起業で就職せよ

コードを「提案」される時代は終わりました。 AIエージェントがエディタ、ターミナル、ブラウザを直接制御し、複雑なソフトウェア作業の計画・実行・検証を行う次世代エージェント開発プラットフォーム「Google Antigravitiy」について、わかりやすく明快に解説します。

AIがコードを代わりに書いてくれる時代、あなたはコーダー(Coder)として残るのか、'設計者(Architect)'として飛躍するのか？ この講義は基礎実装は可能だが、次のステップが見えなかったり'水増し経歴'の沼にはまることを不安に思うジュニア開発者のために設計されました。 私たちは単純なクリーンアーキテクチャ理論学習を超えて、ロバート・C・マーティン(Uncle Bob)の高水準設計原則をAI時代の武器にすることを目標とします。

「AWSデプロイチュートリアル、もしかして『なぜ』やるのか分からないまま真似してみましたか？」 インターネットに溢れているデプロイチュートリアルに従ってサービスをローンチしたものの、単純に反復的な作業だけを行っているなら、システム全体を設計する次のステップが途方もなく感じられるかもしれません。 私たちは単純なAWSの使い方ではなく、VPC、NAT、ロードバランシング、MSAなど、クラウドサービスの基盤となるCS（コンピュータサイエンス）の原理を学習します。 講義を完了すると、皆さんはクラウドで行う各行動に対する明確な「Why」に答えられるようになります。もはや単純な反復作業を行うジュニア開発者ではなく、障害に強く拡張可能なシステムを設計するシニア設計者への飛躍のための第一歩を踏み出すことになるでしょう。

1時間の投資で学習効率を400%向上させるAI勉強システム。 週1〜2時間の勉強で5学期連続4.5満点、学科トップを達成して証明しました。

大韓民国からウェブ企画者に成長し、SI次世代ウェブ企画PLでトップを撮るためのキャリア拡張ロードマップをお知らせします。

ChatGPT、Claudeなど、さまざまな生成AIの原理と実務活用法、生成AIを効果的に導入し活用するための基本学習書、実践ガイドです。

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。

金融業界への就職、どこからどのように準備すればいいか途方に暮れていませんか？ この講座は、ありきたりな理論講座ではありません。 一度どころか二度銀行に合格した実体験者のリアルな戦略と試行錯誤を通して あなたも具体的な就職への道筋を見つけられます。 「銀行就職、誰でも夢見るが誰でもたどり着けるわけではない。」 今、その「誰でも」ではない人になるための戦略を学んでみましょう。

私のためにすべてを探してくれるAI！ 企画と調査、分析と伝達を一つにつなぐAIリサーチの実践的解決策

「自分のアイデアがお金になる？AIでの収益化、本当に可能なの？」 毎日同じ給料で、息苦しさを感じていませんか？頭の中にひらめくアイデアはあるけれど、いざ始めようとすると何から手をつければいいか分からず途方に暮れていませんか？「AI」がトレンドだとは聞くけれど、コンピュータに詳しくない自分には、まるで遠い国の話のように聞こえていませんか？ もし、コーディングが一行もできなくても、マーケティングの経験がなくても、あなたのアイデアを「売れるデジタル商品」に変え、さらにはあなたが眠っている間にもお金が入ってくるシステムを作れるとしたらどうでしょうか？ この講義は、まさにその「方法」を教える実践ガイドです。

開発者就職入門概論の授業です。一生一つの職種だけを続けるつもりでないなら、ぜひ一度は開発者に挑戦してみることをおすすめします！非専攻者の方や、現在他の仕事をされている方でも関係ありません。"米を売っていて開発者になった"私が、あなたをお手伝いします！

本講義映像では、会社内部データをsLMに接続する効果的な方法、そしてsLM導入時に発生する各種イシューをどのように解決できるかについての現実的な方策を紹介します。

「AIは人に取って代わるものではありません。AIに依存する人を、AIを使いこなす人が取って代わるのです。」 AI時代、より簡単に成果物を作れるようになった時代だからこそ、さらに重要性を増す人間の思考力と問題解決力。 マッキンゼー出身のキム・ジェソンが、AIで一歩先を行く問題解決力と強力なリサーチ戦略、そして成果を実現させる説得戦略まで、一歩ずつ丁寧にお教えします。

コーディングを全く知らない人でも、AIに日本語で命令を出すことで、自分だけの株式自動売買プログラムを作れるようになります！

プロダクトデザイナーを目指している方、UX職への就職・転職を準備している方なら必見の講義！問題解決力のあるポートフォリオを作るために、プロジェクトの選別からスライドの企画・デザインまで、実体験に基づいてお教えします。

非専門家もOK：AIと対話しながら作るバイブコーディング実践プロジェクト

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本講義はインフラーンとWrtnが共同で行う「Wrtn AIリテラシーバウチャープログラム」対象講義で、AI脆弱層である就職準備生は全額無料で受講できます。 就職専門家キャリアディガが就職・転職にすぐ適用できるAI活用法を段階別にお教えします。AIが初めての方も負担なく始められるよう、基礎から実習まで!一度に付いていけるように構成されています。

このコースは食品・医薬品製造業でAIを活用して生産性と品質を向上させる方法を扱います。原材料管理、生産工程、品質検査、規制遵守など主要段階でAIがどのように適用されるかを実際の事例を通じて学び、不良率減少と効率的な運営戦略を理解することができます。 このコースを通じて学習者は▲食品・医薬品産業特性とAI導入必要性▲データ基盤品質管理▲予測保全及び設備効率化▲規制遵守モニタリングとリスク管理▲国内外導入事例分析などを身につけ、現場ですぐに適用可能な戦略とインサイトを得ることができます。

ChatGPTのプロンプトを作る「公式」を紹介します。この公式に適用するだけで、良いプロンプトが溢れ出ます。

プロンプトだけで財務諸表を分析し可視化する魅力的なコーディングの世界へ招待します。 コード一行なしにAIと相談しながらサービスを作りデプロイまで進めます。

講義では、Claude Codeのアーキテクチャを通じて、なぜモデルよりもハーネスが重要なのかを説明します。そして、Context Harness、Permission Harness、Verification Harness、Tool Harness、Subagent & Worktree Harness、Debugging Harnessという6つの構造でClaude Codeの作業システムを設計する方法を扱います。その後、CLAUDE.md、セッション管理、大規模なコードベースの制御、worktreeの並列運用、エラーログの分析、環境変数および設定スコープの問題の追跡まで繋げながら、実際のバックエンド・DevOpsの実務でClaude Codeを使い続けるための基準を提示します。

スピーキングからリーディング、ライティング、文法まで英語学習の全てを網羅したカリキュラム！ChatGPT一つでもこれら全てを解決できます。

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