1時間で終えるLangChain基礎

シリコンバレー GenAI ハッカソン優勝者から学ぶ RAG。実務ノウハウがぎっしり詰まっています

大企業AI Agent担当者のノウハウがぎっしり詰まったLangGraph。現場でぶつかりながら得た知識をお伝えします。

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。

ストーリーブックの活用法A to Z.ストーリーブックのすべてを表示します

Flutterが初めてですか？ Flutter Contributorが最初から一つずつご紹介します！ Geminiを活用したAIプロジェクトでFlutter開発を始めてみましょう

AWSでサービスをデプロイ/運営したい方のために用意しました。

テストコード！どこから始めなければならないのか、大変な方のために準備しました。テスト作成から、自動化による配布まで一度に！

Agent BuilderおよびChatkitでマルチエージェントシステムアプリを作成し、Cloudflareでアプリをデプロイします。 GPT-5、Agent Builder、Chatkit、MCP、Fine Tuning、CoTなど最新技術をすべて反映しました。

OpenAI実践活用コースで、テキスト、画像、音声、翻訳、コンテンツ検収など様々なAI機能をJava環境で直接実装します。

プロンプトだけで財務諸表を分析し可視化する魅力的なコーディングの世界へ招待します。 コード一行なしにAIと相談しながらサービスを作りデプロイまで進めます。

米国企業のティッカーを入力するだけで、財務会計データ、競合他社分析、最新ニュース、株価情報を自動的に収集し、OpenAI GPT APIで深層分析を行って専門的な投資レポートを生成します。最終結果はNotionに自動アップロードされます。財務会計の基本概念と用語を習得することで、エンジニアでも他社ベンチマーク、上司への説得、新規ソリューションの企画に活用できます。PythonとFastAPIで高性能なAPIサーバーを構築し、非同期プログラミング、AI統合、フィンテックの実践スキルを学びます。初心者でも簡単に進められ、実際の投資やビジネスに適用可能なシステムを完成させることで、AI時代に求められる開発者へと成長できるようサポートします。

コーディングのための基本プロンプトパターンと、人工知能を活用するための高度なAPIプロンプトパターンを紹介します。

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。

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。

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。

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。

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。

v0、cursor AIおよび各種LLMと共に、PRDからAI商品推薦まで！実戦プロジェクトでNext.jsショッピングモールを完成させましょう

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

この講義は単なる流行を超えて、AIツールと協業する方法を体系的に学び、出力品質を検証・改善し、アプリケーションを最初から最後まで構築・デプロイする過程を扱います。AIに関心のある開発者からチームの生産性を高めたいチームリーダーまで、誰でも受講できます。

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。

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