18 分必要なのはPydanticだけ：Jason Liu
スキーマ優先のLLM呼び出しに、型付きオブジェクト、バリデーター、再試行、不正なフィールドやハルシネーションによるフィールドの明示的な処理が必要な理由を学べます。
上級者ビジネス向けAI
ChatGPTのようなLLMを徹底解説
Andrej Karpathy. LLMの実体を、事前学習、トークン化、SFT、RLHF、推論RL、ツール利用、ハルシネーションまで、モデルのトレードオフを判断するためにエンジニアが必要とする詳しさで一貫して説明した、YouTube上で最も明快な動画です。一度視聴すれば、記事で扱う「GPTクラスか、オープンウェイトか、推論モデルか」という判断を、ブランド選びではなく学習レシピの選択として捉えられるようになります。
AI Expertの注記
モデル名、価格、機能は急速に変化します。この動画では判断のパターンを学び、採用前に現行モデルの挙動を確認してください。
このセクションから得られるもの
トークン、学習、ツール、障害について判断できる水準まで、現代のLLMスタックを理解できます。
視聴または事前に知っておくべきもの
エンジニアリングの経験があると理解しやすくなります。機械学習の前提知識は不要ですが、3時間半の視聴時間を確保してください。
最終確認日：2026年5月18日
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さらに深く学ぶ
このトピックについてさらに詳しく学べる、厳選された外部コースです。
Coursera · DeepLearning.AI + AWSGenerative AI with Large Language Models
Antje Barth · Shelbee Eigenbrode · Mike Chambers · Chris Fregly
実務家から「LLMを使った開発に本格的に取り組むなら、どの講座を受けるべきか」と聞かれたときの答えが、この講座です。研究論文のように難解ではありませんが、数理的な説明に妥協はありません。AWS寄りのデプロイメントの章も、SageMakerを使う予定がなくても役立ちます。
上級者約16時間
DeepLearning.AI · LlamaIndexBuilding Agentic RAG with LlamaIndex
Jerry Liu
単純なRAG（ベクトル検索 → プロンプトへの詰め込み）は、最初にリリースされ、最も早く期待外れになる方式です。この短期講座では、その改善方法を学べます。エージェントが検索を計画し、ツールを選び、情報源を比較して、複数文書にまたがる質問へ回答します。2時間で学べ、実際の製品にすぐ応用できます。
中級者約2時間
DeepLearning.AI · LangChainLong-Term Agentic Memory with LangGraph
Harrison Chase
コンテキストウィンドウによる記憶喪失は、多くのエージェントが2日目には忘れっぽく役に立たないと感じられる原因です。この講座では、それを解決するLangMemのパターン、すなわちエピソード記憶、手続き記憶、意味記憶を学びます。プロンプトを肥大化させずに、セッションをまたいでユーザーの好みや過去のやり取りを記憶するエージェントを構築できます。
中級者約1.5時間