ジュニア開発者が人工知能を開発ツールとして活用し、企画からコード作成、デプロイ、検証に至る全体的な開発プロセスを理解できるようにすることで、AI時代に必要なフルスペクトラム（Full-Spectrum）能力を身につけて生存し、発展できるようにします。

この講義は大規模言語モデル(LLM)や生成型人工知能を効果的に活用するための核心技術であるプロンプトエンジニアリングを体系的に学習する過程です。 基礎理論から実戦技法、そして最新応用事例とセキュリティ・倫理問題まで幅広く扱い、LLMベースサービス開発者・データサイエンティスト・AI企画者すべてに実質的な助けを提供します。

問題化（Problematization）は、問題提起、問題作成などとも翻訳される用語です。そして、問題設定や問題定義とも翻訳され得ます。要請事項や常識のような既知の事実に対し、新しい観点から疑問を呈し、問題を定義し、この問題を解決する方法を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、未だ開発分野で十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決する計画を立てる作業です。つまり、問題化と関連があるということです。 問題を解決するには、まず問題が明確に定義されている必要があります。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要請の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要請を明確な問題に変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの真のニーズを正確に把握することができます。この講義は、実践事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練するよう手助けします。

生成AIまたはLLMをベースにRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しても、望む性能が得られず、適切な解決策が見つからない場合はどうすればよいでしょうか？ 本講義では、認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAG性能を改善する方策を提示します。この講義を通じて、LLMコンテキストウィンドウの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習得できます。チャンク（Chunk）のサイズと構造設計、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性能評価、実践技法などを網羅する実務レベルの理論講義です。

生成型人工知能(生成型AI)の一種であるLLMを基盤として作るアプリケーションやウェブサービスを企画する際に必要な「サービスデザイン」の概念と方法を身につけることができます。

「名前を一つ変えただけなのに、コードが変わりました。」 可読性の高いコードの核となる、「読まれる名前付け」を原理から事例までまとめました。 読みやすい名前がコラボレーションの始まりです。

セキュアコーディング(Secure Coding: セキュリティコーディング)が何なのか全く知らなくても理解できる講義です。基本的なセキュリティコーディングの概念を習得した後、Webサービスのセキュリティを中心に説明します。OO大学主催の特別講義として行われた講義でした。160個を超えるソースコードを豊富なコメントと共に提示し、実務ですぐに使える核心的なテーマとテクニックをピンポイントで分かるようにします。

C言語の基本概念と基本文法を迅速に理解できます。

👨‍🍳 コードを料理するように、きれいに、美味しく！ 『クリーンコーディング』は、料理に例えてクリーンコーディングを楽しく学ぶ料理人のような開発者のコード料理教室です。🍽️

今はAIを活用して開発する時代。AIをより良く活用し、より優れた、より正確なコードやドキュメントを作成する方法が必要なので、それに合った方法を提案します。

自然言語処理技術の出発点から始まり、最新のLLMモデルに至るまでの過程で開発された多様な言語モデルを詳細に説明します。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装できるようにする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て人工知能裁判官を作る方法を探求します。