
一日で終わらせる生成型AI核心整理
dualjkorea
マシンラーニング、ディープラーニングから生成AIに至る核心理論を一度に整理します。そして簡単なPythonコードで様々な生成AIアプリケーションを実装することで、AI開発者として第一歩を踏み出すことができます。
입문
Generative AI, ChatGPT, LLM
この講義は、LLM(大規模言語モデル)の基本原理からRAG(Retrieval-Augmented Generation)、そして最新技術であるAI AgentとMCP(Modular Command Protocol)まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。
受講生 53名
難易度 初級
受講期間 無制限

LLM(大規模言語モデル)の基本原理の理解
生成型AIの限界と問題点の把握
RAG(Retrieval-Augmented Generation)の全体構造理解
LangChainを活用した実戦RAG構成能力
高度なRAG(Advanced RAG)技術の習得
AI Agentの概念と構造の理解
MCP(Modular Command Protocol)ベースのAgent生態系の理解
学習対象は
誰でしょう?
生成AI技術を体系的に学びたいAI入門〜中級開発者
RAGベースサービス構築が必要なバックエンド/データエンジニア
AI Agent・業務自動化を構築しようとする企業・組織の実務者
最新AI技術トレンドを素早く理解する必要があるIT企画者/PM
AIを活用した新事業・ソリューション開発を推進するスタートアップ創業者/フリーランサー
大学・教育機関で生成型AIを指導したり拡張しようとする講師・教育者
前提知識、
必要でしょうか?
Python基礎
299
受講生
41
受講レビュー
1
回答
4.4
講座評価
3
講座
"어제보다 더 나아가는 사람들을 돕겠습니다"
우리는 함께 성장하고 발전하는 것이 중요하다고 믿습니다.
여러분과 함께 여정을 걸어가며 서로를 지원하고 돕고자 합니다.
수강생들의 성장과 발전을 응원합니다.
全体
60件 ∙ (5時間 29分)
11. INTRO - RAG概要
01:32
12. デモ実行のための準備段階
07:14
13. LLMの限界
02:46
14. LLMの限界解決戦略
06:26
15. PEFT & RAG
07:56
16. RAG 主要概念及び処理フロー
05:41
17. 文書検索RAGサンプルコード
06:12
20. LangChainの全体構造
02:59
31. Naive RAG
02:01
32. Naive RAG デモ
04:37
33. HyDE RAG
05:26
34. HyDE RAG デモ
04:43
39. Multi-Hop RAG
06:57
40. Multi-Hop RAG デモ
04:44
41. Graph RAG
06:12
42. Hybrid RAG
07:40
43. Hybrid RAG デモ
03:44
44. LangSmith 概要
06:28
45. LangSmithの活用
06:11
全体
8件
4.3
8件の受講レビュー
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 327
∙
平均評価 5.0
¥6,589
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