一度で完成するAIエージェント開発オールインワン (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
amamov
業務生産性から収益化まで、実務にすぐ活用できるAIエージェント開発のすべてをお教えします。n8n、CrewAI、LangGraph、Google ADK、マルチエージェントオーケストレーション、RAG、マルチモーダル、MCP、A2Aなどの技術をベースに7つのエージェントを直接開発しながら「AIエージェント開発専門家」になりましょう。
초급
Python
この講義は**スマートミラー**製作に必要な核心技術を、「事前ミッション形式」で素早く完走できるように設計された実戦型事前教育です。単純な機能説明ではなく、現場ですぐに統合デモ(PoC)を作れるレベルを目標とします。 講義では次の4つを必須で完成させます。 LLM API基盤対話応答モジュール 役割分離(system/user)、対話ヒストリー維持、リトライ/タイムアウト、ログ処理まで含めて スマートミラーに適した短くカード型の要約応答を作るパターンを習得します。 MediaPipe FaceMeshで顔認識 + フィルター適用 顔ランドマーク座標を抽出し サングラス/マスク/ステッカーなど視覚フィルター1つをリアルタイムで追従させるPoCを実装します。 Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python) Arduinoセンサー値をシリアルで送信し Raspberry PiでPython(pyserial)で受信・パース・エラー処理まで実行して 「センサー → Pi → (UI/保存)」フローのシステム骨格を先に完成させます。 スマートミラーフレーム/ハードウェア3Dモデリング ディスプレイ、Pi、電源部、ケーブル/発熱まで考慮して 組み立て可能な形態のフレーム(前面/背面、ブラケット/ネジ穴など)をSTEP/STL成果物として完成させます。 追加で選択セクションでは、チーム力量に応じて拡張できるように、 Piで天気データ入力、 Firebase/Supabase DB連動、 レスポンシブWeb UI(モバイル/デスクトップ)、 AWS デプロイ基礎 まで段階別に接続します。 結果的に受講生は講義が終わると「個別技術の断片」ではなく、メイカソンですぐにデモ可能な統合型ポートフォリオ(AI応答 + 顔認識 + センサー通信 + ハードウェア設計)を備えることになります。
1名 が受講中です。
難易度 初級
受講期間 無制限

統合PoC実装力
LLM API実践テンプレート(再利用可能な骨格)
MediaPipe FaceMesh ベースの「認識 UX PoC」
Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python) スキル
組み立て可能なレベルのスマートミラーハードウェア設計成果物
学習対象は
誰でしょう?
メイカソン/ハッカソン参加予定者
ラズベリーパイ・Arduinoで成果物を作りたい開発者/学生
生成AI(LLM)ベースの機能を実際の製品/プロジェクトに組み込んでみたい方
コンピュータビジョン(顔認識)PoCが必要な方
ハードウェア設計まで含めたポートフォリオが必要な方
チームプロジェクトリーダー/教育者(講師/助手)
前提知識、
必要でしょうか?
基礎プログラミング
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