皆のための大規模言語モデル LLM Part 4 - AIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を作りながら学ぶRAG実装

GoogleのGeminiモデルの概念とGemini APIの活用方法を学習し、Streamlitを利用してさまざまなAIアプリケーションを作成する講義です。

LLM（Large Language Model）の基礎概念から、高性能LLMであるLlama 2モデルを、私が望むデータセットにFine-Tuningする方法まで、次々と学習します。

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。

最新AI技術の集大成であるAIエージェント！様々なAIエージェントを実装してみながら、LangGraphを利用した自分だけのAIエージェント実装法を学習してみます。

自動収益を出すことができるビットコイン暗号通貨コインボット開発のための[アイデア発掘-データ収集-バックテストによる検証]プロセスと講師が開発したAIS1、AIS2投資戦略の原理、種目選定と買収、売り打点とバックテスト、ボット実行のためのソースコードを学習できる講義です。

LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.

ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルであるTransformerとBERTまで、ディープラーニング自然言語処理(Natural Language Processing [NLP])の原理と活用方法を様々な例と実習コード実装を通じて学習します。

暗号通貨自動売買コインボットの作成と運営に必要なAからZまでのすべてのコースを学習します。 （取引所APIの使用法基礎、AWSを利用した配布） また、暗号通貨市場の構造的特性を利用した年10％内外の無リスク収益を得ることができる投資戦略（キムチプレミアム利用など）を学習することができます。

TensorFlow Object Detection APIを利用した高性能最新のディープラーニングモデルを利用したObject Detectionの実行方法を簡単なColab実習を通じて学習し、最新のディープラーニングObject Detectionモデルの原理を学習できる講義です。

ディープラーニングコア理論と最新のTensorFlow 2.0を利用したディープラーニングコードの実装を一度に学べる講義です。

深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）の必須理論学習を通じて強化学習基礎概念をしっかりと固め、TensorFlowを利用した実際のコード実装実習を通じて深層強化学習の原理を詳しく学習できる講義です。

さまざまなKaggleの例を使って、機械学習（Machine Learning）の基礎からじっくり学習し、 簡単に触れるのは難しい、現代の機械学習エンジニアの鮮やかなプロジェクト経験談や実践的な蜂蜜のヒントまで一度に学びましょう。

実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）技法を学習してみます。

TensorFlow活用における優秀事例であるairbnbデータサイエンスチームのAmenity Detectionプロジェクトをクローンプロジェクトとして進めてみて、その進行経験をGitHubブログとして整理し、AIポートフォリオを作成できる講座です。

eベスト投資証券xing APIを利用して株式自動売買ボットを作る講義です。 1年365日に自動で取引する独自の株式自動売買ボットを作ってみてください。

さまざまな練習を通してGit＆amp; GitHub活用法を基礎から深化内容までじっくり学習できる講義です。 直感的な例で原理を理解し、実践を通してGit＆amp; GitHubの使い方を学びましょう。

ChatGPTを利用したウェブサイトクローリング方法を学習できる講座です。ChatGPTがもたらす変化した未来を、事前に体験してみてください。

U-Net論文をTensorFlow 2.0を利用して底から実装してみて、ディープラーニング論文実装能力を学べる講義です。

Cursorを使って、自分だけのMCPサーバーを作ってみながら、開発者の未来の姿であるVibeコーディングを体得する講座です。

ChatGPTを利用したデータ分析とPandasの活用方法を学習できる講座です。ChatGPTが創る変化した未来を先取りして体験してみてください。

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。

最新AI技術の集大成であるAIエージェント！様々なAIエージェントを実装してみながら、LangGraphを利用した自分だけのAIエージェント実装法を学習してみます。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装できるようにする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て人工知能裁判官を作る方法を探求します。

生成AIの基礎活用法から自動化および実務用カスタムAIチャットボット制作まで、すべてのプロセスを一度に学習することができます。

この講義は**スマートミラー**製作に必要な核心技術を、「事前ミッション形式」で素早く完走できるように設計された実戦型事前教育です。単純な機能説明ではなく、現場ですぐに統合デモ(PoC)を作れるレベルを目標とします。 講義では次の4つを必須で完成させます。 LLM API基盤対話応答モジュール 役割分離(system/user)、対話ヒストリー維持、リトライ/タイムアウト、ログ処理まで含めて スマートミラーに適した短くカード型の要約応答を作るパターンを習得します。 MediaPipe FaceMeshで顔認識 + フィルター適用 顔ランドマーク座標を抽出し サングラス/マスク/ステッカーなど視覚フィルター1つをリアルタイムで追従させるPoCを実装します。 Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python) Arduinoセンサー値をシリアルで送信し Raspberry PiでPython(pyserial)で受信・パース・エラー処理まで実行して 「センサー → Pi → (UI/保存)」フローのシステム骨格を先に完成させます。 スマートミラーフレーム/ハードウェア3Dモデリング ディスプレイ、Pi、電源部、ケーブル/発熱まで考慮して 組み立て可能な形態のフレーム(前面/背面、ブラケット/ネジ穴など)をSTEP/STL成果物として完成させます。 追加で選択セクションでは、チーム力量に応じて拡張できるように、 Piで天気データ入力、 Firebase/Supabase DB連動、 レスポンシブWeb UI(モバイル/デスクトップ)、 AWS デプロイ基礎 まで段階別に接続します。 結果的に受講生は講義が終わると「個別技術の断片」ではなく、メイカソンですぐにデモ可能な統合型ポートフォリオ(AI応答 + 顔認識 + センサー通信 + ハードウェア設計)を備えることになります。

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！

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

この講義は、LangChain 1.0とLangGraphを中心に生成AI サービスを設計・実装する全過程を段階別実習で扱います。 単純なLLM呼び出しを超えて、エージェントベースアーキテクチャ、状態(State)管理、メモリ、ストリーミング、ミドルウェア、Human-in-the-Loopまで含む運用可能なAIシステム構造を直接実装します。 ドキュメント・PDF・Webデータベースの RAGシステム、SQL Agent(Chinook DB)、ツール呼び出しベースのAgent、Supervisorパターンのマルチエージェント、そしてLangGraph Graph APIを活用した状態マシンベースのワークフローを実習し、現場ですぐに活用可能な再利用可能なエージェントパイプラインを構築します。 また、構造化された出力(Pydanticベース)、エージェントミドルウェア(Summarization、HITL、Retry、PII保護)、トークン/段階別ストリーミングを通じて、実際のサービスで求められる安定性・拡張性・制御可能性を備えた生成AIアプリケーションを完成させます。 👉 LangChain/LangGraphの内部構造と実行フローを正確に理解したい方 👉 RAG・Agentを「デモ」ではなく実サービス構造で実装したい方 👉 状態ベースエージェント、SQL・ドキュメント自動化、マルチエージェントオーケストレーションまで網羅する現実的な実務ロードマップが必要な方に最適な講義です。

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。

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

今でも直接コーディングしていますか? もうバイブコーディングも面倒な時代! コーディングなしでn8nによるAI自動化の専門家になってみませんか。 実務にすぐ適用可能な自動化ワークフロー設計ガイド 業務効率を最大化する実践中心の自動化戦略。 n8nで直感的なワークフローを構築し、業務革新を体験してみてください

コーディングを知らない方でも簡単に、Excel Power Query 機能を使ってデータを収集・加工する方法を学ぶことができます。 下記のプロジェクトを一緒に実習しながら、Excel クローリング技術を学びます。

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。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術LLMとAgent。LLMは現時点でAGIに最も近づいた技術です。この講義では一般人の視点からLLMとAgent技術について学びます。

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。

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。