Generative AI Guide

Source: https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide at f0185981c19f
License: MIT
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This edition is an AI-assisted translation.

:star: :bookmark: awesome-generative-ai-guide

生成 AI は急速に発展しています。このリポジトリには、生成 AI の研究、コース、面接資料、ノートブックなどを集約し、「何をしたいか」を軸に整理しました。

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何をしたいですか？

自分に合った入口を選びましょう。各学習パスには 101 から 301 までの段階があります。

• 🧑‍💻 仕事で AI を使いたい → Use AI
• 🏗️ AI システムを構築したい → Build AI
• 🔬 研究内容を理解したい → Understand AI
• 💬 面接の準備をしたい → Interview Prep hub
• 📚 すべての無料コースを見たい → All free courses, by topic
• 📺 動画で学びたい → Video transcripts and resources

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学習パスとレベルの一覧

自分の立場に合う行と、目指す深さに合う列を選んでください。レベルの意味は学習パスごとに異なり、そのパスの目標に応じた深さを示します。

学習パス	101 入門 🟢	201 実践 🟡	301 上級 🔴
🧑‍💻 Use AI	LLM とは何か、プロンプトの基礎、チャットツールの活用	高度なプロンプト、プロジェクト、ツール連携、仕事でのエージェント基盤	個人の自動化、複数ステップのエージェントワークフロー
🏗️ Build AI	LLM の仕組みを理解して構築、アプリの構成、初めての LLM アプリ	RAG、エージェント、評価、ファインチューニング、ガードレール	LLMOps、本番規模、高度なエージェントと RAG、セキュリティ、システム設計
🔬 Understand AI	Transformer、重要論文、論文の読み方	活発な研究分野：推論、エージェント、RAG、評価	最前線：月刊論文、研究一覧、State of AI

Build は主力かつ最も詳しい学習パスです。以前は長い一覧に並んでいた 90 以上の無料コースとコードノートブックを、レベル別に整理してトピックを付けました。

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トピックから探す

学びたいテーマが決まっている場合は、該当ページへ進みましょう。各ページにテーマごとの資料をまとめ、適した学習パスとレベルを示しています。

LLM Foundations · Prompting and Context · Retrieval and RAG · Fine-tuning · AI Agents · Evaluation and Observability · Multimodal · Production and LLMOps · Safety and Security

すべての無料コースは、**トピック別の無料コース一覧**から確認できます。

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:mortar_board: LevelUp Labs のおすすめコース

Aishwarya Naresh Reganti と LevelUp Labs チームが制作した無料コースです。認定資格を取得できるコースもあります。

• AI Evals for Everyone (認定付き): LLM とエージェントシステムの評価を扱う 10 章構成です。
• OpenClaw Mastery for Everyone (認定付き): 自分専用の AI アシスタントを設定して動かす 10 日間の学習パスです。
• Agentic AI Crash Course: エージェント、ツール、RAG、MCP、計画、メモリ、マルチエージェントシステムを扱う全 10 部構成です。
• Generative AI Genius: 数学を使わない、初心者向けの生成 AI 入門です。
• Applied LLMs Mastery (2024 edition): 11 週間の基礎コースで、2024 年版としてアーカイブされています。 Course website.

LevelUp Labs のオリジナルと審査済みの外部コースを含む、トピック別の全無料コースは **トピック別の無料コース一覧**をご覧ください。

Want to learn live with us? The courses above are free. We also teach cohort-based courses on Maven, and more than 3,000 builders have learned with us so far: AI System Design (design real generative-AI systems end to end, the Problem-First way) and Advanced AI Evals (the evaluation and improvement loops behind reliable LLM and agent products). See all our live courses.

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:star: おすすめ AI ツール一覧

AI アプリケーション開発のあらゆる層をカバーする、おすすめ AI ツールをご覧ください。お気に入りの AI ツールを参照してください。

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:computer: 面接対策

A full Role-Based Interview Prep hub: pick your role and work its folder end to end (overview, interview rounds, a deep question bank with answers, resources, courses, and a prep plan).

• 🏗️ AI Engineer: LLM アプリ、RAG、エージェント、評価、システム設計を学びます。
• 📋 AI Product Manager: プロダクト感覚、指標、トレードオフ、責任ある AI を扱います。
• 🚀 Forward-Deployed Engineer: 不確実な状況下で顧客向けに構築、統合、デプロイします。
• 🧭 AI Strategist: 戦略、ROI、内製か購入か、ガバナンス、変更管理を扱います。

Everyone starts with the shared 60 GenAI Interview Questions, then works their role. System-design interview drills are planned for a later build phase.

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:speaker: 最新情報

新しいものから順に掲載しています。

• OpenClaw Mastery for Everyone is live with certification. (Course)
• AI Evals for Everyone is live with certification. (Course)
• State of AI 2025 Report published, with its own build pipeline. (Report)
• Agentic AI Crash Course released in 10 parts. (Course)
• Living research tables for evaluation, agentic search and retrieval, and RAG are being kept current. (Research updates)

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:paperclip: リソース

• ICLR 2024 Paper Summaries
• LLM Lingo: a 6-part glossary of common LLM terms.
• Monthly Best GenAI Papers: the 毎月の論文リスト (see Understand AI).

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:black_nib: 貢献

If you want to add to the repository or find any issues, please feel free to raise a PR. Place your addition in the right journey, level, and topic using the journey and level grid and the browse by topic index as your guide.

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:pushpin: 引用

このガイドを引用する場合は、次の形式を使用してください。

@article{areganti_generative_ai_guide,
author = {Reganti, Aishwarya Naresh},
journal = {https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide},
month = {01},
title = {{Generative AI Guide}},
year = {2026}
}

ライセンス

MIT License

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