信頼できる生成AIシステムを設計する
検索拡張、ツール利用、エージェントワークフロー、MCP、評価、ガードレール、可観測性を備えた、本番運用を意識したLLMアプリケーションを設計します。品質、レイテンシ、安全性、コストの最適化を学びます。
前提条件: AI Branchesに加えて、基本的なPythonまたはTypeScript
AIアプリケーションを開発する開発者や技術者
Neural networks explained simply — biological vs artificial neurons, layers, training, backpropagation, activation functions, and the difference between CNNs, RNNs, and Transformers. No maths required.
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⏱️ 4 min readGenerative AI explained simply — what it is, how it works (LLMs, diffusion models, GANs), real-world examples like ChatGPT and DALL-E, use cases, limitations, and how to learn it free.
⏱️ 4 min readAI Canopyは上級レベルのプログラムです。ニューラルネットワーク、大規模言語モデル、AIシステム設計を深く扱うため、先にAI Branchesを修了することをおすすめします。
はい。AI Canopyでは大規模言語モデルの仕組みを扱います。ChatGPTやClaude、Geminiなどを支えるTransformerアーキテクチャも含まれます。プロンプトエンジニアリングの習得も可能です。
プログラミングは必須ではありませんが、技術的な基礎があると理解が進みます。ニューラルネットワークやLLMは図解とインタラクティブな可視化を使って概念的に説明します。
はい。すべてのレッスンを修了すると名前入りの証明書を取得できます。上級のAI概念を習得した証明になります。
プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTのようなAIモデルに効果的な指示を書くスキルです。現在もっとも需要の高いスキルのひとつであり、AI Canopyでは複数のレッスンを割いています。
プランを選ぶと、すべてのアカデミー、レッスン、進捗同期、修了証明書を利用できます。積み上がるスキルを作りましょう。
Proを7日間無料で試す →7日間無料。いつでも理由を問わず解約できます。
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3 つの主要な深層学習アーキテクチャと、トランスフォーマーが現代の AI を支配するようになった理由を理解します。