非専門家のための生成AI・バむブコヌディング・DX/AX基瀎マスタヌカリキュラム

生成AI、バむブコヌディング、DX/AXの3぀の分野を「䞀床に」統合しお䜓隓できる囜内唯䞀の実習型講矩ずしお、非専門家が実際の珟堎や日垞でどのようにAI技術を掻甚しお開発ができるのか、動機付けずビゞョンを提瀺したす。単なる理論の説明や玹介ではなく、実務に密着したポヌトフォリオや実践的な自動化プロゞェクトたで完成させる機䌚を提䟛するこずで、実質的なキャリアアップを支揎したす。ツヌルのむンストヌルから実際のサヌビス制䜜たで、初心者でも簡単に進められる講矩です。

難易床 入門

受講期間 無制限

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孊習した受講者のレビュヌ

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김동쀀

32% 受講埌に䜜成

芪切な説明のおかげで理解しやすいです。

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묞혜은

61% 受講埌に䜜成

ありがずうございたす。

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10% 受講埌に䜜成

非開発者の芖点から適切な深さずスピヌドを維持するこずが長所

受講埌に埗られるこず

  • 実務ず日垞にすぐ適甚可胜なAI開発

  • キャリアのスキルを向䞊させるポヌトフォリオ/プロゞェクトの成果物

  • 業務効率を高めるための生成AI掻甚法


ミリの曞斎開発/プログラミング分野の人気図曞1䜍 (2026.1.24~2026.2.3.)

ミリの曞斎 IT分野党䜓 人気図曞 1䜍 (2026.2.3.)

YES24 ベストセラヌ 人工知胜 TOP 100 1週

講矩名ず同じ<非専門家のための生成型AI・バむブコヌディング・DX/AX基瀎マスタヌカリキュラム>曞籍を、オンラむン・オフラむン曞店でお求めいただけたす


※ 本を賌入しなくおも、受講に支障はありたせん

講矩の䞻な特城

  1. 実習䞭心の䜓隓型カリキュラム ツヌルのむンストヌルから実際のサヌビス制䜜たで、初心者でも簡単に進めるこずができたす。

  2. 囜内倖の最新トレンド・実践事䟋を反映 ChatGPT、Gamma、Vrew、n8nなど、2023〜2025幎の最新ツヌルずトレンドを反映しおいたす。

  3. 非専門家にも高いアクセシビリティ 甚語や原理を分かりやすく解説し、実習を進めながら自然に応甚ができるように構成されおいたす。

  4. One-Stop プロゞェクト完成 AIずバむブコヌディングを掻甚したプロゞェクトの成果物を自ら䜜成し、ポヌトフォリオや実務ぞの掻甚たで可胜です。

  5. 実務掻甚床の高い䟋題 実習䟋題が汎甚的でありながら、実務ず盎接関連し、掻甚床の高いテヌマで構成されおいるため、誰でも簡単に実装可胜です。


講矩の差別化ポむント

  • 生成型AI、バむブコヌディング、DX/AXの3぀の分野を「䞀床に」統合的に䜓隓できる囜内唯䞀の実践型講矩

  • 2023幎以降にアップデヌトされた最新のグロヌバルツヌルず実務の自動化トレンドを反映

  • 単なる理論を超えお'自分だけの成果物'を最初から盎接䌁画〜制䜜〜配垃する総合型プロゞェクト実習を提䟛

  • 講矩党回分のPDF圢匏の講矩資料を提䟛


講矩で䜿甚される䞻な開発ツヌル

生成型AI : ChatGPT, Gemini, Gamma, Vrew, Monica

DX/AX: n8n, Make, Zapier, UiPath, Claude API, OpenAI API, OpenAI LLM, Google Sheets, Notion, QuickChart, RSS

ノヌコヌド開発: Glide

バむブコヌディング:Replit, Flask (Python), ChatGPT

ファむナルプロゞェクトバむブコヌディングを掻甚したWebアプリMVP制䜜: ChatGPT, VS Code (Python), Streamlit, OpenAI API

む・スンド

生成AIがなかった時代、文系出身でサムスン電子におBixbyを開発した講垫が、自身の経隓に基づき非専門家の目線に合わせお分かりやすく進める講矩です。


å­Š æ­Ž

゜りル倧孊校 経枈孊郚 孊士優等卒業、Cum Laude/ 囜史孊科第2専攻


経 æ­Ž

| 珟職

  • 出版瀟 '本道士' 代衚

  • 合栌の最埌の䞀行、オヌルむンワン添削プラットフォヌム「添削道士」代衚

  • 未来を築く知恵、むンサむトデザむンビルド研究所「開発道士」代衚

    • 䞍安の倜を確信の朝に。決断の前倜、あなたの基準をリハヌサルする「決定道士」

    • AI・デヌタサむ゚ンスベヌスのラむフサむクル四柱掚呜サヌビス「運呜図鑑」

    • AIベヌスのスタヌトアップアむディア垂堎怜蚌サヌビス「NotIdea」

    • 2030女性のための䟡栌履歎管理特兞フィルタヌサヌビス「いくらだったっけ」

  • 東掋未来倧孊 人工知胜゜フトりェア孊科 講垫

    • 専攻科目 '機械孊習'、'ディヌプラヌニングプログラミング' 担圓

  • 東南保健倧孊 講垫

    • 教逊科目 '

      コヌディングなしで孊ぶ人工知胜の基瀎 & ChatGPTの掻甚' 担圓

  • 培花女子倧孊校 ゜フトりェア工孊科 講垫

    • 専攻科目 'りィンドりプログラミング' & 'りィンドりプログラミング実務' 担圓


  • オンラむンプラットフォヌム講矩の進行

    • 非専門家のためのデヌタに基づいた就職戊略蚭蚈 - 経枈・統蚈・AIで就職/転職をハッキングする (むンフラン)

    • 非専門家のための生成AI・バむブコヌディング・DX/AX基瀎マスタヌカリキュラム (むンフラン)


    • 根っからの文系でも䞀発で理解できる、易しい蚀葉で解き明かす機械孊習の物語 (むンフラン)

  • 有名倧䌁業・公共機関ぞの出講倚数のIT講垫


| 前職

  • サムスン電子開発チヌム勀務

    • Software Quality Engineering

    • Bixby音声認識の前凊理性胜評䟡および自然蚀語蚀語モデリング

    • SmartThings連動を通じたIoT Lab構築に参加

  • 成均通倧孊校 情報通信凊 勀務

    • 囜内総合倧孊初の人工知胜チャットボット「KingoBot」の開発業務を担圓

    • ビッグデヌタ基盀の「我が孊科の進路珟況」分析システム「チェルス先茩」単独開発

    • 囜内総合倧孊初の授業料倖貚決枈システムを単独開発

    • 法科倧孊院暡擬匁護士詊隓成瞟管理システム共同開発

  • コリア゚デュ IT䌁業教育 講垫

  • 光教M&M数孊塟、ノンストップ数孊科孊塟 侭等/高等数孊講垫

  • 倧峙デチアポロン教育コンサルタント


著 曞

  • 非専門家のためのデヌタに基づいた就職戊略蚭蚈経枈・統蚈・AIで就職/転職をハッキングする

  • 非専門家のための生成型AI・バむブコヌディング・DX/AX基瀎マスタヌカリキュラム

  • 根っからの文系でも䞀発で理解できる、平易な蚀葉で解き明かす機械孊習の話

  • 知っおおくず圹立぀20の経枈孊

  • 倧䌁業、金融圏、公共機関、教職員など20瀟以䞊の実際の面接䜓隓蚘

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • IT・AI・コヌディングに関心は高いが、難しく感じおいる非専門家、瀟䌚人、倧孊生、就職・転職準備生

  • ポヌトフォリオやプロゞェクトを自ら䜜成し、キャリアのスキルを差別化したい方

  • 実務や日垞にすぐ適甚可胜なAI開発技術を身に぀けたい方

こんにちは
sdleeです。

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授業資料
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受講レビュヌ

党䜓

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12件の受講レビュヌ

  • heeeeee1님의 프로필 읎믞지
    heeeeee1

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    平均評䟡 5.0

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    32% 受講埌に䜜成

    芪切な説明のおかげで理解しやすいです。

    • daneee님의 프로필 읎믞지
      daneee

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      23% 受講埌に䜜成

      良い講矩をありがずうございたす。

      • grace7님의 프로필 읎믞지
        grace7

        受講レビュヌ 1

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        非開発者の芖点から適切な深さずスピヌドを維持するこずが長所

        • bramswhile7333님의 프로필 읎믞지
          bramswhile7333

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          • yukiyou님의 프로필 읎믞지
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