Python × AI（LLM API入門）コースを追加しました

Python学習コースに Python × AI（LLM API入門） を追加しました!

このコースは、PythonからLLM APIを扱うための入門コースです。

対象としているのは、Pythonの基礎が分かってきて、AIを取り入れたアプリ・AIチャットボットなどの開発に挑戦したい方！

単にAPIを1回呼ぶだけではなく、

• LLM APIの基本的な仕組み
• モデル選定の考え方
• Pythonからの実装パターン
• 実運用で必要になる設計や例外処理

まで含めて、段階的に学べるようにしています。

コース概要

最初のパートでは、LLM APIとは何か、という整理から始めます。
OpenRouterを使ったセットアップを通して、APIキーの管理、環境構築、最初のリクエスト送信までを確認します。

その後、チャットAPIでよく使う messages、model、temperature といった基本パラメータを学びます。
ここでは「とりあえず動かす」だけではなく、各パラメータが出力結果にどう影響するのかを理解することを重視しています。

後半では、ストリーミング応答、JSON形式での安定出力、エラーハンドリング、リトライ処理、システムプロンプト設計など、実装時に重要になるテーマを扱います。

具体的に何を学ぶのか

このコースでは、説明中心ではなく、小さな実装を通して学ぶ構成にしています。

たとえば、LLM APIの最初の練習として、文章を入力すると短く要約して返すツールを作ります。
これによって、プロンプトの渡し方とレスポンスの扱い方の基本をつかめます。

次に、翻訳ツールやコード生成ツールを作りながら、プロンプト設計の違いで結果がどう変わるかを確認します。
同じAPIでも、指示の出し方次第で出力品質が大きく変わるため、この部分はかなり重要です。

さらに、会話履歴を保持するチャットボットも実装します。
messages に過去のやり取りを持たせながら応答を生成することで、単発のAPI呼び出しから一歩進んだ設計を学べます。

実用面では、ストリーミング応答を使って、生成結果を少しずつ表示する方法も扱います。
また、JSON形式で出力を安定させる方法を学ぶことで、LLMの返答を後続処理に組み込みやすくします。

加えて、API利用時に避けて通れないエラー処理も扱います。
通信失敗やレート制限、想定外レスポンスに対してどう備えるかを学ぶことで、学習用コードから実用コードに近づけていきます。

最後は、AI議事録作成ツール、AIメール自動返信システム、AIコンテンツ生成ツールといった実践テーマに取り組みます。
ここでは、これまで学んだ API呼び出し、プロンプト設計、出力整形、例外処理を組み合わせて、実際に使える形へ落とし込んでいきます。

こんな人に向いています

• PythonからAI機能を使ってみたい人
• 要約、翻訳、チャットボットのような機能を自作したい人
• 将来的にRAGやエージェントのような発展テーマにも進みたい人

LLM APIは入口だけ見ると簡単ですが、実際に使えるものを作ろうとすると、設計や例外処理の理解が重要になります。
このコースは、その最初の土台を作るための内容です。