David Vicente Campos
NeuraLIA Labs創業者、MyRealFood共同創業者
レオン大学出身のコンピューターエンジニアです。MyRealFoodを共同創業し、CTOとして、何百万人もの人がより良い食生活のために使ってきたアプリを開発しました。また、NeuraLIA Labsを創業し、そこでAIプロダクトを開発しています。ここでは、私がその過程で理解する必要があったことを、誰かにこう説明してほしかったと思う形で書いています。
ゼロから学ぶAI
全30章
- ゼロから作るパーセプトロン：ニューロンは何を計算しているのか
- 損失関数はどこから来るのか：慣習ではなく likelihood
- 下り坂：Gradient Descentと、誰もが飛ばす2つのステップ
- 分類、クロスエントロピー、そして自分を欺かない方法
- Backpropagationをスクラッチから：エンジン、そしてネットワークへ
- 学習させること、そして汎化させること
- BPE Tokenizerを作る：モデルがRの数を数えられない理由
- Next-Token Prediction：embeddingとperplexityの意味
- 平均から導く attention と transformer ブロック
- LLMのPretraining：データ、計算資源、Scaling Laws、コスト
- ベースモデルからアシスタントへ：SFT、RLHF、DPO、GRPO
- Chain of Thought、RLVR、Test-Time Computeを測る
- 推論コストを下げる：KV Cache、Batching、量子化
- 初めての本番 LLM 呼び出し：ストリーミング、リトライ、タイムアウト
- Prompt Engineeringを測る：何が出力を変えるのか
- Context Window、token、請求額を実測する
- Temperature、Top-p、そして手に入らない決定性
- Tool CallingとStructured Outputs：破綻しない契約
- 本番RAG：chunking、retrieval、正直な引用
- fine-tuning、検索、それともprompt？判断基準は経済性です
- Multimodal Pricing：画像・音声・動画で本当に課金されるもの
- AI agentとは何か：古典的な5タイプと、競合する2つの定義
- Agent harnessを作る：ループと5つの脱出経路
- Context Engineering: Turn 40でagentが鈍る理由
- Multi-agentオーケストレーション：5つのパターンと、単一agentが勝つとき
- MCPを仕様に照らして解説：サーバーとは本当は何か
- MCP ServerをShipする：TypeScriptとPythonを実測
- Agent SkillsとSKILL.md：プログレッシブディスクロージャーを測る
- LLM評価：公開ベンチマークから自社のgolden setへ
- Prompt Injectionと致命的な三要素：実際のagentを守る