AIで作る

Ai-Building

• ビジョンからプロダクトへ 直感よりもプロセスを重視することで、ざっくりとしたアイデアから動くプロダクトへとAIを導く方法を学びます。生きたドキュメントを作成し、コーディングの前に反復的に計画を立て、AIシステムを本当の目標に沿わせ続けるための人間の判断力を養います。
• ローンチと反復改善 初日からAIシステムを本番環境に投入し、その後要件が変化するにつれて安全に進化させる方法を学びます。Gitベースのデプロイ、自動テストパイプライン、データベースマイグレーション、本番ロギングをマスターします——これらはAIが壊れることなく学習し改善し続けるためのインフラです。
• プロセスアーキテクチャ 初期の計画から実装、レビューまで、変更リクエストを通じてAIシステムの変更を体系的に管理する方法を学びます。構造化されたプロセスに従うことが、なぜ早期にバグを発見し、複雑なAIプロジェクトを整理され追跡可能な状態に保つのかを発見します。
• 技術の基礎 アプリケーションを動かすコードやファイルから、さまざまなコンポーネントがAPIを通じてどのように通信するかまで、ソフトウェアが実際にどう動いているのかを学びます。データベース、JSON、そして現代的なアプリを可能にしているフロントエンドとバックエンドの分離を理解できるようになります。
• AIを理解する 大規模言語モデルが実際にどう動くのか——トークン化からハルシネーションまで——を知り、コードではなく成果に焦点を当てるAIビルダーのように考える方法を学びます。AIシステムを効果的に活用するために必要な実践的なスキルを身につけ、どこまで信頼していいのかを理解できるようになります。
• AIと働く 何気ない利用者と熟練した協働者を分けるスキルを習得することで、AIと効果的に働く方法を学びます——AIに必要な文脈を十分に与えること、やり方を細かく指示するのではなく求める結果を説明すること、技術的な詳細に迷わずにAIの生成物を批判的に評価すること。
• あなたのAIツールキット VS Codeとコマンドラインのセットアップから、競合なく大規模並列AIタスクをオーケストレーションする方法まで、Claudeをコーディングパートナーとして開発する方法を学びます。AIの能力を実際に動くプロジェクトへと変える実践的なワークフローを身につけます。