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LLM開発基礎
このコースは、開発経験はあるがLLM分野の予備知識がない開発者向けです。このコースは、開発者が大規模言語モデル（LLM）のコア原則、コンポーネント構成、セキュリティリスク、および主流の開発フレームワーク（LangChain & LangGraph）の実用的な応用を体系的に習得するのを支援することを目的としています。理論的な紹介からプロジェクトのデモンストレーションまで、コースは段階的に進み、技術的な幅とエンジニアリングの実装の両方を考慮に入れています。
第1日: 概念の確立と基礎理論
従来のAIから生成モデルへ
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📚 本日の内容
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1.1 LLMの理論的基礎
従来のAIから生成AIへの発展
LLMの基本原則と主要な技術的ポイント
主流のLLMプロバイダーとオープンソースエコシステムの概要
一般的なモデルカテゴリと典型的なアプリケーションシナリオ
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1.2 コアコンポーネントと主要な概念
プロンプト/モデル/エージェント/ツール/メモリなどの基本要素
エージェントプロトコル：MCP、A2A、AG-UIなど
典型的なLLMアプリケーションアーキテクチャの分析とケーススタディ
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1.3 ツールと体験デモンストレーション
ChatGPT、Claude、Geminiなどの一般的なツールのデモンストレーション
MCP、Canvas、Deep Searchなどの典型的なインタラクション方法を体験する
GitHub Copilot、Cursorなどを使用して、開発におけるLLMのアプリケーションシナリオを体験する
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1.4 セキュリティとコンプライアンスの基礎
LLMの潜在的なリスクの概要
OWASP LLMトップ10（2025）の詳細な説明と実践的な提案
💡 学習目標
- ✓ 古典的な手法から生成モデルまでのAIの開発史を理解する
- ✓ 大規模言語モデルの基本的な動作原理とコアコンポーネントを習得する
- ✓ 主流のLLMプロバイダーの特性と選択戦略を理解する
- ✓ LLMの典型的なアプリケーションシナリオとセキュリティリスクに精通する
📦 付録
📋推奨ツールとプラットフォーム：OpenAI、Anthropic、LlamaIndex、LangChainなど
📋推奨読書とリソース：LLMアプリケーションアーキテクチャ実践ガイド、LangChain/LangGraph公式ドキュメント、MCPプロトコルホワイトペーパー
📋参照コードリポジトリと実践的なプロジェクトリンク