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今や本当に誰でも、たった一日で自分だけのサービスを作ることができる時代です。 前回のバイブコーディングワークショップでは、バイブコーディングとは何かを直接体験し、自分が作りたいサービスのフロント（見える画面）を誰でも完成させて配布まで行うことが目標でしたが、 今回のワークショップは単に見えるサービスを作ることに留まらず、実際のユーザーを具体的に想像し、「このサービスを誰が、なぜ使うのか」に集中する開発方式を重要に扱います。参加者はワークショップを通じて自分だけのサービスを作りながら、自然にターゲットユーザーと解決すべき問題を明確に定義する方法を学ぶことになります。 バイブコーディングが初めての人でも大丈夫です！コーディングを知らなくても、開発を知らなくても十分です！ 単純に真似して作るのではなく、本当に使用可能なサービスを直接作り出す経験を今回のワークショップで体験してみてください！

AIから望む答えを正確に引き出す「プロンプトエンジニアリング」の核心技術を学びます。 超初心者の第一歩から専門家の実戦応用まで、AI活用能力を最大化しましょう！

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「LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作ってみる第一歩！」 この講義は初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるよう設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデル読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階別にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングがこのように動くんだな」という感覚を掴むことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作ってみる達成感を直接感じてみてください！

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。

この包括的なコースでは、Cursor AI、Claude Code、v0、ChatGPT、ReplitなどのAIツールを使用して、あらゆるフルスタックアプリケーションを構築する方法を学びます。コーディングの基礎、フロントエンドおよびバックエンド開発、データベース統合、デバッグ、デプロイメントを習得できます。初心者の方や、AIを活用して実際のWebアプリやモバイルアプリを迅速かつ効率的に構築したい方に最適です。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるよう分かりやすく説明します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを利用してウェブで実行することができます。 基礎から実習まで体験しながら、AI活用の第一歩をしっかりと固めることができます。

今や誰でもコーディングなしでサービスを作ることができる時代です。 セルフィッシュクラブのクルーたちは、実際の使用のためのサービスを必要な機能だけを選んで3週間以内に実装しました。 コーディングができないクルーたちが自然言語プロンプトだけで直接問題を解決するためにサービスを直接作った事例です。 バイブコーディングはもはや馴染みのない概念ではありません！ 「コーディングで実際にどんな問題を解決できるのか」実際の事例を通してみんなで共有します！

実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）技法を学習してみます。

『ゼロから作って学ぶLLM』（ギルボット、2025）のGitHubノートブックとボーナスコンテンツを扱う講義です。GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ 『ゼロから作って学ぶLLM』は、セバスチャン・ラシュカ（Sebastian Raschka）が書いたベストセラー『Build a Large Language Model (from Scratch)』（Manning、2024）の翻訳書です。この本は、OpenAIが作ったGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作ってみながら、大規模言語モデルの動作原理を学び活用する方法を提供します。

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。

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。

Mastering Model Context Protocol (MCP)は、開発者が実用的で安全な、本番環境対応のAIバックエンドを構築できるよう支援する、実践的でエンジニアリング重視のコースです。 何千人もの受講生がLLM統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する混乱を克服するのを支援してきた経験から、最も一般的な問題を解決するためにこのコースを作成しました。 「LLMが安全に呼び出せる信頼性の高いバックエンドをどのように構築すればよいか?」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すればよいか?」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか?」 「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すればよいか?」 このコースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全に安全でDockerized化されたシステムのデプロイまで、段階的にガイドします。 すべてのレッスンは実践的で、複雑さを取り除き、最新のAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを提供するように設計されています。 曖昧なチュートリアルに不満を感じていて、MCPに関する明確で具体的なエンジニアリングレベルの理解を求めているなら、このコースはあなたのために作られています。

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習得します。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。

このOnline Classesは、Transformerを単に「実装する方法」ではなく、 なぜこのような構造が作られたのか、各モジュールがどのような役割を果たすのか、 そしてモデル全体がどのように動作するのかを設計者の視点から解剖する過程です。 Self-AttentionとMulti-Head Attentionの内部計算原理を深く分析し、 Positional Encoding、Feed-Forward Network、Encoder・Decoder構造が どのような限界を解決するために登場したのかを数式・論文・実装コードで直接確認します。 Attentionから出発してTransformer全体の構造を直接組み立て、 実際に学習まで実行しながらモデルがどのように動作するのかを体得します。 このOnline Classesは「Transformerを完全に理解したい人」のための 最も構造的で実践的なロードマップです。

最新のTransformerベースのPixArtと軽量適応化SANAを理論からコードまで段階的に実装します。I・II編で扱ったDDPM・DDIM・LDM・DiTを基に、テキストエンコーダ接続、サンプラー(DDIM/ODE)、v-予測/CFGチューニング、小規模データスタイル微調整まで実習中心で完走します。

基本的な自然言語処理技術と、さまざまなテキストタスクにディープラーニングを活用する方法について説明します。

この講義は、Notion APIの基礎を固め、AI（Claude）を連携してNotionを自動化するNotion MCP活用法を学ぶ過程です。API公式ドキュメントに従ってブロック、ページ、データベースを直接制御する方法を身につけ、最終的には自然言語コマンド（プロンプト）だけでデータベースを生成し、テキストファイルの内容を分析して自動的にページを追加する実戦プロジェクトを完成させます。

AIが単に答え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。 この講座はわずか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座です。 複雑な理論は最小限にし、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のか」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。

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座はAIがPythonだけの領域という偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、コーディング能力まで付与します。 OpenAI APIベースでAIアーキテクトとして成長しましょう。 AIライター、翻訳者、画家、コーディングパートナーなど様々なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成など核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作ります。 システムメッセージでAIの役割を付与し、有害コンテンツ検閲まで学びながら 既存Javaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。