discordボットをさまざまな例を通して各サービスの特徴とボットを実装する方法について学びます。