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LLM基礎から最新RAG・LangChainまで:たった5時間でLLM基礎課程をマスター!

LLMの基礎理論、LangChainとRAGの核心的な技術をマスターする講義です。LLMの基礎から実務で使われる最新AI技術を簡単に学ぶことができます!

難易度 初級

受講期間 無制限

  • HappyAI
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LLM
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LangChain
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RAG
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openAI API
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.5

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이종찬

31% 受講後に作成

わかりやすく講義してくれるのでおすすめです

5.0

김은종

100% 受講後に作成

😊

5.0

welovearum

100% 受講後に作成

LLMをより深く理解し、活用できるようになりました!

受講後に得られること

  • 最新LLMの基本概念と実務活用法

  • OpenAI APIの活用と実習

  • LangChainを活用した自動化及びAIチャットボット開発

  • RAGベースのアプリケーション開発実習

LLMハッカーズ:LangChainとRAGで最新AI技術を完璧マスター🤔

RAGとLangChain、まだ難しいと感じていますか? 🤔

LLM初心者のためのわかりやすい説明とともに、最新AI技術を活用して実務に適用できるスキルを学べる講座がここにあります。

この講座は、複雑に見えるLLM、RAG、LangChainを簡単かつ体系的にお教えします。

理論から実習まで完璧に構成されたLLM ハッカーズで、素早く効果的に最新AI技術を自分のものにしましょう。



[LLM基礎理論とRAG、Langchainなど最新技術] 🎥


[実際の実務で使用されるRAGコード提供]








💡講義を通じて何を学ぶことができますか?

  • LLMの基礎から実務まで


    言語モデルの基本原理から最新技術の発展過程を理解し、これを実務にすぐ適用する方法を学びます。

  • OpenAI APIで実戦プロジェクト制作
    ChatGPT APIとFunction Callingを活用したレビュー分析、ブログ自動生成など完成度の高いプロジェクトを直接作ってみましょう


  • LangChainの概念と実務プロジェクト
    強力なLangChainを活用してレビュー返信生成、データ分析、MYSQL DB分析など多様な実習プロジェクトを経験します。

  • RAGで複雑なデータ問題を解決
    ベクトルストア設計、PDF質疑応答、Webデータを活用した検索システムを学習します。


この講義の特徴

📌最新LLM技術を網羅

  • LLM、LangChain、RAGなど、今最もホットなAI技術を一度に学ぶことができます。
    詳細なコード提供でプロジェクトですぐに活用してください。..

  • LLMの全般的な技術を短時間でマスターできる講義です。

📌 実習中心のカリキュラム

理論20%、実習80%
単純な概念理解を超えて、直接実行可能なコードを作成し、結果を検証します。

📌 完成度の高い実践プロジェクト

  • レビュー感性分析自動化

  • PDFベースの質疑応答アプリケーション

  • LangChainでSQLデータ分析

📌 初心者・入門者のための分かりやすい説明
初心者でも簡単に始められるよう、基礎から段階的に構成されたカリキュラムです。

こんな方におすすめです

LLMとRAGを学びたいです

「どこから始めればいいのかわからない...」

→ 最も簡単で速い学習の道をご案内します。


AI技術を実務に活用したい方
LLMとLangChainを活用してデータを分析し、プロジェクトを進めたい方

RAGでカスタマイズされたLLMを開発したい方
ビジネスで使われるRAGをわかりやすく簡潔に説明いたします。

💡 受講後にはこのように変化します 🌟

  • LangChainとRAGでLLMの限界を解決できます。

  • OpenAI APIとFunction Calling機能でエージェントの基礎を学びます。 with OpenAI API and Function Calling features. với OpenAI API và tính năng Function Calling.


  • 最新技術を活用してLLMベースのアプリケーションに使われる技術を学ぶことができます。


  • RAG検索システムを設計し、ビジネス課題を解決できる実力を身につけます。


  • 非専攻者の初心者が実務で使われるAI技術を習得し、キャリアをワンランクアップグレードできます。

このような内容を学びます。

LLM理論とプロンプトエンジニアリング

  • LLMの基本原理と発展過程を理解し、効果的なプロンプト設計方法を習得します。


LangChain実践活用法

  • LangChainモジュールの説明から、多様なデータ型を扱うRAGベースのPDF検索システム構築、SQL DB分析まで実務プロジェクトを学習します。


最新LLM技術であるRAGの基礎から応用まで

  • ベクトルストアの設計、PDFベースの質疑応答システム構築、Webデータベースの質疑応答システム構築などを学びます。

  • 大量のテキストを処理するためのテキスト要約技法、LangChain Hub連動

    など、様々なRAGを学びます。

OpenAI API活用プロジェクト

レビュー感情分析、NAVERニュースおよびブログコンテンツ生成、Function Callingを活用したWeb検索アプリケーション開発などを学びます。

講義を作った人 👨‍🏫

  • AI大学院博士課程修了(生成AI及びLLM専攻)

  • 生成AIおよびビッグデータ分析専門企業運営


  • 200回以上のAI/ビッグデータプロジェクト遂行

  • 元政府出捐研究機関自然言語処理及びビッグデータ分析研究員



受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステム: Windows環境でも問題なく学習可能です。


  • 使用ツール: GoogleColab環境を基準に実習を進めます。


学習資料

  • Google sheetで理論資料及び実習コードを提供します。

事前知識および注意事項

  • Pythonの文法を知っていれば、より効果的に受講できます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LLM学習を始めたい新人開発者及び初心者

  • RAGやLangChainのような最新AI技術を実務に活用したいAI研究員

  • 独自のAIソリューションを開発したい開発者

  • 企業向けカスタマイズRAGシステム構築を目指す開発チーム

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なPythonプログラミング知識

こんにちは
です。

4,481

受講生

225

受講レビュー

51

回答

4.6

講座評価

11

講座

イ・ジンギュ | Lee JinKyu

AI・LLM・ビッグデータ分析専門家 / Happy AI 代表

👉詳細な経歴は下記のリンクからご確認いただけます。
https://bit.ly/jinkyu-profile

こんにちは。
AIとビッグデータ分析を研究・開発・教育・プロジェクトの現場で一貫して扱ってきた
ハッピーAI代表のイ・ジンギュ(工学博士、人工知能)です。

自然言語処理(NLP)とテキストマイニングを基盤に
アンケート、文書、レビュー、メディア、政策、学術データなど
多様な非定型データを分析してまいりました。
最近では生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用し、
組織や業務環境に合わせた実務中心のAI活用方法をお伝えしています。

サムスン電子、ソウル大学、教育庁、京畿研究院、山林庁、
国立公園管理公団、ソウル市など多数の公共機関・企業・教育機関と協業しており、
医療・コマース・生態・法学・経済・文化など多様なドメインで計200件以上の研究・分析プロジェクトを遂行しました。


🎒 講演および外注に関するお問い合わせ

コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)


📘 Bio (要約)

  • 2024.07 ~ 現在
    生成AI・ビッグデータ分析専門企業 ハッピーAI 代表

  • 工学博士(人工知能)
    東国大学校 人工知能大学院

    専門分野:大規模言語モデル(LLM)

    Bio (要約) 2024.07 ~ 現在 生成AI・ビッグデータ分析専門企業 Happy AI 代表 工学博士(人工知能) 東国大学校 人工知能大学院 専攻:大規模言語モデル(LLM)

    (2022.03 ~ 2026.02)

  • 2023 ~ 2025
    パブリックニュース AIコラムニスト
    (生成AIのバイアス、RAG、LLM活用イシュー)

  • 2021 ~ 2023
    AI・ビッグデータ専門企業 ステラビジョン 開発者, công ty chuyên về AI và Big Data, an AI and Big Data company

  • 2018 ~ 2021
    政府出資研究機関 自然言語処理・ビッグデータ分析研究員


🔹 専門分野(講義・プロジェクト中心)

  • 生成AIおよびLLM活用

    • プライベートLLM、RAG、エージェント

    • LoRA・QLoRAファインチューニングの基礎

  • AIベースのビッグデータ分析

    • アンケート・レビュー・報道・政策・学術データ

  • 自然言語処理(NLP)・テキストマイニング

    • トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク

  • 公共・企業 AI業務自動化

    • 文書の要約・分類・分析

      レビュー・メディア・政策・学術データの自然言語処理(NLP)・テキストマイニング トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク 公共・企業向けAI業務自動化 文書要約・分類・分析


🎒 Courses & Activities (選別)

2025

  • LLM/sLLM アプリケーション開発
    (ファインチューニング・RAG・Agent 基盤) – KT

2024

  • LangChain・RAGベースのLLMプログラミング – サムスンSDS

  • LLM理論およびRAGチャットボット開発実務 – ソウルデジタル財団

  • ChatGPTベースのビッグデータ分析入門 – LetUin Edu

  • 人工知能基礎・プロンプト技法 – 韓国職業開発院

  • LDA・感情分析 with ChatGPT – インフラン

  • Pythonベースのテキスト分析 – ソウル科学技術大学校

  • LangChainを活用したLLMチャットボット作成 – インフラン

2023

  • ChatGPTを活用したPython基礎 – 京畿大学校

  • ビッグデータ専門家課程 特講 – 檀国大学校

  • ビッグデータ分析基礎 – LetUin Edu


💻 Projects (要約)

  • Private LLMベースのRAGチャットボット構築 (韓国電力公社)

  • LLMベースの森林復元ビッグデータ分析 (国立森林科学院)

  • 内部ネットワーク専用 Private LLM テキストマイニングソリューション (政府機関)

  • Instruction Tuning・RLHFベースのLLMモデル開発

  • ヘルスケア・法学・政策・教育データ分析

  • アンケート・レビュー・報道データAI分析

→ 公共機関・企業・研究機関を含む200件以上の実績 bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Publication (選別)

  • Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)

  • ニュース記事ビッグデータに基づくLLM技術認識分析 (2024)

  • NLPベースのテキストマイニング研究多数
    (森林・環境・社会・ヘルスケア分野)


🔹 その他

  • Pythonベースのデータ分析・可視化

  • LLMを活用したデータ分析

  • ChatGPT・LangChain・Agentを活用した業務生産性の向上

カリキュラム

全体

48件 ∙ (4時間 50分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

25件

4.5

25件の受講レビュー

  • 16302072028님의 프로필 이미지
    16302072028

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    60% 受講後に作成

    • dldyddlwl13744님의 프로필 이미지
      dldyddlwl13744

      受講レビュー 17

      平均評価 5.0

      5

      31% 受講後に作成

      • 16302014274님의 프로필 이미지
        16302014274

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        31% 受講後に作成

        • aboutexo046263님의 프로필 이미지
          aboutexo046263

          受講レビュー 23

          平均評価 4.9

          5

          31% 受講後に作成

          • tech4872님의 프로필 이미지
            tech4872

            受講レビュー 3

            平均評価 5.0

            5

            100% 受講後に作成

            ¥10,819

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