代表的な並行性問題である競合状態（Race Condition）をテーマに学習します。 並行性問題を発生させる単一サーバー環境と分散環境を比較しながら実習します。 トランザクション境界と分離レベルを理解できます。 楽観的ロック、悲観的ロック、分散ロックの違いを学ぶことができます。

整理されていないコード、押し寄せる要求事項… AIで突破口を見つけたいなら 元Toss Payments技術理事が教える、レガシー環境でAIを活用して「仕事ができるエンジニア」になる方法 AI時代においても、レガシーは消えません。 今日創業した会社を除けば、すべての会社にレガシーがあると言っても過言ではありません。 それでは、私たちはこの現実の中でAIをどのように活用すべきでしょうか？ この講義では、大規模な決済サービス組織を率いた元Toss Payments技術理事が、レガシー環境でAIを活用して効果的に働く方法を直接お見せします。 単にAIの使い方やコーディングスキルを教える講義ではありません。 エンジニアとして「考える力」を養い、仕事ができるようになるとはどういうことかを体感することが目標です。

本講義は、Node.jsとTypeScript環境で最新のGemini API SDK（@google/genai）を扱うことを目標としています。 テキスト、画像、ビデオを同時に処理するマルチモーダル技術の使用方法を学びます。 APIキーの発行からプロジェクトの設定、モデルの呼び出しまで、全過程を実習します。

この講義では、Threadsのフィード、Amazonのショッピングカート、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デザインの思考プロセスを訓練します。

ドメイン駆動設計、ヘキサゴナルアーキテクチャ、イベント駆動アーキテクチャをすべて適用したマイクロサービス開発の過程を紹介します。

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

単なるチャットボットを超えたエージェントの実装に行き詰まっていませんか？私が直接経験した試行錯誤と公式ドキュメントに基づいたノウハウで、実務に即座に適用可能な中級エージェント構築法をお教えします。

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

AIを活用してウェブを開発する際に欠かせないCS知識を教える講座です。 サーバー、データベース、デプロイの原理を知らなければ、バイブコーディング（Vibe Coding）はある瞬間に必ず行き詰まります。 インタラクティブな教材で必須概念を素早く学び、誰もがバイブコーディングでもウェブを完成させられるようになります。

この講義は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を 👉 概念の説明だけで終わらせず 👉 実際に動作する構造を自ら作り 👉 拡張・高度化まで経験する実習中心の講義です。 単純なRAGの例題から出発し、 Advanced RAG → Modular RAG → エージェントベースのRAGまで 現場ですぐに活用できるレベルへと段階的に学習します。

文書(SDD) → コード自動化。 プロンプトを打つのではなく、システムに仕事をさせましょう。 Skills、Sub-agents、Commandsで自分だけのAI開発エージェントを構築し、5つの実践プロジェクトで収益化サービスまで完成させます。

実務にすぐ適用可能なJavaベースのマイクロサービスアーキテクチャ（MSA）実習講義！ この講義は、Java開発者のためのマイクロサービスプロジェクト中心の実習講義です。単純な理論にとどまらず、実際のサービス開発フローに沿ってマイクロサービスアーキテクチャの核心原理と実装方式を実習を通じて身につけることができます。

AIに「適当に作って」と言い続けて、実力が停滞していませんか？本講義は、LLMのいい加減な生成を根本から遮断する過酷な制約システム、「Cocratesハーネス」の原理と思想を解剖します。AIの利便性という重力に抗い、すべての設計コンテキストを掌握し指揮する「真のトップティア・アーキテクト」へと超速成長するチート級の講義！

: "環境構築から7つの実務プロジェクトまで、データドメインを横断するディープラーニング・フルスタックの旅（全35講）" 単にサンプルコードをなぞるレベルを超え、実際の現場で扱う多様な形態のデータをディープラーニングで料理する方法を学びます。CPU/GPU開発環境の構築から始まり、ゴミの分別（画像）、株価予測（時系列）、心電図の異常検知（AE）、アニメーション化（GAN）、医療画像セグメンテーション（U-Net）、サウンド分類（オーディオ）まで！ディープラーニングの核心アルゴリズムを、実践プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

SwiftUIの中級まで終えたあなたへ、次はAIをアプリに組み込む番です。Apple IntelligenceとFoundationModelsフレームワークを使って、インターネットなしでデバイス内で動作するオンデバイスAIアプリを完成させます。

このコースでは、DockerとKubernetesを使用した基礎から、実践的な高度なコンテナワークフローまでを学びます。 まずはコンテナの基本からスタートし、Dockerの仕組みや、なぜ現代のDevOps環境で広く利用されているのかを理解します。そして、Docker、Docker Compose、Kubernetesをローカル環境で実行し、ソフトウェアの開発、テスト、デプロイのワークフローを改善する方法を習得します。

머신러닝을 배우면 정확도를 높이는 방법을 익히게 됩니다. 하지만 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려주지 않았던 질문이 남게 됩니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 수행합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 현재 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구사항을 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 다루고 반도체 교재는 회로를 다루지만, 그 사이를 잇는 자료는 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하면서 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정에서는 여섯 개의 알고리즘을 파이썬으로 직접 만들어보면서, 만들 때마다 곱셈, 비교, 메모리 사용량, 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. '곱셈 몇 번'이라는 표현만으로는 그 크기를 가늠하기 어렵지만, '보드의 몇 퍼센트'라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 거쳐 여섯 개의 모델을 한 표에 모아보면 예상과 다른 그림이 드러납니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 할애했지만, 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 낮추고, 자릿수를 관리하며, 회로를 채점할 기준까지 마련합니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

クボネティス(☸)をまさにこれから始める段階で必要な内容を盛り込みました。🧭 この講義を通じて、クボネティスの構造を最も簡単に理解しながら始めることができます。🥇

AIがコードを代わりに書く時代だからこそ、システムの巨視的な骨組みを見抜き、制御する「真のアーキテクト」の価値は圧倒的に高まります。本講義は、フレームワークの背後に隠されたローレベルネットワークとTCP/UDPソケットの本質を掘り下げ、数百万のトラフィックや大容量データの前でも決して壊れない堅牢なコアエンジン設計能力を養います。ただ闇雲にコピー＆ペーストを繰り返すコーダーを超え、AIに対して明確なシステム単位の正解を指示し制御する、代替不可能なマスターへと飛躍してください。

ドメインの購入およびEKSを活用したSpringBoot運用サーバーのデプロイ、Dockerの基礎、Kubernetesの基礎、AWSの基礎、GitHub Actionsを通じたCI/CD自動化、ArgoCD、Prometheus/Grafanaなど、DevOps全般について学びます。

一つのプラットフォームで議事録の作成からアプリ開発、動画制作まで。 Google AI StudioでAIマルチプレイヤーになりましょう！