AI時代でも生き残るエンジニアの条件、米国ビッグテックのシステムデザイン、アルゴリズム思考、オープンソース実務の完成

モバイルアプリは、画面をきれいに作るだけでは完成しません。 ネットワークが切断され、アプリが終了し、データが重複し、数多くのイベントが同時に発生する瞬間から、本当のモバイルシステム設計が始まります。 この講義では、Instagramのフィード、WhatsAppのメッセージング、Uberの位置情報追跡、Netflixのオフラインダウンロード、Spotifyのストリーミング、ChatGPT、ClaudeのようなAIアプリを自ら設計しながら、米国のビッグテックで求められるモバイルアーキテクチャの考え方を身につけます。 完成された構造を最初から暗記することはありません。最もシンプルな実装から始め、データの不整合、遅い画面、メッセージの重複、バッテリー消費、アプリの終了、デプロイ障害といった問題を自ら発見し、それらを解決する過程で、オフラインファースト、Sync Engine、状態マシン、キャッシュ、再試行、リアルタイム接続、Push Notification、可観測性、AI-nativeアーキテクチャの原理を段階的に身につけます。 iOSとAndroidのプラットフォーム上の制約も併せて比較しながら、機能を実装するだけでなく、高速で安定し、障害から復旧可能なモバイルシステムを設計する方法を学びます。

講義では、Claude Code architectureを通じて、なぜモデルよりもハーネスが重要なのかを説明します。そして、Context Harness、Permission Harness、Verification Harness、Tool Harness、Subagent & Worktree Harness、Debugging Harnessという6つの構造で、Claude Codeの作業システムを設計する方法を扱います。その後は、CLAUDE.md、セッション管理、大規模なコードベースの制御、worktreeの並列運用、エラーログの分析、環境変数および設定スコープの問題追跡までつなげながら、実際のバックエンド・DevOpsの実務でClaude Codeを継続的に使っていくための基準を身につけていただきます。

この講義では、Threadsのフィード、Amazonのカート、NetflixのストリーミングUI、Google Docsの共同編集、Micro Frontend、Agentic UI、Observabilityといった実際のサービス事例を通じて、フロントエンドのシステム設計の考え方を身につけます。

Xcode & ARC メモリ管理、 Swift 基礎(let/var·Optional) · 純粋関数·クロージャ · 高階関数(map/filter/reduce) 活用、 Playground 実習環境構築を一度に習得します。

RabbitMQ, Kafka, RedisとPython Flaskを統合し、大規模トラフィック処理とリアルタイムストリーミングを実践プロジェクトで学ぶ講座です。

米国ビッグテックのアルゴリズムコーディングインタビュー方式を採用して面接に備え、差別化戦略を通じて実装します。

シリコンバレーのエンジニアが教えるソフトウェアシステムデザインの講義では、大規模システムの設計原則とアーキテクチャパターンを学び、安定性と拡張性に優れたソフトウェアソリューションを構築する方法を学びます。また、実務事例を通じて、パフォーマンスの最適化と障害対応戦略についても学びます。

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

コーディングなしのフルスタックシステム構築：韓国語のプロンプト（バイブコーディング）だけで、データ収集からAI・ML分析、ウェブダッシュボードまで、パイプライン全体を自ら完成させます。 100%自動化パイプラインの所有：毎朝テレグラムでS&P 500のスクリーニングおよび投資意見を受信する、独立した株式分析ツールを確保します。 実践データに基づいた投資フレームワークの習得：実際に運用されているソースコードを基に、機関レベルのデータ分析およびリスク管理能力を自分のものにします。

メイカソンで80%が詰まるポイント、今すぐ解決しましょう。 Raspberry Pi・コンピュータビジョン・LLM・3D設計まで4週間完成! デモ可能なスマートミラーPoCでメイカソン上位入賞達成!

既存のバックエンドにLLMが結合されると、アーキテクチャはどう変わるのでしょうか？単なるLLM APIの呼び出しを超えて、Model Router、LLM Gateway、Vector DBなどAIサービスの核心コンポーネントを理解し、RAGやAI Agentを含む運用可能なAIサービスアーキテクチャを段階的に設計するシステムデザイン入門講座です。 自分だけのLLMベースのAIサービスを作りたい方のために、設計の流れを素早く習得できるようサポートします。

ChatGPTを使ってみることと、実際に生成AIサービスを開発することは全く別物です。API呼び出しから会話の状態管理、構造化された出力、関数呼び出し、文書ベースのRAG、MCP連携、AIエージェントの実装まで習得する必要があるからです。この講義では、長年のデータ分析・AI講義の経験を活かし、複雑な概念をPythonの実習を中心に解説します。生成AIの原理からOpenAI Responses APIとマルチモーダル機能、File SearchベースのRAG、外部ツール連携、Agents SDKまで段階的に学習し、実際に動作するAIアプリケーションを完成させます。

API設計、CRUD実装、JWT認証といった基礎を超えて、バックエンドアーキテクチャの設計まで！ 面接で設計経験を自信を持って話せる「自分だけのバックエンドアーキテクチャ」を作るための、システムデザイン入門講座です。

クローンコーディング講義を見ながら、なぜこのような技術を使用するのか疑問に思いましたか？バックエンド開発の大きな絵を描きます！

AIツール、何から学べばいい？悩みはもう終わり！ - 受講生80名の評価 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT、Claude、Gemini、Genspark、NotebookLM、Gamma、Skywork、Manus、Antigravity、Claude Code、MiriCanvas、Opal、CapCutなど - 15種類以上のツールの核心機能を20日間で、本当に分かりやすくお教えします。 - 毎週課題を遂行する方式で、「聞き流す講義」ではなく「体得できる講義」を提供します。 - プロンプト作成 > 画像生成 > PPTと動画生成 > バイブコーディングまでオールインワンでカバー - 4時間分の講義動画 + 週次学習資料 + 課題認証システム

チャネルトークの面接官が、同じ質問に対する不合格回答と合格回答の違いを直接分析し、実践的な深掘り質問（追い質問）への対策までサポートします。

ChatGPTだけを使っていた開発者から、AIエージェントを使いこなす開発者へ。CodexのRules、Hooks、Skills、MCPを活用して、コーディングの生産性を極大化する実践的な活用法を学びます。

単純なCRUDレベルのデータベース利用にとどまらず、AI時代に求められるPostgreSQL活用スキルを実務の観点から身につけられる講義です。シリコンバレーでのAI開発経験をもとに、JSON、インデックス、トランザクション、pgvectorまで、実際のサービスでどのように設計・活用するのかを段階的に学び、複雑なデータ構造やパフォーマンスの問題を解決する方法を身につけられます。

並行性のトラブルシューティング方法、プロシージャのチューニング、クエリの実行速度を向上させるさまざまな方法を学ぶことができます。

読み、書き、計算に加え、AI時代を生きる誰もが必ず備えるべき能力がコンピューテーショナル・シンキング（計算論的思考）です。コンピューテーショナル・シンキングとは、簡単に言えば「プログラマーのように考えること」あるいは「コンピュータ科学者のように考えること」と定義できます。本講義は大学の実際の1学期間の講義をそのまま再現しており、プログラミングに初めて触れる人やコンピュータを専攻しようとする入門者に必須の内容を扱っています。また、本講義を通じて、コンピュータ非専攻者や人文学的背景を持つ人々が、専門のプログラマーと円滑に意思疎通を図るための能力を養うことができます。AIバイブコーディングのためにプロンプトを学ぶべき時代においても、コンピューテーショナル・シンキングを通じて、より正確かつ効果的にAIへ指示を出す能力を身につけることができます。

AIに任せてもエラーばかり繰り返されるなら、問題はAIではなく、方向性を示すための基礎がないことです。 この動画では、バイブコーディングをしていて行き詰まる人に、例外なく欠けていた基礎概念7つがそれぞれ何で、なぜ必要なのかを解説します。 👾 コーディング0日目、ターミナルを一度も開いたことがない方を基準に説明します。

AIでYouTubeショート動画作成を自動化！！ n8nを使ってYouTubeショートを自動で作る方法をゼロから学びます。 テキスト→画像/音楽→動画作成→アップロードまで、一連の流れを一度に構築します。 テストモード/実践モードの使い分けや、コストを抑えるコツまで実習します。 講義が終わればすぐに使える自動化テンプレート3つを完成させます。 コーディングの知識がなくても進められるよう、ノードの配置から一歩ずつ学びます。 AIによるYouTubeショート制作の自動化に、ぜひ挑戦してみてください！

Excel、コーディング、アプリ開発まで—AIと一緒なら誰でも簡単に始められます。ChatGPT、Perplexityなど生成型AIツールを活用してExcel自動化からPython基礎、アプリ作りまで実習中心で学びます。

業務効率と創造性の革新 – Agentic AI AIは今、単なる自動化を超え、自ら判断し実行する新たな段階へと進化しています。Agentic AIはこうした変化の中心にあり、ビジネスや組織がよりスマートに動けるよう支援する核心技術です。本コースでは、Agentic AIがいかに意思決定と実行を繋ぎ、実務に適用できるのかを、明確かつ分かりやすく解説します。未来に備えるすべての実務家にとって不可欠な知識を、今すぐ手に入れてください。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

AIがコードを代わりに書いてくれる時代、あなたはコーダー(Coder)として残るのか、'設計者(Architect)'として飛躍するのか？ この講義は基礎実装は可能だが、次のステップが見えなかったり'水増し経歴'の沼にはまることを不安に思うジュニア開発者のために設計されました。 私たちは単純なクリーンアーキテクチャ理論学習を超えて、ロバート・C・マーティン(Uncle Bob)の高水準設計原則をAI時代の武器にすることを目標とします。