AI時代に代替されない、AIネイティブエンジニアのための逆量：米国ビッグテックのシステムデザイン、アルゴリズム的思考＆オープンソース実務寄与完成コース

RabbitMQ, Kafka, RedisとPython Flaskを統合し、大規模トラフィック処理とリアルタイムストリーミングを実践プロジェクトで学ぶ講座です。

Xcode & ARC メモリ管理、 Swift 基礎(let/var·Optional) · 純粋関数·クロージャ · 高階関数(map/filter/reduce) 活用、 Playground 実習環境構築を一度に習得します。

米国ビッグテックのアルゴリズムコーディングインタビュー方式を採用して面接に備え、差別化戦略を通じて実装します。

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

API設計、CRUD実装、JWT認証といった基礎を超えて、バックエンドアーキテクチャの設計まで！ 面接で設計経験を自信を持って話せる「自分だけのバックエンドアーキテクチャ」を作るための、システムデザイン入門講座です。

ワンクリックでAI業務自動化+副収入創出!!! 業務自動化の最終兵器Make、複雑な設定と機能で始めるのをためらっていましたか? 初心者でも簡単に真似できる段階別講義で、自分が夢見ていた自動化を直接実現してみてください。

最近これを知らないとまずいと言われるほど有名になったNano Banana? Gemini 3.0? このコースでGemini APIを使って全て扱うことができます。

有名な論文、書籍、記事を通じてグローバルスケールのサービスの共通のコンポーネントを学びましょう。

クローンコーディング講義を見ながら、なぜこのような技術を使用するのか疑問に思いましたか？バックエンド開発の大きな絵を描きます！

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

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。

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。

AIが私の代わりにSlackやNotionに書き込んでくれる？ 従来のAIの限界を超えたMCPで、スマートに働きましょう！

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。

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

AIでYouTubeショート動画作成を自動化！！ n8nを使ってYouTubeショートを自動で作る方法をゼロから学びます。 テキスト→画像/音楽→動画作成→アップロードまで、一連の流れを一度に構築します。 テストモード/実践モードの使い分けや、コストを抑えるコツまで実習します。 講義が終わればすぐに使える自動化テンプレート3つを完成させます。 コーディングの知識がなくても進められるよう、ノードの配置から一歩ずつ学びます。 AIによるYouTubeショート制作の自動化に、ぜひ挑戦してみてください！

Oracle DB アーキテクチャの内部メカニズムを理解し、パフォーマンスチューニングとパフォーマンス分析の専門家として成長できるための重要なガイドを提供します。

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。

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。

マイクロソフト認定講師から学ぶ、分かりやすくて面白いSQL Serverの運営 이야기！学んで直ぐに使える、現場で本当に必要な核心運営技術を、初心者でも理解しやすいように丁寧に説明します。

Microsoft 365 Copilotエージェントの動作原理と開発ツールを活用し、自分が望む形で動作するエージェントを設計し拡張する方法を体系的に学ぶことができます。1章では、エージェントを作成する前に必ず知っておくべき概念と原理を整理し、2章では、さまざまなシナリオに適したエージェントのタイプとツールを確認した後、3章では、Agent Builder、SharePoint Agent、Copilot Studioを活用して、自分で独自のエージェントを実装してみてください。 基礎から実践まで、この講義一つでCopilotエージェントの可能性を実務に繋げることができます！

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。

まだ M365 Copilotを「手伝うツール」だとばかり思っていませんか？ これからは M365 Copilotを「直接作る時代」です。 「Microsoft 365 Copilot、使ってみましたか？」 会議の要約、ドキュメント作成、メール整理…便利ではありますが、はたしてこれだけでAIが本当に「あなたに代わって仕事をしている」と言えるでしょうか？ いまだに人がプロセスを設計し、ファイルを移動し、ボタンを押さなければならないのであれば、AIはまだアシスタントに過ぎません。 M365 Copilotユーザーから脱却し、M365 Copilotを「直接作る人」になる方法。 Copilot StudioとAzure AIの強力な機能(AI Foundry, AI Search, Speech, Custom Modelsなど)を組み合わせて、あなただけの「実行型Copilot」を設計し展開する方法をお伝えします。