3時間で終わるクーバーネティスからマイクロサービス、CI/CD、サービスメッシュまで

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

マシンラーニング、ディープラーニングから生成AIに至る核心理論を一度に整理します。そして簡単なPythonコードで様々な生成AIアプリケーションを実装することで、AI開発者として第一歩を踏み出すことができます。

チキンコンボの値段でSpring Bootを 手動デプロイ -> Dockerでデプロイ -> Github Action CI/CD の順にデプロイ過程を学びます!

羽毛アクションを実戦で効果的に活用したいですか？このレッスンでは、実用的なCI / CDシナリオ、モジュール化、およびバージョン管理方法を紹介し、クラウド環境での展開方法についてもお知らせします。実務経験をもとにした最も現実的な羽毛アクション活用法、一緒に学びましょう！

この講義は、Nginx、Docker、Spring Bootを活用したサーバーデプロイ方法を実習中心に素早く習得できるように設計されています。実務でよく使われるBlue-Greenデプロイを誰よりも早く学んでみましょう!

分散データベース環境でデータモデリングをする方法を学びます。

非専攻者の方でも理解しやすく、実戦ですぐ応用可能な「Kafka入門」講座を作ってみました！

長く退屈な理論の代わりに、短い実習を通して一つ一つ学ぶことができ、一つずつ肉をつけてみるといつのまにか全体的なアーキテクチャ構成を経験してみることができます。

分野無関係！開発者なら、実務で必ず知っておくべき核心基礎を簡単に+コード中心に扱う講義です。 成長したいすべてのジュニア開発者と就学者にこの講義を強くお勧めします。

サンプルのEコマースサービスをAWSにデプロイし、継続的に堅牢で効率的な環境へと改善していく過程を素早く体験することができます。

実際のLinux運用環境で発生する代表的な障害5つをそのまま再現したDocker実習環境をベースに、生成型AIと一緒に問題を分析し解決する「実戦型Linuxトラブルシューティング講義」です。 どこから問題を調べればいいのか途方に暮れていた方も、AIのガイドを通じて現場エンジニアの問題アプローチ方式と思考の流れをそのまま身につけることができます。

本講義はフルスタック講義シリーズPart3の講義で、最新のサーバー技術とDocker技術をしっかりと身につける講義です。本講義は実質的にDockerを自分の技術スタックに含められるよう、Dockerの多様なオプションを一つ一つテストし、Dockerのために理解が必要なLinuxなど関連技術も習得し、実際に複雑なサービスまで作れるように構成しました。

バックエンド開発をしていると、ある瞬間こんな悩みを抱えるようになります。 サービスが増え、トラフィックが増加する中で、単純なREST通信とCRUD構造だけでは限界を感じる瞬間のことです。私自身も実務で同じ問題に直面し、パフォーマンスと構造の複雑性の間で多くの試行錯誤を重ねてきました。 その過程で選んだ答えが、まさにNATSでした。シングルバイナリベースのシンプルな構成、マイクロ秒単位の超低遅延パフォーマンス、そしてPub/SubからQueue Group、JetStreamまで実務に必要な機能を過剰でなく提供してくれる点は、実際のサービス環境において非常に現実的な選択でした。 この講義はNATSの機能を羅列する講義ではありません。私が実務で直面した問題を基準に、どんな状況でなぜNATSを選択し、どのように構造を設計したのかをコードとフローで説明します。メッセージングシステムが初めての方から、就職を準備するバックエンド開発者、そしてより良いアーキテクチャを悩むシニア開発者まで、誰もが分散システムを理解し、一段階成長できるよう支援する講義です。

シリコンバレーLLMプロジェクト現役者から学ぶ、LLM Fine-Tuningのノウハウが満載です。

Pythonの代表的なWebフレームワークdjangoを使ってPinterest特有のカード型レイアウトデザインを模したWebサービスを実装してみます。

このレッスンを通して、Reddit Webサイトを最初から1つ1つ作成することができます。

Docker + ollama + R2Rフレームワークを利用して、実習2時間でローカルLLM with RAGベースのQ&Aシステムを構築します。 (社内/インハウスQ&Aシステム、個人ポートフォリオ、AI活用業務能力、商用サービスまで可能です)

平凡な会社員も簡単に理解できる開発環境の設定を初めから学びます。の基本的な使い方から高度な機能まで段階的に学習し、効率的な開発環境を構築する方法を習得できます。

Ghost In the N8N - AI Automation Workflow (N8Nフレームワークを通じたAI自動化フロー) AI時代に必要な実務&業務自動化に必要な基礎知識と実務ですぐに使えるガイドを得ることができます！

このコースは、Azure上でプロダクションレベルのLLMアプリケーションを設計・デプロイしてきた実務経験に基づいて構築されています。 単なる簡易的な例題や個別のノートブックに焦点を当てるのではなく、実験段階から実際のシステムへと移行する際に直面する具体的な課題（データの取り込み、ベクトルストレージ、サービスオーケストレーション、クラウドデプロイ、セキュリティなど）を詳しく解説します。 コース全体を通して、複雑なAzureサービスを明確で実践的なステップに分解し、各アーキテクチャの決定理由を説明しながら、スケーラブルなシステムの中で各コンポーネントがどのように連携するかを示します。受講者は、LangChainベースの完全なアプリケーションを構築、デバッグ、デプロイするプロセスを通じて、インフラおよびアプリケーションレベルの現実的な問題を解決する自信を深めることができます。

DevSecOpsとは何ですか？ CI ビルド環境およびビルド時に自動的に SAST チェックを実行する環境を構成する

1人IT創業、1人事業家の両方を経験した著者が 作った率直で淡白、直感的で深いReact+Spring Boot講座 (Docker、AWS、GITHUB-ACTIONS) そのままこれで一つの講座に統一しました。