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LLMの基礎理論、LangChainとRAGのコア技術をマスターする講座です。LLMの基礎から実務で使える最新のAI技術を簡単に学べます！

このコースでは、LangChainフレームワークを使用して高度なRAGシステムを設計、構築、評価する方法を学びます。LCEL、Runnables、高度な検索技術、チャンキング戦略、クロスエンコーダーリランキング、エージェントベースのRAG、ツール呼び出し、SQL統合、そしてNeMo Guardrailsを使用した安全性技術をマスターします。また、LangFuse、React、FastAPI、Dockerを使用してフルスタックAIチャットボットをトレース、デバッグ、デプロイする方法も学びます。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

このコースで学べること LangGraph in Actionへようこそ。このコースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイをマスターするための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、そして本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基本を理解することから、フルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを実現するために必要なスキルを習得できます。 コースのハイライト 状態ベース設計:ノードとエッジというLangGraphの中核となる哲学を深く学び、構造化された保守性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理:チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探求し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー:ヒューマン・イン・ザ・ループシステムの構築、並列実行の実装、マルチエージェントパターンのマスターを行います。 本番環境対応の開発:非同期操作、サブグラフを学び、FastAPIとDockerを使用したフルスタックアプリケーションを作成します。 コース修了時には、強固な理論的理解だけでなく、完全にオープンソースツールを使用してAIエージェントをどこにでもデプロイできる実践的なスキルを身につけることができます。最先端を走り続けたい開発者であれ、AIツールキットを拡張したいベテランエンジニアであれ、このコースは急速に成長するAIエージェント分野に対応できる力を提供します。 実世界のアプリケーションにおけるAIエージェントの採用が増加する中、このコースは実践的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイする準備を整えます。一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう!

AIが単純に回答するだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講義はたった90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講義です。 複雑な理論は最小化し、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

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。