Groundwork 無料の章

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AIエンジニアを目指す人のための課程「Groundwork」の、無料で公開している章です。Pythonのコードはアプリの中でそのまま実行できます。

はじめに

Pythonの基礎

1-01 値・型・変数
1-02 文字列を扱う
1-03 リストとタプル
1-04 辞書と集合（有料版）
1-05 条件分岐（有料版）
1-06 繰り返し（有料版）
1-07 関数（有料版）
1-08 エラーを読み、直す（有料版）
1-09 内包表記とよく使う組み込み関数（有料版）
1-10 モジュールと標準ライブラリ（有料版）
1-11 ファイル・JSON・CSV （有料版）
1-12 クラスとオブジェクト（有料版）
1-13 型ヒントと Pydantic （有料版）
1-14 コードを読む技術と Python らしい書き方（有料版）

開発の基礎体力

2-01 ターミナルとシェル（有料版）
2-02 Git と GitHub （有料版）
2-03 Python プロジェクトの作り方（uv）（有料版）
2-04 テスト（有料版）
2-05 HTTP と Web API （有料版）
2-06 SQL とデータベース（有料版）
2-07 非同期処理（asyncio）（有料版）
2-08 ログ・設定・秘密情報（有料版）
2-09 設計の基本（有料版）
2-10 FastAPI で API を作る（有料版）

AIと一緒に開発する

3-01 AIコーディングの全体像（有料版）
3-02 Claude Code を使い始める（有料版）
3-03 仕様を書く技術（有料版）
3-04 コンテキストを渡す技術（有料版）
3-05 AIが書いたコードをレビューする（有料版）
3-06 AIと一緒にデバッグする（有料版）
3-07 Claude Code を使いこなす（有料版）
3-08 AI開発の安全とリスク（有料版）

データと機械学習の基礎

4-01 NumPy：ベクトルと行列（有料版）
4-02 pandas：表データ（有料版）
4-03 可視化とデータを見る習慣（有料版）
4-04 評価のための統計と確率（有料版）
4-05 機械学習の基本（有料版）
4-06 分類の評価指標（有料版）
4-07 ニューラルネットワークの仕組み（有料版）
4-08 ベクトルと埋め込み（有料版）

LLMの仕組み

5-01 LLMとは何か（有料版）
5-02 トークンとコンテキスト（有料版）
5-03 Transformer と Attention （有料版）
5-04 生成の制御：サンプリング（有料版）
5-05 LLMの得意・不得意と幻覚（有料版）
5-06 モデルの選び方（有料版）

LLMアプリ開発

6-01 LLM API の基本（有料版）
6-02 プロンプトエンジニアリング（有料版）
6-03 構造化出力（有料版）
6-04 ツール呼び出し（Function Calling）（有料版）
6-05 会話の状態とメモリ（有料版）
6-06 本番に耐える呼び出し方（有料版）
6-07 RAG(1)：検索して答える（有料版）
6-08 RAG(2)：検索の質を上げる（有料版）
6-09 RAG(3)：検索と回答を評価する（有料版）
6-10 LLMアプリの評価（evals）（有料版）

AIエージェント

7-01 ワークフローとエージェント（有料版）
7-02 エージェントループを自作する（有料版）
7-03 ツールを設計する（有料版）
7-04 コンテキストエンジニアリング（有料版）
7-05 MCP（Model Context Protocol）（有料版）
7-06 マルチエージェントと実行の設計（有料版）
7-07 エージェントの安全性（有料版）
7-08 エージェントの評価とフレームワーク選び（有料版）

本番運用（LLMOps）

8-01 LLMアプリのアーキテクチャ（有料版）
8-02 オブザーバビリティ（有料版）
8-03 コストとレイテンシの最適化（有料版）
8-04 セキュリティとプライバシー・法令（有料版）
8-05 デプロイ（有料版）
8-06 継続的な評価と改善（有料版）
8-07 ファインチューニングを判断し、試す（有料版）

一人前のエンジニアへ

9-01 要件定義から納品まで（有料版）
9-02 ポートフォリオとキャリア（有料版）
9-03 学び続ける技術（有料版）

P1

P1 売上CSVを集計するCLI （有料版）

P2

P2 問い合わせを自動分類する（有料版）

P3

P3 社内規程Q&A （有料版）

P4

P4 調べものエージェント（有料版）

P5

P5 自分用のMCPサーバー（有料版）

P6

P6 本番化：FastAPI＋Docker＋デプロイ＋監視（有料版）

P7

P7 小型モデルのファインチューニング実験（有料版）

P8

P8 卒業制作：自分の課題を解くLLMアプリ（有料版）

Groundwork AIエンジニア養成課程：AIエンジニアを目指す人のための全85章の課程。Pythonの基礎、Git・テスト、Claude CodeやCodexと一緒に開発する方法、LLMの仕組みとアプリ開発までを、ブラウザで動くPythonで。最初の6章は無料。全章は2,480円の買い切り。

アプリを無料で開く有料版と無料版の違い