Vivado·Python 기반 FPGA·NPU·CPU 설계환경 구축

중급이상 / 아키텍처, FPGA, verilog, cpu, riscv, 인공지능(AI), rtl

RISC-V 명령어의 동작 원리에서 출발하여 5단 파이프라인 구조의 32비트 CPU를 직접 설계하고, Verilog RTL 구현부터 시뮬레이션 검증, FPGA 실물 실행까지 완성하는 실전 CPU 설계 과정입니다. RV32I 40개 명령어 중 CPU의 핵심 구조를 학습하는 데 필요한 14개 명령어를 선정하여 TinyRV32I를 단계적으로 구축합니다. 데이터패스, 파이프라인 레지스터, ALU와 제어회로, Branch, Hazard, Stall·Flush, Memory-Mapped I/O 등 실제 CPU를 구성하는 핵심 구조를 직접 설계하고 검증합니다. 강의에 사용되는 Verilog RTL, Testbench, Assembly 프로그램, Memory Image, FPGA 제약 파일을 제공하며, 최종적으로 Arty S7-25 FPGA에서 자신이 설계한 CPU로 실제 프로그램을 실행합니다. 본 과정은 여기서 끝나지 않습니다. TinyRV32I를 통해 CPU의 핵심 구조를 완성한 뒤, 후속 과정에서 RV32I 40개 명령어 전체를 지원하는 Full RV32I CPU로 확장하는 단계적 CPU 설계 시리즈로 이어집니다.

중급이상

아키텍처, FPGA, verilog

FPGA 구현을 위한 RISC-V CPU 설계 ② 5단 파이프라인 TinyRV32I 직접 만들기

EdgeChipLab

중급이상 / 아키텍처, FPGA, verilog, cpu, riscv, 인공지능(AI), rtl

EDA 툴 없이 엑셀 하나로 끝내는 AI 반도체 입문

EdgeChipLab

₩96,800

입문 / 인공지능(AI), Excel, 컴퓨터 구조, GPU, 머신러닝, 자기계발, 기술면접

Verilog와 EDA 툴을 배우다 포기하셨나요? NPU를 직접 설계하는 반도체학과 교수가 엑셀 파일 9개로 CPU부터 NPU까지 계산하며 이해하는 법을 알려드립니다.

입문

인공지능(AI), Excel, 컴퓨터 구조

EDA 툴 없이 엑셀 하나로 끝내는 AI 반도체 입문

EdgeChipLab

₩96,800

입문 / 인공지능(AI), Excel, 컴퓨터 구조, GPU, 머신러닝, 자기계발, 기술면접

FPGA 구현을 위한 RISC-V CPU 설계 ① Python으로 배우는 RV32I 명령어 구조와 실행 원리

EdgeChipLab

₩36,300

초급 / riscv, cpu-architecture, instruction-set-architecture, FPGA, 컴퓨터 구조

5.0

(1)

CPU를 만들겠다고 마음먹으면 대개 회로도부터 찾습니다. 그런데 도면을 펼치는 순간 답할 수 없는 질문이 생깁니다. 이 블록은 왜 여기 있어야 합니까? 레지스터를 읽는 포트는 왜 두 개입니까? 답은 모두 명령어에 있습니다. 명령어가 무엇을 요구하는지 알면 어떤 회로가 필요한지가 정해집니다. 반대 순서로는 되지 않습니다. RISC-V 강의는 이미 여럿 있습니다. 하지만 대부분 슬라이드에 값을 띄우고 "이렇게 됩니다"라고 말한 뒤 넘어갑니다. 수강생은 그 값이 맞는지 확인할 방법이 없습니다. 이 강의는 파이썬 명령어 실행 시뮬레이터를 함께 드립니다. run ADD 라고 치면 그 자리에서 기계어가 조립되고, 32비트가 필드별로 펼쳐지고, 레지스터가 어떻게 바뀌는지 화면에 나옵니다. 교재의 모든 숫자가 이 도구의 실행 결과이며, 여러분 화면에서 똑같이 재현됩니다. 상용 디버거는 라이선스가 필요하고 시뮬레이터는 설치가 벽입니다. 이 도구는 파이썬만 있으면 됩니다. 보드도, 라이선스도, 설치도 필요 없습니다. RV32I 명령어 40개를 하나도 빠뜨리지 않고 직접 실행하며, 회로가 무엇을 해야 하는지 스스로 알아내는 과정입니다.

초급

riscv, cpu-architecture, instruction-set-architecture

FPGA 구현을 위한 RISC-V CPU 설계 ① Python으로 배우는 RV32I 명령어 구조와 실행 원리

EdgeChipLab

₩36,300

초급 / riscv, cpu-architecture, instruction-set-architecture, FPGA, 컴퓨터 구조

5.0

(1)

FPGA 구현을 위한 머신러닝 파이썬 실습

EdgeChipLab

₩84,700

중급이상 / Python, 머신러닝, 인공신경망, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, 인공지능(AI)

머신러닝을 배우면 정확도를 올리는 법을 익힙니다. 그런데 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려 주지 않은 질문이 남습니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 지금 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구를 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 이야기하고 반도체 교재는 회로를 이야기하는데, 그 사이를 잇는 자료가 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하며 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정은 알고리즘 여섯 개를 파이썬으로 직접 만들면서, 만들 때마다 곱셈과 비교와 메모리와 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. 곱셈 몇 번이라는 말은 그 자체로 크기를 가늠할 수 없지만, 보드의 몇 퍼센트라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 지나 여섯 모델을 한 표에 모으면 예상과 다른 그림이 나옵니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 썼는데 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 내리고, 자릿수를 관리하고, 회로를 채점할 기준까지 만듭니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

중급이상

Python, 머신러닝, 인공신경망

FPGA 구현을 위한 머신러닝 파이썬 실습

EdgeChipLab

₩84,700

중급이상 / Python, 머신러닝, 인공신경망, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, 인공지능(AI)

FPGA로 만드는 MNIST NPU — RTL부터 Bit-True 검증까지

EdgeChipLab

₩264,000

중급이상 / 인공신경망, 컴퓨터 비전, Verilog HDL, FPGA, verification, 인공지능(AI), rtl

신경망을 FPGA에 올린다 — 말은 익숙하지만, 실제로 해낸 사람은 드뭅니다. 캡스톤, 경진대회, 졸업작품에서 한 발 앞서고 싶다면, 모델을 학습시키는 것을 넘어 그 연산이 실제 칩 안에서 어떻게 도는지를 직접 만들고 증명할 수 있어야 합니다. 이 강의는 바로 그 지점, 이론과 실물 하드웨어 사이의 간극을 건너게 해드립니다. MNIST 숫자를 인식하는 신경망 가속기(NPU)를 스펙 읽기부터 파이썬 골든 모델, Verilog RTL 설계, FPGA 검증까지 처음부터 끝까지 직접 완성합니다. 라인 버퍼와 병렬 MAC로 만드는 Conv 계층, ReLU·MaxPool·Flatten을 거쳐 완전연결 계층과 Argmax까지 — 아홉 개 블록을 하나의 칩으로 통합하고, "파이썬 정답지와 하드웨어 출력이 한 비트도 다르지 않다(Bit-True)"를 스스로 증명합니다. 시뮬레이션은 멀쩡히 돌아가는데 결과만 미묘하게 다른, 그 답답한 순간을 넘어서는 법까지 강의에 담았습니다. 정수 양자화, 배열 축 순서 변환, 누산기 오버플로 방지처럼 일반 딥러닝 교재가 다루지 않는 실전 노하우를 하나씩 짚어드립니다. 저는 RISC-V CPU 설계와 FPGA Bit-True 검증을 오래 다뤄오며 겪은 시행착오를, 여러분이 반복하지 않도록 이 강의에 녹였습니다. 수업이 끝나면 "직접 설계하고, 증명했다"고 말할 수 있는 완성된 하드웨어 프로젝트가 손에 남습니다.

중급이상

인공신경망, 컴퓨터 비전, Verilog HDL

FPGA로 만드는 MNIST NPU — RTL부터 Bit-True 검증까지

EdgeChipLab

₩264,000

중급이상 / 인공신경망, 컴퓨터 비전, Verilog HDL, FPGA, verification, 인공지능(AI), rtl

AI 반도체 설계를 위한 필수 이론 — 뉴런에서 LLM까지

EdgeChipLab

₩9,900

입문 / 딥러닝, 머신러닝, CNN, transformer, LLM, 인공신경망, 인공지능(AI)

4.0

(1)

NPU·트랜스포머 가속기·mini LLM 같은 AI 반도체를 직접 설계하려면, 그 안의 연산이 왜 일어나는지 이론으로 알아야 합니다. 이 강의는 뉴런 하나에서 CNN·트랜스포머·LLM까지, 하드웨어 설계에 꼭 필요한 이론의 엑기스만 뽑아 세 편으로 압축했습니다. 수식 암기가 아니라 '왜 그렇게 되는지'의 직관으로, 반도체 산업 30년 경력의 현직 교수가 소프트웨어 이론과 하드웨어 구현을 하나로 잇습니다.

입문

딥러닝, 머신러닝, CNN

AI 반도체 설계를 위한 필수 이론 — 뉴런에서 LLM까지

EdgeChipLab

₩9,900

입문 / 딥러닝, 머신러닝, CNN, transformer, LLM, 인공신경망, 인공지능(AI)

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FPGA로 만드는 실전 하드웨어 — 디지털 시계부터 실시간 카메라 영상까지

EdgeChipLab

초급 / FPGA, Verilog HDL, vivado, simulation, digital-logic, verification

Verilog 문법은 배웠는데 "그래서 뭘 만들지?"에서 막히는 분을 위한 강의입니다. FPGA 보드 한 장으로 디지털 시계, 초음파 거리 센서, OLED 디스플레이, 실시간 카메라 영상까지 네 가지 하드웨어를 직접 설계합니다. 출력에서 입력·제어, 디스플레이, 영상으로 난이도가 올라가며, 눈에 보이는 결과물을 만들며 디지털 설계를 몸으로 익힙니다. 반도체 산업 30년 경력의 현직 교수가 실제 FPGA에서 검증한 내용만 가르칩니다.

초급

FPGA, Verilog HDL, vivado

FPGA로 만드는 실전 하드웨어 — 디지털 시계부터 실시간 카메라 영상까지

EdgeChipLab

초급 / FPGA, Verilog HDL, vivado, simulation, digital-logic, verification

FPGA로 만드는 AI 가속기 — 이미지 처리부터 CNN 학습·하드웨어 검증까지

EdgeChipLab

₩220,000

중급이상 / FPGA, Verilog HDL, vivado, CNN, 인공지능(AI), image-classification, verification

FPGA와 Verilog는 배웠지만 "그래서 AI 가속기를 어떻게 직접 만드나?"에서 막히는 분이 많습니다. 이 강의는 그 궁금을 해소합니다. 보급형 FPGA 한 장과 무료 툴만으로, 손으로 설계한 3×3 커널에서 시작해 CNN을 직접 학습시키고, 학습된 가중치를 INT8로 양자화해 하드웨어에 올린 뒤, 파이썬 모델과 1비트도 어긋나지 않는지(Bit-True)까지 검증합니다. 반도체 산업 30년 경력과 현직 교수로서, 실제 FPGA에서 검증한 내용만 '동작하는 회로'로 가르칩니다. 이론이 아니라 직접 설계하고 증명하는 경험을 얻어, 팹리스 설계·AI 반도체 분야에서 통하는 실전 역량을 갖추게 됩니다.

중급이상

FPGA, Verilog HDL, vivado

FPGA로 만드는 AI 가속기 — 이미지 처리부터 CNN 학습·하드웨어 검증까지

EdgeChipLab

₩220,000

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2시간 안에 git, VS Code, Node.js, Python, Java 개발 환경을 삽질없이 쉽게 윈도우에서 설정하는 방법입니다.

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FPGA에 UART 구현하기

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UART는 가장 기본적이며 널리 활용되는 시리얼 통신 방식으로, FPGA 설계를 처음 접하는 입문자에게 매우 적합한 학습 주제입니다. 본 강의에서는 UART의 통신 원리와 프레임 구조를 상세히 이해하고, 이를 기반으로 RTL(Register Transfer Level) 설계를 통해 송수신 로직을 직접 구현해보는 과정을 진행합니다. FPGA 상에서 UART를 구현함으로써 디지털 회로 설계 능력을 체계적으로 키우고, 시뮬레이션 및 검증을 통해 실제 하드웨어 수준에서 동작을 확인하는 경험을 쌓을 수 있습니다. 또한 Soft Processor인 MicroBlaze와 Xilinx UART IP를 활용한 방식도 함께 학습하여, 프로세서 기반의 시스템 설계 흐름 및 인터페이스 구성을 폭넓게 이해하게 됩니다. 이를 통해 논리 설계와 프로세서 설계를 아우르는 포괄적인 개발 역량을 갖출 수 있습니다.

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FPGA, system-verilog, uart

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Python 개발자를 위한 Streamlit 실전 - 웹 앱 2개 직접 만들기

it learner

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이 강의는 Streamlit 기본기를 갖춘 개발자가 실제로 배포할 수 있는 수준의 웹 앱을 만드는 16차시, 약 9시간 30분의 실무 과정입니다. Streamlit은 몇 줄만 써도 화면이 나오는 도구입니다. 그래서 입문은 쉽지만, 막상 실무에 쓰려 하면 다른 벽에 부딪힙니다. 로그인은 어떻게 붙이고, 비밀번호는 어디에 어떻게 저장하며, 페이지가 여러 개일 때 변수는 어떻게 공유하는지, 폼을 제출할 때마다 화면이 통째로 다시 도는 문제는 어떻게 막는지. 이 강의는 그 벽들을 하나씩 다룹니다. 전반부에서는 데이터프레임과 차트 시각화, 날짜·파일 업로드 위젯, Session State를 복습하며 미니 대시보드를 만듭니다. 이어서 첫 번째 프로젝트인 NLP 분석 앱을 시작합니다. Anaconda 가상환경을 구성하고 spaCy·neattext·wordcloud·deep_translator를 설치한 뒤, 텍스트 통계와 품사 분석, 워드클라우드 시각화, 다국어 번역, 한글 감성 분석까지 붙여 하나의 앱을 완성합니다. st . columns와 st . expander로 화면을 구조화하고 사이드바에 브랜딩을 넣는 등 완성도를 높이는 작업도 함께 다룹니다. 후반부는 서비스 수준의 기능들입니다. SQLite로 회원 데이터를 관리하고, 평문 저장의 위험을 짚은 뒤 SHA-256 해싱으로 비밀번호를 안전하게 처리합니다. 테마 커스터마이징, 멀티 페이지 구성과 URL 슬러그, 페이지 간 변수 전달, txt·PDF·docx를 가리지 않고 읽는 스마트 리딩, st . form과 콜백으로 리로드를 제어하는 방법까지 이어집니다. 마지막 세 차시는 Python 클래스 심화입니다. 내부 작동 원리, 캡슐화, 상속과 특수 메서드를 다뤄 코드를 구조적으로 짜는 기반을 만듭니다. 강의를 마치면 Streamlit으로 만든 앱을 "실습용"이 아니라 "쓸 수 있는 것"으로 끌어올릴 수 있게 됩니다.

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"데이터 분석은 할 줄 아는데, 결과물을 보여줄 방법이 없었습니다." 저도 처음엔 그랬습니다. 주피터 노트북에서 열심히 분석하고, 차트 만들고, 근데 공유하려면 결국 캡처해서 PPT에 붙여넣기만 했었죠.. 실시간으로 필터 바꿔가며 보여주는 건 꿈도 못 꿨습니다 이 강의는 그 답답함을 해결합니다. 코딩 경험이 많지 않아도, 웹 개발을 몰라도 Python 기초만 있으면 실제로 작동하는 데이터 대시보드를 직접 만들 수 있습니다!

초급

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이 강의를 통해 커널 프로그래밍과 PyTorch 모듈 개발 방법을 배울 수 있습니다. 배운 지식을 활용하여 모델을 더 빠르게 개발할 수 있습니다.

초급

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박조은

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Google Antigravity CLI 하네스 엔지니어링과 바이브 코딩으로 나만의 데이터 분석 포트폴리오 만들기, 데이터 수집, 분석, 보고서, 대시보드 작성하기 업무자동화 데이터 수집이 처음이라도 원리와 프롬프트 작성방법과 Antigravity 사용법을 익히면 데이터 분석가 처럼 데이터 수집, 분석, 시각화, 보고서, 대시보드 작성 등을 할 수 있습니다. Antigravity IDE 와 CLI 로 배우는 파이썬 데이터 수집부터 분석보고서 작성까지 실패하지 않는 데이터 수집과 분석을 위한 프롬프트 작성과 오류 해결방법

입문

Python, VSCode, gemini

안티그래비티 CLI 하네스 엔지니어링

박조은