誰にでも使える大規模言語モデル：基礎から実践まで（2026年版）
このコースは、チャットGPTやジミニーなどの大規模言語モデル（LLM）への初心者向けで実践的な導入です。あらゆるバックグラウンドを持つ学習者を対象に、LLMがどのように動作するかの高レベルな説明、できることとできないこと、そして学習・仕事・日常生活中での効果的な使い方を解説します。実際のデモとガイド付き演習を通じて、プロンプト技術、出力の批判的評価方法、誤情報やバイアスの対処法、および文書作成、要約、翻訳、データ処理などの一般的なツールの安全かつ責任ある使い方を学びます。本コース終了時には、高度なコーディングスキルなしでも、個人の「LLMワークフロー」を構築し、執筆、調査、計画、生産性向上といった実際のタスクに活用できるようになります。
コース概要
📚 コンテンツ概要
このコースは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）への初心者向けで実践的な入門です。あらゆるバックグラウンドを持つ学習者を想定しており、LLMの基本的な仕組み、可能なことと不可能なこと、そして学習、仕事、日常生活中での効果的な活用方法を解説します。実践的なデモとガイド付き演習を通じて、プロンプト技術、出力の批判的評価、幻覚やバイアスの対処、およびドキュメント、要約、翻訳、データタスクなどの一般的なツールの安全かつ責任ある使用方法を学びます。コース終了時には、高度なコーディングスキルが不要でも、実際のタスク—執筆、調査、計画、生産性向上—に使える個人向け「LLMワークフロー」を構築できるようになります。
数学的論理から分散エージェントのオーケストレーションまで：大規模モデル時代のトップクラスのシステムアーキテクトを育成する。
🎯 学習目標
- 認知的: 機械学習の数学的基盤（線形代数、微積分、確率）と、パーセプトロンからLSTMまでのニューラルアーキテクチャの歴史的系譜を理解する。
- 技能的: Unixシェルコマンドを使ってリモートサーバーを操作し、自動微分エンジンを使って基本的な計算グラフを実装する。
- 感情的: グラディエント爆発のような複雑なシステムのデバッグにおいて、「理論的根拠」を「過度な抽象化」よりも重視することの重要性を認識する。
- 生成済み
- 認知的: 後期トレーニングパイプラインのメカニズムを説明し、教師付きファインチューニング（SFT）とGRPOなどの強化学習（RL）フレームワークの違いを理解する。
- 技能的: パラメータ効率的ファインチューニング（PEFT）技術であるLoRAなどを活用して、キャッシュスタートから最終調整までのマルチステージトレーニングパイプラインを設計する。
- 感情的: AIを「魔法のブラックボックス」と見ることから、機械的層と意図的な内部推論を持つ工学的なシステムとして見る意識の転換を重んじる。
- 認知的: 線形統合フレームワークと周期的・グラフベースのオーケストレーションを比較し、垂直統合（MCP）と水平統合（A2A）プロトコルの違いを区別する。
- 技能的: グラフ理論の原則を使って専用ノードと条件付きエッジを定義し、FastMCPを使ってエージェントを外部データに接続するMCPサーバーを実装する。
- 感情的: 周期的実行と状態管理が、複雑な人間の認知ワークフローを模倣する上で重要なことの価値を認識する。
レッスン 共 7 课时 · 预计 21.0h
レッスン
Lesson
This lesson challenges the "API fallacy" by emphasizing that true LLM mastery requires moving beyond high-level wrappers to understand the underlying mathematical foundations of linear algebra, calculus, and tensor mechanics. Students learn that grounding their practice in these core principles is essential for effective debugging, hardware optimization, and transitioning from cloud-based models to localized architectures.
This lesson explores the engineering mechanics behind Transformers, focusing on how Scaled Dot-Product Attention and the QKV framework enable models to process and predict text. Students will learn how to implement these concepts using matrix operations and stability techniques like positional encoding and layer normalization to ensure efficient, stable model training.
This lesson explores how raw base models are transformed into reliable assistants through a post-training pipeline involving supervised fine-tuning, reinforcement learning, and efficient adaptation techniques like LoRA. Students will learn how to build reasoning capabilities and optimize model performance on limited hardware by focusing on targeted parameter updates rather than full-model retraining.
This lesson explores the transition of prompt engineering into a formal discipline, emphasizing the use of Retrieval-Augmented Generation (RAG) and multi-provider orchestration to ensure system resilience and accuracy. Students learn to move beyond basic heuristics by implementing semantic chunking and architectural safeguards to mitigate hallucinations and prevent single-point-of-failure vulnerabilities in production environments.
This lesson explores the strategic shift toward local LLM deployment to address enterprise needs for data privacy, cost management, and operational resiliency. It also clarifies the critical distinction between OSI-compliant Open Source models and Open Weights models, emphasizing the importance of verifying licensing and usage restrictions for compliance.
This lesson explores the shift from linear AI chains to autonomous agentic workflows, which utilize graph-based architectures to enable cyclic execution, self-correction, and complex decision-making. Students will learn how to leverage state management, the Model Context Protocol (MCP), and multi-agent communication to build intelligent systems capable of reasoning and tool use.
This lesson guides students in transitioning from passive API users to expert architects by mastering autonomous system design, including the Model Context Protocol (MCP) and Agent-to-Agent (A2A) communication. It emphasizes building empirical engineering intuition through local pipelines, rigorous performance evaluation, and an understanding of advanced post-training alignment techniques like GRPO.