みんなのための大規模言語モデル LLM(Large Language Model) Part 2 - LangChainで自分だけのChatGPTを作る

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。

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。

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。

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。

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。

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。

車両ナンバープレート認識実戦プロジェクトを通じてディープラーニング/TensorFlow/コンピュータビジョン基礎から実務応用まで全過程を一度に学習できるオールインワン型の講義です。さまざまな練習により、カスタムデータセットに最新のディープラーニングモデルを適用するための実践的なスキルを身に付けることができます。

AI企業レビューを通じて、AI技術が私たちの現在と未来をどのように変えていくかを様々な事例を通して見ていきます。 AIプロジェクトを推進するために必要な要素を検討することで、来たるべきAI Transformationを準備します。

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。

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。

AIカスタマーセンターチャットボット（AICC）を構築しながら、実践的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築する方法を学ぶ講座です。

さまざまな練習を通じて、Amazon Web Services（AWS）クラウドコンピューティングの原則とコアサービスの使用方法を段階的に学習することができます。

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

様々なローカルLLM(Qwen、Gemma)を活用する方法を学習し、LLMシステムの性能を効率的に評価(Evaluation)し改善する様々な技法を見ていきます。

YOLO(You Only Look Once)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。

様々な事例を通じて、MCP(Model Context Protocol)を利用した業務自動化の方法(Playwright クローリング、Figma デザイン、Notion データ整理、Excel データ分析)を学習できる講座です。

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。

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。

Data Science(DS)と Artificial Intelligence(AI)関連職種の分析と 関連職種でのキャリア構築のための学習・就職ロードマップを学びましょう。

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。

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。

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

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！

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。

ウェブサイトをChatGPTと一緒に作成し、配布まで担当する講義！ Fine-tuningまで学びましょう。

[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。

GPT API を活用してプログラムを作成し、画像生成や動画生成まで！

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にする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、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

ゴールドラッシュの時代には、金を直接掘るよりも金はツールを売るほうが金持ちになりやすいそうです。 ChatGPT対抗して時代にプログラムを販売してみてはどうですか？

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。

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。

マーケティング自動化を導入したいけれど、 何から始めればいいかわからず、 CRM、メールマーケティング、AIツールがそれぞれバラバラに動いており、 顧客データは溜まっているのにコンバージョン率が上がらないという悩みを抱えていませんか？ この講座は、CRMと生成AIを活用して「実際に売上につながる」マーケティング自動化システムを作る方法を、最初から最後までご案内します。 ChatGPT、Zapier、Kit (ConvertKit)、ElevenLabs、HeyGenなど、実務ですぐに使えるツールを連携させ、 顧客をセグメント化し → パーソナライズされたメッセージを自動で配信 → コンバージョン率を最大化する「超パーソナライズCRMワークフロー」を自ら構築します。 理論中心ではなく、実務で検証された事例とステップバイステップの実習で構成されているため、 マーケティング経験のない初心者の方でも、講義に沿って進めるだけで、一つの完成されたCRM自動化システムを自ら作り上げることができます。

複雑なGPT APIとPythonを、最も簡単に実習中心で習得することを目指します。 最新のChatGPT APIを活用してYouTube動画要約AIを開発し、それをStreamlitで構成してウェブアプリケーション形式で実装します。

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!

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 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。

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。