デジタル回路設計職務合格者の90%が経験したこと！[サムスン電子現職者が実務で最も頻繁に使うコンピューターアーキテクチャ(CPU / SRAM / CACHE / DRAM / NAND) + SoCプロトコル設計(FIFO / AMBA / Serial通信)プロジェクト]で半導体製品の理解 + 実務経験とスペック + 就職活用法まで手に入れましょう！

回路設計の競争力、結局は幅広いドメイン経験が鍵となります！ STM32 MCU、Ethernet PHY、モータドライバ、ADC/DAC、EMI、ESDなど、あらゆるハードウェアの知識と経験を一度に手に入れましょう！

サムスン・LG・現代自動車・ハンファシステム・ロボット/産業機器の実務現場で求められる、APベースのHigh-speedメインボード設計実務講義です。 RK3399 SOMを基準に、PMIC電源シーケンシング + LPDDR4制約（長さ/インピーダンス/リターンパス） + USB3/HDMI/MIPI/PCIeなどの設計を一つにまとめ、設計根拠文書・回路図（Schematic）作成・レイアウト（Layout）作成・ブリンガップ（Bring-up）点検手順まで、成果物として完成させます。

サムスン電子の現職者が教えるデジタル・アナログ回路設計の基礎と実務！ 回路設計用語集、詳細な職務の選び方、職務面接の対策法まで、すべて手に入れましょう！

アナログ回路設計職の合格者90%が経験したこと！[現職者が実務で最も頻繁に使う回路 (BGR / AMP / LDO / Comparator / Oscillator / Level-Shifter / Charge-Pump) 設計プロジェクト]を通じて、半導体製品の理解 + 実務経験とスペック + 就職活用法まで手に入れましょう！

半導体(CHIP)回路設計の仕事でサムスン電子/SKハイニックス/LXセミコン/現代モービス/ファブレス企業を準備中なら、'これ'を知らないとまずいです！

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

CPUとRISC-Vを学んでいると、命令の機能は理解できても、「これらの命令は実際のハードウェア上でどのように実行されるのか？」「自分で設計したCPUが本当に正しく動作していることを、どのように確認できるのか？」という点で難しさを感じるようになります。市販の多くの教材はISAの説明や簡単なCPUの例にとどまり、完成済みのIPを使用する場合も多いため、CPUを自分で設計・検証し、実際のFPGA上でプログラムを実行するまでの一連の過程を経験するのは容易ではありません。 私はシステム半導体分野で長年にわたり研究開発と事業に携わり、現在は大学で半導体設計とFPGAを教える中で、このような学習上のギャップを数多く見てきました。そこで本講座では、完成したCPUを提供して動作だけを確認するのではなく、「RV32I命令を実行するには、どのようなハードウェアが必要なのか？」という問いから出発し、CPUの構造をWhite Box方式で自ら設計できるように構成しています。 Volume 3では、Volume 2のTinyRV32Iをベースに、RV32Iの40個の命令を使用するFull-Version 32ビットCPUへと拡張します。データパスとDecoder、Branch・Jump、Byte/Halfword Memory Accessを拡張し、ForwardingとLoad-Use Interlockを実装することで、5段Pipelineがデータ依存性を自動的に処理できるようにします。続いてCSR、Exception、Interrupt、Trap、MRETを統合し、通常のプログラム実行だけでなく、例外や外部イベントまで処理できるCPUを完成させます。 設計はRTL Simulationで終わりません。実際のプログラムをCPU上で実行し、Spike Reference Modelと結果を比較しながら、RISC-V Architecture Compatibility Testの目的と実施・判定プロセスを、実際の検証事例を通じて学びます。最後には、検証済みのCPUをArty S7-25 FPGAに実装し、SwitchとButtonから入力を受けてプログラムを実行し、その結果をLEDに出力するところまで確認します。 この講義が解決しようとしている課題は、単にRISC-V命令をより多く知ることではありません。命令 → CPUアーキテクチャ → Verilog RTL → Pipeline制御 → プログラム実行 → 標準ベースの検証 → FPGA上での実動作を一つの流れとしてつなぎ合わせ、受講生がCPU内部の構造を根本から理解し、自ら設計・検証できるエンジニアリング能力を身につけることを目標としています。

本講座を通じてUVM Class libraryについて理解し、UVMを使用したTestbench設計技法を習得することができます。

RISC-V命令の動作原理を出発点として、5段パイプライン構造の32ビットCPUを自ら設計し、Verilog RTLの実装からシミュレーション検証、FPGAでの実機動作までを完成させる実践的なCPU設計コースです。 RV32Iの40命令の中から、CPUの基本構造を学ぶために必要な14命令を選定し、TinyRV32Iを段階的に構築します。データパス、パイプラインレジスタ、ALUと制御回路、Branch、Hazard、Stall・Flush、Memory-Mapped I/Oなど、実際のCPUを構成する主要な構造を自ら設計・検証します。 講義で使用するVerilog RTL、Testbench、Assemblyプログラム、Memory Image、FPGA制約ファイルを提供し、最終的にはArty S7-25 FPGA上で、自ら設計したCPUにより実際のプログラムを実行します。 本コースはここで終わりではありません。TinyRV32Iを通じてCPUの基本構造を完成させた後、後続コースではRV32Iの40命令すべてをサポートするFull RV32I CPUへと拡張する、段階的なCPU設計シリーズへと続きます。

デジタル回路の基本であるブール論理、論理ゲート、回路の簡略化、状態マシン、レジスタ転送レベル設計などを学習する。また、Verilogを用いた設計手法を学習する。

Season 1が実力点検と基礎固めだったとするならば、Season 2はただ「合格と転職」のためだけの実戦圧縮トレーニングです。 単なる文法やゲートレベルを超え、実際に大手企業や外資系の現場、そしてコーディングテストで頻出する最上位の高難易度モジュール（CDC、同期/非同期FIFO、AMBA APB、SPI、I2C、FIRフィルタなど）を直接設計してみます。 面接官の深掘りするような圧迫質問にも揺るがない、確かな設計能力が必要ですか？地方大学から外資系半導体企業への転職を成し遂げたETAの実戦ノウハウのすべてと、コーディングテストの決定版といえる問題たちをこの講義にすべて詰め込みました。最後のシーズン、あなたの転職フリーパスを完成させてください。

Google Antigravity CLI ハーネスエンジニアリングとバイブコーディングで自分だけのデータ分析ポートフォリオ作成、データ収集、分析、レポート、ダッシュボード作成、業務自動化 データ収集が初めてでも、原理とプロンプト作成方法、そしてAntigravityの使い方を習得すれば、データアナリストのようにデータ収集、分析、視覚化、レポート、ダッシュボード作成などを行うことができます。 Antigravity IDEとCLIで学ぶPythonデータ収集から分析レポート作成まで 失敗しないデータ収集と分析のためのプロンプト作成とエラー解決方法

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!

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。

QMLは、Qtが提供するUIを作成するプログラミングインタプリタ言語です。 JSONに似ており、JavaScriptを使用できます。 QMLとPythonを組み合わせることで、モダンな高度なUIを簡単に開発できます。

大幅にアップグレードされたコンテンツ、180度変わった講義で戻ってきました！

エージェントの概念から実践までを一度に？！OpenClawベースで完成させる、途切れのない統合カリキュラム。（Mac推奨）

オープンソースを使わず自分で書いたコードで、運動学・動力学理論の実装から多関節マニピュレータの通信インターフェースまで完全にマスターする

WordPressの投稿予約、サムネイル自動登録機能に対応したプログラムコードをゲットしましょう。

[ソースコード提供] コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)でインストール不要、ブラウザですぐに完成！ コーディングの文法学習はもう終わり！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブでリアルタイムにデプロイする超高速実践コースです。

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。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

ラズベリーパイと様々なセンサーを活用してAIベースの自律走行自動車を直接製作してみる実習型講座です。

AI、統計の世界を拓く鍵 AIは、複雑な統計の原理と分析手法を容易に扱えるようにすることで、データに隠された意味を明らかにし、より良い意思決定のためのインサイトを提供します。AIは今や、統計の複雑な計算機を超え、統計的思考を支援するパートナーです。

エクセル整理、メール送信、領収書の仕分けといった反復作業… まだ人が手作業で行っていますか？ これからはそのような仕事はn8nとAIに任せて、 あなたはもっと重要な仕事に集中してください。 この講座は、コーディングなしで業務自動化を実現するツール「n8n」を活用し、 誰でも実際に手を動かしながら実務にすぐ適用できるように設計されています。 1時間以内に自動化のAからZまでを直接構築してみます。 10時間の長い講義の代わりに、本当に必要な核心だけを！ あなたの時間を節約するために、実践中心のワークフローだけをお教えします。

この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。