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スタンフォード大学の2時間の講義が、AIシステム構築のためにエンジニアをどう訓練しているかを正確に示している。これまで見てきたClaudeチュートリアルやプロンプト系スレッドよりも実践的な内容だ。
ブックマークして2時間を確保しよう。今週末最も生産的な時間になるはずだ。
スタンフォード CS230 ゲスト講義 —「LLMで構築する：LLMアプリケーションの強化」
講義アウトライン：
I. LLMの拡張：課題と機会
II. プロンプトエンジニアリング：最適化の第一歩
III. ファインチューニング：慎重に進めよ
IV. RAG（検索拡張生成）：モデルの有用性を高める
V. エージェント型AIワークフロー：自律的で専門化されたシステムへ
VI. ケーススタディ：評価手法（Evals）
VII. マルチエージェントワークフロー：並列処理
VIII. AIの次は何か？個人的な考察
インタラクティブ学習ガイド：https://oakenai.tech/resources/standford-ai-training
ai-thinkingharness-designagent-ops
スタンフォード大学のAIエンジニア養成講義（2時間）— 全8章の実践ガイド
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This 2 hour Stanford lecture shows exactly how Stanford trains its engineers to build AI systems. It's more practical than every Claude tutorial & prompting threads you've seen.
Bookmark & give it 2 hours, no matter what. It'll be the most productive thing you do this weekend.
Stanford CS230 Guest Lecture — "Building with LLMs: Enhancing LLM Applications"
Today's outline:
I. Augmenting LLMs: Challenges and Opportunities
II. Prompt Engineering: The First Line of Optimization
III. Fine-Tuning: Proceed with Caution
IV. Retrieval-Augmented Generation (RAG): Enhancing Model Utility
V. Agentic AI Workflows: Toward Autonomous and Specialized Systems
VI. Case Study: Evals
VII. Multi-Agent Workflows: Parallelism
VIII. What's Next in AI? Personal Thoughts
Interactive study guide: https://oakenai.tech/resources/standford-ai-training