入門者のためのLangChain基礎 — v1.0+ アップデート

Neo4Jで実装するナレッジグラフ基盤RAGシステム：単純なベクトル検索を超えてデータ関係まで活用する次世代検索技術 グラフデータベースの力でRAGの性能を最大化する！

この講義はLangChainを活用したRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの基本概念と実装方法を扱います。参加者はRAGの核心原理を理解し、LangChainを通じて実際にシステムを構築し、性能を評価する方法を学びます。

LangGraphで実装する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント！ 理論から実践まで、初心者でも簡単に進められるハンズオンチュートリアルです。

初心者向けの簡単な説明と、さまざまな実践プロジェクトを中心とした講義です。Web クロールと LangChain ツールを使用してデータを収集し、LLM を活用して要約、抽出、感情分析、推奨システムを扱います。

非専門の初心者向けPython基礎講座です。理論教材はWikidocs、実習資料はGithubを通じて提供します。

Pythonの基本文法とライブラリを活用して、自分だけのAIチャットボットを直接作ってみましょう。PDF文書ベースのRAGなど5つのプロジェクトを段階的に実行し、ウェブサービスとして配布する過程を学習します。

この講義はLangChainを活用したRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの基本概念と実装方法を扱います。参加者はRAGの核心原理を理解し、LangChainを通じて実際にシステムを構築し、性能を評価する方法を学びます。

LLM活用に必要な基本概念からRAGまで、TypeScriptで学ぶLangChainの基本

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！

LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変化させているかを探求します。既存の技術との比較を通じて、LLMがなぜ持続可能な核心技術として定着しているのかを理解し、開発者として備えるべき必須の逆量と思考法の変化を学習します。専門講師のインサイトを通じて、LLMアプリケーション開発の本質と未来の方向性を把握することができます。

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。

5階層のハーネスアーキテクチャと4つのワークフローレイヤーを通じて、AIエージェントを決定論的に制御し、拡張可能なプロジェクト構造を実務に即座に適用します。 (Claude codeを基準としていますが、他のAIツールにも同様の原理が適用されます。)

業務効率と創造性の革新 – Agentic AI AIは今、単なる自動化を超え、自ら判断し実行する新たな段階へと進化しています。Agentic AIはこうした変化の中心にあり、ビジネスや組織がよりスマートに動けるよう支援する核心技術です。本コースでは、Agentic AIがいかに意思決定と実行を繋ぎ、実務に適用できるのかを、明確かつ分かりやすく解説します。未来に備えるすべての実務家にとって不可欠な知識を、今すぐ手に入れてください。

生成AIの最新トレンド、AIエージェント！ 開発業務をすべてこなしてくれるCursorと、機能を拡張してくれるMCPで先んじる方法！

AI活用能力が給料を決定します。 毎日行っていた退屈な反復業務、これからはAIに任せてください。 '業務自動化のほぼすべて'は、コーディングの知識がなくても数回のクリックだけで自分の業務を勝手に処理する自動化システムを作る方法をお教えします。退屈な書類作業やデータ整理から解放され、他人より一歩先を行く'AI仕事ができる人'へと生まれ変わるでしょう。

OpenClawの1・2部まで進めると、結局一人のエージェントにすべてを任せることになります。 そうなると、プロンプトが絡まり、メモリが混ざり、フォルダが整理できなくなり、「これからどう整理すればいいのか」と途方に暮れる瞬間がやってきます。 この講義は、その地点から一段階上へと引き上げるための「マルチエージェント入門編（2.5部）」です。 一つのボットを維持したまま、planner / editorの二つのエージェントに役割を分離し、 各エージェントに異なるワークスペースとTelegramフォーラムのトピックを連携させることで、 「どの部屋で話すかによって異なるエージェントが応答する構造」を実際に構築してみます。 実習を進めると、自分の環境内に - `content_planner`と`content_editor`の二つのエージェントが定義された設定ファイル、 - 企画と下書きが分離されたコンテンツフォルダ構造、 - フォーラムのトピックごとに異なるエージェントが紐付いたTelegramグループ、 - そして、二つのエージェントが協力して作成したInflearn講義紹介文の下書き1つが実際に残ります。 つまり、この講義は「AI秘書1人」で始めたTelegramボットを、 「役割が分かれた小さなAIチーム」へとアップグレードする第一歩を共に設計する実践授業です。

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。

コード一行も知らなくても大丈夫です。 これからはAIと「対話」しながら開発するバイブコーディングの時代です。

GPT APIを活用したプログラムを作成し、画像生成や動画生成まで！

単なるチュートリアルだけでは実務への適用は難しいですよね。私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な状態管理とマルチエージェントの設計手法を確実にお伝えします。

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？

AIでMVPを作ることは、もはや難しくありません。 しかし、ほとんどのプロジェクトはその次の段階で止まってしまいます。 👉 機能は作ったけれど 👉 開発が継続しません なぜこのようなことが起きるのでしょうか？ 問題はコードではなく、 👉 AIが持続的に働ける「構造」がないからです。 --- この講義では、 すでに作成されたプロジェクトをベースに、 👉 AIが開発を続けていける構造を 👉 直接構築するプロセスを扱います --- 単にAIツールを使うのではなく、 * docs構造を作り * SSOTを定義し * チケット単位で開発を実行し * QAと反復構造まで繋げることで 👉 一つの「AI開発システム」として完成させます --- このプロセスを通じて 👉 人が直接コーディングしなくても 👉 開発が続いていく構造 つまり、 👉 AIをチームのように運用する開発システムを 👉 自ら作り、理解することができます --- この講義は 👉 自分のプロジェクトにすぐ適用できる構造を作りたい方 👉 AIで開発を始めたが、継続が難しかった方 👉 雰囲気でのコーディング（バイブコーディング）の先、次のステップへ進みたい方 のために構成されました。 --- 単に学ぶだけでなく、 👉 実行してみて 👉 実際に動作する構造を作り 👉 自身のプロジェクトに適用できる形で持ち帰る経験 を提供します。

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!

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。

コマンドを覚えないでください。「やって」と言ってください。 プログラミングの経験がなくても、Claude Codeに5つの仕事を任せてみます。 ファイル整理・文書作成・データ分析・自動化・ウェブページまで。 この講義の唯一の決済はClaude Pro（$20/月）。残りは無料ツールのみを使います。

AIツール、何から学べばいい？悩みはもう終わり！ - 受講生80名の評価 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT、Claude、Gemini、Genspark、NotebookLM、Gamma、Skywork、Manus、Antigravity、Claude Code、MiriCanvas、Opal、CapCutなど - 15種類以上のツールの核心機能を20日間で、本当に分かりやすくお教えします。 - 毎週課題を遂行する方式で、「聞き流す講義」ではなく「体得できる講義」を提供します。 - プロンプト作成 > 画像生成 > PPTと動画生成 > バイブコーディングまでオールインワンでカバー - 4時間分の講義動画 + 週次学習資料 + 課題認証システム