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AI開発バックエンド基礎
はじめに
AI開発に必要なバックエンドの基礎知識をまとめました！
以下の記事を読むことで、バックエンド開発の基本的な技術を理解し、簡単なアプリケーションを構築する第一歩を踏み出せます!
目次
- Python: バックエンドの基盤となるプログラムの考え方
- 機械学習・深層学習・LLMとは？
- LangChain: AIアプリケーション開発のためのフレームワーク
- FastAPI: シンプルで高速なAPI構築フレームワーク
- Docker: 環境構築とデプロイの標準ツール
- データベース関連: MongoDBとPinecone
Python:バックエンドの基盤となるプログラミング言語
Pythonは、シンプルな文法と豊富なライブラリで、AIやAPI開発に最適なプログラミング言語です。その基本的な考え方を解説します。
機械学習・深層学習・LLMとは？
AIは、データから学習して賢くなるコンピュータ技術です。機械学習や深層学習の発展により、画像認識や自然言語処理などで人間に近い能力を実現しています。最近では、ChatGPTのようなLLMの登場により、より自然な対話や文章生成が可能になっています。以下ではその理論の基礎や実装方法について解説します。
LangChain: AIアプリケーション開発のためのフレームワーク
LangChainは、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーション開発を簡単にするフレームワークです。プロンプト管理やチェーンの仕組みを活用した開発の流れを紹介します。
FastAPI: シンプルで高速なAPI構築フレームワーク
FastAPIは、PythonでのAPI開発を効率化するためのフレームワークです。基本的な使い方や特徴、簡単なAPIサーバーの作成例を解説します。
coming soon ...
Docker: 環境構築とデプロイの標準ツール
Dockerは、アプリケーションの環境構築やデプロイを簡単にするツールです。コンテナ化の基本や、FastAPIやデータベースと連携する方法を紹介します。
coming soon ...
データベースの基礎: MongoDBとPinecone
データベースはバックエンド開発の中心となる技術です。NoSQL型のMongoDBとベクトル検索向けのPineconeについて、それぞれの基本概念と利用例を解説します。
担当：生駒
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