Hotfix

.vscode/settings.json

@@ -6,62 +6,67 @@
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day2/01-multi-modal",
+            "path": "day1/01-simple-model-inference",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day1/01-simple-model-inference",
+            "path": "day1/02-nlp-inference",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day2/02-llm-api",
+            "path": "day1/03-vision-inference",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day1/02-nlp-inference",
+            "path": "day1/04-audio-inference",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day2/03-llm-tool",
+            "path": "day1/05-model-trainig",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day1/03-vision-inference",
+            "path": "day1/06-accelerate-ml-model",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day1/04-audio-inference",
+            "path": "day1/07-model-deploy",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day2/04-react-agent",
+            "path": "day2/01-attention",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day2/05-coding-agent",
+            "path": "day2/02-multi-modal",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day1/05-model-trainig",
+            "path": "day2/03-llm-api",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day1/06-accelerate-ml-model",
+            "path": "day2/04-llm-tool",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         },
         {
-            "path": "day1/07-model-deploy",
+            "path": "day2/05-react-agent",
+            "envManager": "ms-python.python:venv",
+            "packageManager": "ms-python.python:pip"
+        },
+        {
+            "path": "day2/06-own_agent",
             "envManager": "ms-python.python:venv",
             "packageManager": "ms-python.python:pip"
         }

day2/01-attention/README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 06. Attention メカニズムの可視化 — Word2Vec と BERT で理解する Attention
+# 01. Attention メカニズムの可視化 — Word2Vec と BERT で理解する Attention
 
 Attention メカニズムの数学的原理を Word2Vec で体験し、BERT の Multi-Head Self-Attention を可視化することで、Transformer の中核技術を理解する。
 
@@ -13,7 +13,7 @@ Attention メカニズムの数学的原理を Word2Vec で体験し、BERT の
 ## ディレクトリ構成
 
 ```
-06-attention/
+01-attention/
 ├── notebook.py          # Marimo ノートブック（メインのハンズオン教材）
 ├── pyproject.toml       # プロジェクト設定・依存パッケージ
 ├── README.md            # この文書
@@ -26,7 +26,7 @@ Attention メカニズムの数学的原理を Word2Vec で体験し、BERT の
 ## セットアップ
 
 ```bash
-cd day2/06-attention
+cd day2/01-attention
 uv sync
 ```
 

day2/02-multi-modal/README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 01. SigLIP2 マルチモーダル — テキストと画像のベクトル空間理解
+# 02. SigLIP2 マルチモーダル — テキストと画像のベクトル空間理解
 
 SigLIP2（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training 2）を使って、テキストと画像を同じベクトル空間にエンコードし、両者の距離を計算することで、マルチモーダルモデルの仕組みを理解する。
 
@@ -13,7 +13,7 @@ SigLIP2（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training 2）を使って、テキ
 ## ディレクトリ構成
 
 ```
-01-multi-modal/
+02-multi-modal/
 ├── notebook.py          # Marimo ノートブック（メインのハンズオン教材）
 ├── pyproject.toml       # プロジェクト設定・依存パッケージ
 ├── README.md            # この文書
@@ -30,7 +30,7 @@ SigLIP2（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training 2）を使って、テキ
 ## セットアップ
 
 ```bash
-cd day2/01-multi-modal
+cd day2/02-multi-modal
 uv sync
 ```
 

day2/02-multi-modal/notebook.py

@@ -70,7 +70,6 @@ def _(mo):
 def _():
     import torch
     import numpy as np
-    import matplotlib
     import matplotlib.pyplot as plt
     from PIL import Image
     from src.siglip_utils import (
@@ -84,7 +83,7 @@ def _():
     )
 
     # matplotlib で日本語フォントを使用
-    import japanize_matplotlib
+    import japanize_matplotlib  # noqa: F401
 
     return (
         torch,

day2/05-react-agent/README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 04. ReAct Agent with llama-index
+# 05. ReAct Agent with llama-index
 
 ReAct（Reasoning + Acting）パターンを llama-index フレームワークで実装し、Gemini on Vertex AI で実行します。
 
@@ -40,7 +40,7 @@ Yao et al. (2022) "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models"
 ## ディレクトリ構成
 
 ```
-04-react-agent/
+05-react-agent/
 ├── notebook.py           # Marimo ノートブック（メイン教材）
 ├── pyproject.toml        # プロジェクト設定・依存関係
 ├── plan.md               # 実装計画
@@ -56,7 +56,7 @@ Yao et al. (2022) "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models"
 ### 1. ディレクトリ移動
 
 ```bash
-cd day2/04-react-agent
+cd day2/05-react-agent
 ```
 
 ### 2. 依存パッケージのインストール

day2/06-own_agent/README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 07. Own Agent - カスタマイズ用ベースライン ReAct エージェント
+# 06. Own Agent - カスタマイズ用ベースライン ReAct エージェント
 
 参加者が独自のツールやプロンプトを追加してカスタマイズできる ReAct エージェントベースラインです。
 
@@ -15,7 +15,7 @@
 ## ディレクトリ構成
 
 ```
-07-own_agent/
+06-own_agent/
 ├── src/
 │   ├── __init__.py         # パッケージエクスポート
 │   ├── tools.py            # ツール定義（ベースライン: multiply, add）
@@ -31,7 +31,7 @@
 ### 1. ディレクトリ移動
 
 ```bash
-cd day2/07-own_agent
+cd day2/06-own_agent
 ```
 
 ### 2. 依存パッケージのインストール
@@ -443,7 +443,7 @@ llm = create_llm(project="your-project-id")
 
 ## 参考リンク
 
-- **04-react-agent** — 教育版の ReAct エージェント（詳細な説明付き）
+- **05-react-agent** — 教育版の ReAct エージェント（詳細な説明付き）
 - **llama-index 公式ドキュメント** — https://docs.llamaindex.ai/
 - **ReActAgent リファレンス** — https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/deploying/agents/
 - **Gemini API** — https://ai.google.dev/gemini-api/docs