就職準備生のための自動車SW R&D

自動車SW開発のためのAutosarの基本概念を学びます。

ISO 14229 ベースの UDS の多くのサービスのうち、実務でよく使われるサービスについて学習し理解しています。

AUTOSARベースの車載ソフトウェア開発のために知っておくべき核心的な基礎知識を、「入門者でも理解できるように」超初心者の概念から非常に詳細な内容まで説明します

自動車SW職務で言及される診断通信とは何か、また、診断通信の実務担当者がどのような業務をどのように行うのか、非常に明確に理解できます！実務担当者であれば、この講義を受講後すぐに、実際のスペック文書を参照しながら業務を開始できるほど、具体的な内容を盛り込みました。

AIエージェントを活用したバイブコーディング（Vibe Coding）手法により、複雑なコーディングなしでIoT製品を完成させるプロセスです。組み込みハードウェア制御からAIビジョン認識、PCB設計、3Dプリンティング、Web/アプリサービス開発まで、製品開発の全過程を凝縮して体験し、実際に動作する商用レベルのIoTデバイスをリリースすることができます。

経済学と統計学の概念を通じて採用市場の本質を理解し、それをもとに就職・転職戦略を、勘やスペック競争ではなく、データに基づく確率の問題として再設計します。スペックをさらに積み上げるのではなく、合理的な採用の'場'へとゲームの'土俵'を切り替える戦略として、AIを活用して求人情報や企業データを自ら収集・分析し、採用される可能性の高い市場と求人を選別します。経済学・統計学の核心概念を土台に、AIをツールとして活用しながら、書類選考・面接・応募戦略を体系化し、非専攻者にも理解できる形でデータに基づく就職思考を身につける方法を提示します。さらに、実際の就職準備にポートフォリオとしてすぐ活用できる、自分のために24時間働く採用AIアシスタントを、非専攻者でも可能なAIベースのバイブコーディングによって自ら実装します。

AIが書いたコードを、それが何なのかも分からないまま使っていませんか。単に動作することが重要なのではなく、性能よく作らなければならないのに、「なぜこのように実装したのですか」と聞かれると、答えに詰まってしまいます。そのもどかしさの正体は、CSの基礎知識がなく、GPUの動作原理を理解していないことにあります。この講義を通じて、CPUとGPUに適用されている原理と関連するCSの知識を身につけ、AIをコントロールしながら、AIにうまく仕事をさせられる人になりましょう。また、会社で働く際や就職・転職において、AIに取って代わられることなく、より高い年収を得られるようになります。

1世代データ分析家として多くのインサイトと成功を示してきたデータオーブン CEO ハ・ヨンホ氏からインサイトを得てみましょう。2024年7月18日に開催されたデータ職種のためのミートアップ映像です。

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。

FPGAとVerilogは学んだものの、「それで、AIアクセラレータをどうやって直接作るのか？」という段階で立ち止まってしまう方が多くいます。この講義はその疑問を解消します。普及型FPGA一枚と無料ツールだけで、手作業で設計した3×3カーネルから始まり、CNNを直接学習させ、学習済み重みをINT8に量子化してハードウェアに実装した後、Pythonモデルと1ビットの狂いもなく一致するか（Bit-True）まで検証します。半導体業界30年の経歴を持つ現職教授として、実際のFPGAで検証した内容のみを「動作する回路」として教えます。理論ではなく、自ら設計し証明する経験を通じて、ファブレス設計・AI半導体分野で通用する実践的なスキルを身につけることができます。

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。

本講義はインフラーンとWrtnが共同で行う「Wrtn AIリテラシーバウチャープログラム」対象講義で、AI脆弱層である就職準備生は全額無料で受講できます。 就職専門家キャリアディガが就職・転職にすぐ適用できるAI活用法を段階別にお教えします。AIが初めての方も負担なく始められるよう、基礎から実習まで!一度に付いていけるように構成されています。

リリース直後から使い始めて14日間使ってみた結果、 就活生も現役エンジニアも、全員がすぐに活用できるClaude Code! (AIコーディング) と、皆さんに自信を持っておすすめする理由をすぐにお伝えします。

徹夜で作ってもダサいPPTはもうおしまい！25年のベテラン講師がパワーポイントの基礎から最新AI活用法まで、実務に必ず必要なエッセンスだけをぎゅっと詰め込みました。デザインセンスがなくても作業時間は半分に減らし、クオリティは2倍に上げる「プレゼンテーションのすべて」を伝授いたします。

こんな受講生におすすめです！ アナと雪の女王〜！見た見た！私も見たよ〜 でもどうやって作ったの？ 私もアニメーション学科に進学したいんだけど、自分がやりたいことと合ってるかな？ 大学の専攻に入ったら全部学べるのかな？ 就職するには何を準備すればいいの？ただたくさん見ればいいの？ あのアニメーションはスタイルがちょっと違って見えるけど、どうやって制作されるのか知りたい AIも発展したし、私一人でも作れないかな？ アニメーション会社に就職したいんだけど、コツは？ このクラスではこんなことを学べます。 ✔ アニメーションのジャンル、分野、概念から制作に必要なすべての制作過程！ ✔ 実際のアニメーション会社の実務パートは？制作過程にはどんな部署がどんな役割で歯車が回っているのか？ ✔ 概念、制作、管理 そして実習まで！ これだけ全部聞けば、私もアニメーション専攻より概念をもっとよく知ることになるアニメーションマスター講義！

「技術だけに詳しくても、優れたセールスエンジニアになれるわけではありません。」 顧客の課題を理解し、技術をビジネス価値へと結びつけ、営業と開発の間で影響力を発揮することが、セールスエンジニアの核心的な役割です。 この講義では、20年以上にわたるB2Bソフトウェアのプリセールス経験をもとに、顧客ミーティング、要件分析、デモ、PoC、提案戦略、社内連携のノウハウを体系的にお伝えします。 実務ですぐに活用できるセールスエンジニアの業務フレームワークと考え方を身につけてみましょう。

スクリーンを越えてロボット、自律走行車、ドローンとして具現化されるフィジカルAIの核心概念と作動原理を学習します。感知・認識・行動のメカニズム、デジタルツインベースの学習、身体化されたデータ（Embodied Data）の重要性を理解し、製造・モビリティ・農業など産業現場の実際事例を通じて、グローバルな技術競争構図と韓国の戦略的方向性を探求します。

Unitree Go2を例に学ぶロボティクスの上位・下位制御器、センサー、そして超高速通信の概念を完全習得する

「AIは人に取って代わるものではありません。AIに依存する人を、AIを使いこなす人が取って代わるのです。」 AI時代、より簡単に成果物を作れるようになった時代だからこそ、さらに重要性を増す人間の思考力と問題解決力。 マッキンゼー出身のキム・ジェソンが、AIで一歩先を行く問題解決力と強力なリサーチ戦略、そして成果を実現させる説得戦略まで、一歩ずつ丁寧にお教えします。

漠然としたアイデアを「完成可能な作品」に変える方法を学びます。一人で書き始めて最後まで書き切れない理由は、才能がないからではなく、企画・構造・ジャンル・シーン単位の設計が欠けているからです。私はシナリオ修士（MFA）学位と10年以上の執筆経験、そして一つの作品で公募展2回受賞した経験をもとに、現場基準の作法をオンラインで段階別に整理してお伝えします。 本講義である「チャプター1：映画企画」では、企画のメソッドからログライン・企画意図の作成法までを一度に整理し、AIを企画・補助作家として活用するためのプロンプトエンジニアリングを学びます。そして最終的には、講師と共に自分が執筆したい作品の「1文ログライン」を完成させます。重要なのはAIではなく作家の判断と設計であり、AIはその過程を効率的に遂行させてくれるツールであるという観点で進めます。 『AI時代の映画・ドラマストーリーテリング：作品とキャリアを作る物語設計』の全授業過程は、映画企画 → 構造 → プロット・キャラクター → ジャンル → シーン・脚色の5チャプターのロードマップで構成されており、各段階を踏んでいくことで、最終的に長編映画シナリオ1本（または目標に応じてシリーズ企画書＋1〜2話の台本）まで拡張することができます。（※ただし、本講座はチャプター別の個別販売方式です。）