コーディングテスト合格のためのLeetCode核心問題解説

"実践に最も近く！就職、コーディング大会、実力を同時に掴む。" 企業コーディングテストに完璧に備える！基礎から中級まで実力向上！ この講義は、コーディングテストの準備に欠かせない核心だけを詰め込みました。 基礎概念から実践問題まで段階別に構成されており、プログラミングの実力向上と実践感覚を同時に養うことができます。

カカオコーテ6週間合格した勉強法の徳が科学的に選んだアルゴリズム/資料構造エキス

この講義は、合格率5.34%だった改訂後初の情報処理技師実技試験を直接突破した経験をもとに作成しました。 情報処理技師の実技は、もはや単純な暗記だけでは対策が困難です。特にC、Java、Python、SQLコードの実行フローを読み取り結果を追跡する能力、そして短答式の概念を正確に区別して解答として書き出す能力が重要になっています。 この講義は、プログラミングに初めて触れる初心者の方でもついていけるよう、変数表の作成からC・Java・Python・SQLのコード追跡、実技の核心用語、筆記1〜5科目まで段階的に学習できるように構成しました。 動画中心の講義ではなく、素早く読んで繰り返し学習できるテキストベースの講義です。必要な部分を後から探しやすく、コードと解説を直接追いながら、試験会場で答えを導き出す練習に集中します。 1次アップデートでは、実技のプログラミングパートであるC、Java、Python、SQLを扱います。 2次アップデートでは、実技の短答式に必要な核心用語と概念を整理し、コード追跡を直接練習できるステッパーシミュレーターを併せて提供する予定です。 3次アップデートでは、筆記1科目から5科目まで順次拡張します。 ステッパーシミュレーターは、単に解説を読んで終わるのではなく、コードが一行ずつ実行される際、変数の値がどのように変わるのかを直接追いながら理解できるように構成する予定です。 受講中に不明な点があれば、質問を残してください。学習が滞らないよう、可能な限り迅速に回答いたします。

平凡な開発者ポートフォリオでは合格は難しい！ 実際にカカオ、サムスン電子、NAVERなどのIT大手に内定したポートフォリオの秘訣を大公開！

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この講座では、OpenAI APIを活用して実務ですぐに適用できるプロンプトエンジニアリング技術をマスターできます。日常生活や業務における効率性と生産性を同時に向上させる方法を学び、特に志望企業に合わせた履歴書や自己紹介書の作成、そして模擬面接の準備を自動化することで、面接に自信を持てるようサポートします。

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JAVAでコーディングテストを準備している就活生・転職希望のバックエンドエンジニアの方々のための講座です。 実際の既出問題195問を分析し、出題傾向を明確にお教えします。

実際の企業で出題されるFront-Endコーディングテストを参考にして製作された10の問題を一緒に解いてみて、2次コーディングテスト（実装テスト）を完璧に備えましょう！

高校生がAI-SPARSシステムを活用して、自身の内申・模試成績、学生簿（調査書）の活動を分析し、希望する専攻と大学を探索します。随時・定時など多様な入試選抜方式を比較しながら、目標大学合格のための学年別ロードマップと実行戦略を自ら設計する実習型の進路・進学プロジェクト課程です。 AI-SPARSを活用して、高校生が自身の成績と学生簿情報を分析し、希望する専攻、大学、学科および大学入試選抜方式を探索する実習型の過程です。 受講生はAI-SPARSプログラムを直接インストールして活用し、自身の大学入試プロファイルを作成して、目標大学に到達するための進学戦略とロードマップを完成させます。

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「AI時代のゲーム開発を支える技術」をテーマに、ディアブロ1スタイルのPCGダンジョン生成の原理をコンソールで実装しながら構造を学習します。これをUnityで3Dに拡張し、シードベースのダンジョン生成・メッシュ配置ルール・デバッグツーリングを備えた生成パイプラインを完成させます。サンプルコードと実習を通じてAI補助アート制作フローまで繋げ、すぐに応用可能なダンジョンクローラープロトタイプを作れるようにします。

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

データアナリストになるためにはSQLコーディングテストを見なければならないが、どこからどこまで勉強すべきかわからず、悩んでいたら今回のセミナーを聴いてみてください！

毎日繰り返されるメールの整理、レポート作成、資料の要約… 本当に人間が直接やらなければならないのでしょうか？ ChatGPTは会話だけで終わってしまい、自動化は難しく感じていませんでしたか？ しかし、コーディングなしでも1時間あれば実務の自動化を実現できます。 この講座は、非エンジニアでもn8nとAIを活用して 業務フローを自動化し、毎日発生する繰り返し業務を減らせるように設計された実践講座です。 実際に手を動かしながら、職場で即戦力となる自動化ワークフローを作成していきます。 不要な説明は省き、本当に必要なことだけを詰め込みました。 今日から仕事のやり方が変わる体験をすることになるでしょう。

ゲーム制作に使用する経路探索と空間分割アルゴリズムを体系的に整理したオンライン講義です。

簡単な例を通じて、カルマンフィルタ（Kalman Filter）の理論的な動作原理を理解することができます。

Windows APIとC++を利用して最下から2Dゲーム開発のアルゴリズムと原理を中心に勉強するゲーム開発＆アルゴリズム講義です。