EDAツールなしでエクセル一つで完結するAI半導体入門

Verilogの文法は学んだものの、「それで何を作ればいいのか？」で立ち止まっている方のための講座です。FPGAボード1枚で、デジタル時計、超音波距離センサー、OLEDディスプレイ、リアルタイムカメラ映像まで、4つのハードウェアを直接設計します。出力から入力・制御、ディスプレイ、映像へと難易度を上げながら、目に見える成果物を作ることでデジタル設計を体得します。半導体業界30年の経歴を持つ現職教授が、実際のFPGAで検証済みの内容だけを教えます。

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。

CPUを作ろうと決心すると、たいてい回路図から探し始めます。ところが、図面を広げた瞬間に答えられない質問が生じます。「このブロックはなぜここにあるべきなのか？」「レジスターを読み取るポートはなぜ2つなのか？」 答えはすべて命令にあります。命令が何を要求しているかを知れば、どのような回路が必要かが決まります。逆の順序では成り立ちません。 RISC-Vの講義はすでにいくつもあります。しかし、その多くはスライドに値を表示して「こうなります」と言って次に進んでしまいます。受講生はその値が正しいか確認する方法がありません。 この講義では、Python命令実行シミュレーターを一緒にお渡しします。run ADDと打てば、その場で機械語が組み立てられ、32ビットがフィールドごとに展開され、レジスターがどのように変わるかが画面に表示されます。教材のすべての数字はこのツールの実行結果であり、皆さんの画面で全く同じように再現されます。 商用デバッガーはライセンスが必要で、シミュレーターはインストールが壁になります。このツールはPythonさえあれば十分です。ボードも、ライセンスも、インストールも必要ありません。 RV32I命令40個を一つも漏らさず直接実行しながら、回路が何をすべきかを自ら見つけ出す過程です。

ニューラルネットワークをFPGAに実装する — 言葉には馴染みがありますが、実際に成し遂げた人は稀です。 キャップストーン、競技会、卒業制作で一歩先を行きたいなら、モデルを学習させるだけでなく、その演算が実際のチップの中でどのように動くのかを自ら作り、証明できなければなりません。この講義は、まさにその点、理論と実物ハードウェアの間のギャップを埋めるお手伝いをします。 MNISTの数字を認識するニューラルネットワークアクセラレータ（NPU）を、スペックの読み解きからPythonゴールデンモデル、Verilog RTL設計、FPGA検証まで、最初から最後まで自ら完成させます。ラインバッファと並列MACで作るConv層、ReLU・MaxPool・Flattenを経て全結合層とArgmaxまで — 9つのブロックを一つのチップに統合し、"Pythonの正解とハードウェアの出力が1ビットも違わない（Bit-True）"ことを自ら証明します。シミュレーションは正常に動くのに結果だけが微妙に異なる、そんなもどかしい瞬間を乗り越える方法まで講義に込めました。 整数量子化、配列の軸順序の変換、アキュムレータのオーバーフロー防止など、一般的なディープラーニングの教材では扱われない実戦的なノウハウを一つずつ解説します。私はRISC-V CPU設計とFPGA Bit-True検証を長年手がけてきた中で経験した試行錯誤を、皆さんが繰り返さないようこの講義に凝縮しました。講義が終わる頃には、"自ら設計し、証明した"と言える完成されたハードウェアプロジェクトが手元に残ります。

NPU・トランスフォーマーアクセラレータ・mini LLMのようなAI半導体を直接設計するには、その内部の演算がなぜ行われるのかを理論として知る必要があります。この講義は、一つのニューロンからCNN・トランスフォーマー・LLMまで、ハードウェア設計に不可欠な理論のエッセンスだけを抽出して3編に凝縮しました。数式の暗記ではなく「なぜそうなるのか」という直感を通じて、半導体産業30年の経歴を持つ現職教授が、ソフトウェア理論とハードウェア実装を一つに繋ぎます。

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.

私たちが語る0と1、HIGHとLOW、論理ゲートとフリップフロップは すべてアナログ信号が閾値を超える物理的事象から生まれます。 それならば、論理以前の世界 — 電流と電圧が作り出す動きを理解することが 本当の回路設計の始まりではないでしょうか? この講義はその第一歩を共にします。

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。

AI Tech DNA Series：AIの視点から見るコンピュータ基礎の核心原理は、AI時代に必要なコンピュータの基本概念を最も簡単に理解できるように作られた入門講座です。 CPU・メモリ・ストレージ・ネットワーク・データ構造などの基礎原理を、日常生活の比喩とAIの視点に結びつけて説明し、Python・AI・セキュリティ・クラウドへと進むための強固な基礎体力を養います。

CPUを作ろうと決心すると、たいてい回路図から探し始めます。ところが、図面を広げた瞬間に答えられない質問が生じます。「このブロックはなぜここにあるべきなのか？」「レジスターを読み取るポートはなぜ2つなのか？」 答えはすべて命令にあります。命令が何を要求しているかを知れば、どのような回路が必要かが決まります。逆の順序では成り立ちません。 RISC-Vの講義はすでにいくつもあります。しかし、その多くはスライドに値を表示して「こうなります」と言って次に進んでしまいます。受講生はその値が正しいか確認する方法がありません。 この講義では、Python命令実行シミュレーターを一緒にお渡しします。run ADDと打てば、その場で機械語が組み立てられ、32ビットがフィールドごとに展開され、レジスターがどのように変わるかが画面に表示されます。教材のすべての数字はこのツールの実行結果であり、皆さんの画面で全く同じように再現されます。 商用デバッガーはライセンスが必要で、シミュレーターはインストールが壁になります。このツールはPythonさえあれば十分です。ボードも、ライセンスも、インストールも必要ありません。 RV32I命令40個を一つも漏らさず直接実行しながら、回路が何をすべきかを自ら見つけ出す過程です。

非専攻者のためにプログラミングに敷かれた知識であるコンピュータ構造の原理を説明する講義です。 講義の目的は、プログラムの動作の原理に精通していることです。

CPU、メモリ、ディスクが協調する原理と、オペレーティングシステムがリソースを仲介する方式を体系的に学習します。サーバースペック表を読み解き、性能のボトルネックを判断できる実務の基礎知識を習得し、クラウドとネットワーク学習の土台を築きます。

コンピュータハードウェアの基本構造と動作原理と設計方法とOSの部分を学び、良いプログラムを作成するために必要な知識を築くことができます。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

コーディングができなくてもOK、Google Stitchで完成させる自分だけの初めてのサービス 企画からデプロイまで一連の流れでつなぐオールインワンのAI開発ワークフロー

SW開発者が知っておくべきコンピュータ構成と動作原理の核心を、図解で分かりやすくお伝えします。

"ディープラーニングのコードは動くのに、論文の数式はどうしてこんなに馴染みがないのだろう？" AIを勉強していると、ある瞬間、数式の壁にぶつかります。その壁の正体を遡ってみると、結局、最も基礎的な数学の言語をしっかりと固めていないことに突き当たります。 この講義は、集合という言語から始まり、方程式、関数、数列、指数・対数、三角関数まで、18講にわたって核心的な概念だけを選んで解説していきます。公式を暗記させることはしません。AIの文脈がどこにつながるのかを簡潔に示しつつ、この講義の主な目的は一つです。それは、その後の線形代数、微積分学、確率統計を学ぶ際に揺るがない土台を作ることです。 「スミンジョンウム（数民正音）」シリーズの第1弾として、残りの3編をしっかりと消化するための共通言語を、この講義で作り上げます。

この講義は、AIを使ってはいるものの、どこまで信じて使うべきか迷っている方のために、 AIを仕事や作業プロセスに過度になりすぎず、かつ実際に役立つ形で活用する方法を扱います。 専門的な開発知識や複雑なツールを前提とせず、誰もが自分のワークフローの中でAIをどのように活用すればよいかに焦点を当てます。 プロンプトを複雑に作成する方法よりも、**「どんな瞬間にAIを使うべきで、いつは使わない方がいいのか」**、 AIの結果をそのまま信じずに**「確認し、整える思考法」**を中心に解説します。 この講義を通じて、AIをすべてを代行してくれる自動化ツールではなく、 共に考えを整理し、作業を補助してくれる**「実用的なパートナー」**として活用するための基準を身につけることができます。

ExcelとOrangeで完結する顧客分析、 クロスセルからA/Bテスト、離脱リスク管理まで一度に

Microsoft AI-900資格の同時取得を目指せる特別講義であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、AI概要、機械学習の基礎、コンピュータービジョン、自然言語処理、ドキュメントインテリジェンス、知識マイニング、および生成AIを含む理論と実習が兼ね備えられた形式で提供します。

報告書を書くたびに、途方に暮れていませんか？ 何を書けばいいのか分からず時間を浪費し、論理がまとまらず何度も修正を重ね、結局締め切り直前にようやく完成させる経験。多くの社会人や学生が繰り返している日常です。 ChatGPTを使ってみたものの、単に文章を代筆してくれるレベルにとどまり、「それっぽい文章」はできても「成果を生む報告書」は完成しません。 この講座は違います。 ChatGPTを単なる業務代行ツールではなく、あなたの企画力を増幅させる戦略パートナーとして活用する方法をお教えします。 ✔ 問題定義を明確に構造化する方法 ✔ 論理の流れを設計するフレームワークの適用法 ✔ データを根拠に説得力を強化する方法 ✔ 成果中心の報告書へとアップグレードする戦略 講義を通じて、実際に自身の業務報告書を一つ完成させることになり、単なる理論ではなく、すぐに結果につながる実践的な経験を提供します。 また、最新機能であるCanvasやファイルアップロード分析機能まで活用し、急速に進化する生成AI環境においても取り残されないAIリテラシーを身につけられるようサポートします。 この講座を受講した後、 報告書の作成時間は短縮され、 論理はより強固になり、 成果はより鮮明になります。 報告書がもはや負担ではなく、あなたの能力を証明する武器になる瞬間を体験してください。

Unitree Go2の例で学ぶロボティクス上位・下位コントローラー、センサー、そして超高速通信の概念完成

毎日降り注ぐ業務と終わりのない反復作業の中で「この仕事をもっとスマートで効率的にできないだろうか？」と悩まれたことでしょう。報告書の下書き作成に時間を浪費し、アイデア会議で毎回新しいインサイトを見つけられず、競合他社のスピードについていくのが困難で途方に暮れていませんでしたか？ まさに今、その悩みを解決してくれる最も強力なツールが登場しました。それが生成AI（Generative AI）です。これは単なる流行の技術ではありません。私たちの時代の最も根本的な生産性革新であり、この変化をいち早く捉えて活用する人が未来のビジネスの勝者となるでしょう。 この講義は、あなたのデスクの上で最も有能な秘書となってくれる生成AIを実際の業務にすぐに適用する方法をお教えします。複雑な理論は一旦置いておきましょう。私たちは**「それで、この技術で今すぐ明日何ができるのか？」**に集中します。 💡 あなたの時間と創造力を取り戻します。 私たちの核心目標は、あなたの**「業務自動化」**と**「創造性の最大化」**です。 報告書作成時間90％短縮：毎週あなたの貴重な時間を奪う報告書、企画書、メール下書き作成をAIに任せる方法を学びます。核心データと方向性だけを入力すれば、AIがすぐにプロフェッショナルな文書を完成させてくれます。あなたはもう文書作成者ではなく、戦略的思考をするリーダーに集中できます。 競合他社を上回るアイデア発想：新しいマーケティングキャンペーン、革新的な製品デザイン、顧客を魅了するコンテンツアイデアが必要ですか？AIをパートナーとして瞬時に数十個の創造的な代案を導出し、市場反応を予測する方法を実習します。 データに基づく賢明な意思決定：膨大な資料の中で迷わないでください。AIが膨大なデータを素早く要約し、核心的なインサイトを提供して、直感ではなくデータに基づいた戦略的判断を下せるよう支援します。 🛠️ 「プロンプト」は新しい言語です。 生成AIをうまく活用するということは、結局**「プロンプトエンジニアリング」**をうまくやるという意味です。有能な従業員を指揮するように、AIに明確で具体的に指示する技術が成否を左右します。 本講義では**「どのように質問すれば望む結果物を得られるか」**についての核心公式を伝授します。マーケター、開発者、企画者など、あなたの職務に最適化されたカスタマイズプロンプトを直接作成し、その結果がどれほど変わるかを体感することになるでしょう。この知識は、どんな新しいAIツールが登場しても揺るがない未来の核心能力となるでしょう。 🏆 講義を通してあなたは「未来のビジネスマン」になります。 生成AIはもはや「選択」ではなく「必須」です。この技術を拒否すれば、あなたの競争相手は毎日10倍速く仕事をするでしょう。しかし、この機会を掴めば、あなたは生産性を最大化し、創造的な革新を主導し、ビジネス成果を圧倒的に押し上げる「未来型人材」として生まれ変わることができます。 生成AI、恐れる必要はありません。うまく活用する方法を知ることが重要です。 この講義を通してあなたの業務革新の旅を始めてください。あなたのビジネス潜在力を爆発させる唯一の決断となるでしょう。今すぐ登録して、より少なく働いてより多くを成し遂げる新しい業務方式を体験してください。

もし、ITインフラストラクチャ（サーバー、ネットワーク、ストレージなど）の技術について理解していないので、何かを経験したことはありませんか？ ITインフラストラクチャがどのように構成され、どのテクノロジが適用されているかを理解したいですか？ ITインフラを構成する様々な技術について説明する国内唯一の講義です！

コンピュータ構造の核心概念を理解し、面接で口頭で説明する訓練までを共に行う講義

システムソフトウェアで最も多く使われている、最新のリナックスカーネル(v6.1)のプロセスの核心概念を、「デバッグを通じて学ぶリナックスカーネルの構造と原理」の著者が詳しく解説します。