PCB HW設計実務:STM32を活用したMixed-signalボード設計プロジェクト
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!
受講生 477名
難易度 中級以上
受講期間 無制限
[国費支援] AI半導体設計講義OPEN のお知らせをお伝えします。
こんにちは、回路設計メンターのサムコーチです。
最近、株式と産業の両方でAI半導体が最もホットなキーワードですね。
その流れの中で私が準備した「AI半導体設計講座」が
ついに雇用労働部の国費支援審査を通過しました!
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🔹 AI半導体が産業の中心となる
最近のAI産業の成長速度は想像を超えています。
GPT、Llama、Claudeのような超大規模言語モデルが登場し
産業全般の演算構造そのものが再定義されています。
その中心にはAI半導体(AI Accelerator)があります。
AIがいくら発展しても、
その演算を担当する半導体構造がこれについていけなければ
結局速度と効率は限界にぶつかります。
そのため今、全世界がAI半導体設計人材の確保に乗り出しています。
サムスン、ハイニックス、エヌビディア、AMDだけでなく
国内スタートアップ、ファブレス、研究所まで
すべて「演算効率を構造的に設計できる人」を探しています。
🔸 GPU以降、新しいアーキテクチャ競争の時代
現場では今、GPU基盤演算の限界を超えるための
様々な設計革新が同時に進行しています。
チップレット(Chiplet)アーキテクチャ:大型チップを複数のモジュールに分けて設計することで、
製造プロセスの制約を減らし、発熱と歩留まりの問題を改善するアプローチです。HBM(High Bandwidth Memory)統合:
AIモデル学習のボトルネックであるメモリ帯域幅問題を解決するため、
HBMを直接積層し、演算ユニットとインターフェースを最小化する技術が注目されています。3D積層(3D Stacking):
GPUよりもはるかに高い演算密度を確保するため
ロジックチップとメモリチップを垂直に積層して信号遅延を減らす方式です。
これらの技術が一つに結ばれ、
結局AI半導体の核心は「効率的な演算構造を設計する能力」に収束します。
🔸 回路設計者が身につけるべき三つの軸
① 共通実務能力
Verilog/SystemVerilogでRTL設計を行い、
FPGAを通じて実際の回路を実装し、
タイミング制約と電力、信号完全性を合わせていく過程は
すべての設計者の基本技であり「回路の言語」です。
これはもはや選択ではなく必須です。
② 専門設計領域の深化
進路によって設計の深さが変わります。
電力半導体分野ではGaNベースの電源回路や
3レベルスイッチングチャージャーのような高効率回路設計を、
デジタル設計分野ではDDR、PCIe、SerDesのような
高速インターフェース設計およびVerification環境構築を扱います。
これは単に学ぶのではなく、直接設計して検証してこそ理解できる領域です。
③ 業界をリードするトレンディな技術
チップレット、3D積層、AIベースEDA、
HBMメモリ統合、そしてAIアクセラレータアーキテクチャ設計。
この5つがまさに今、業界の未来を決定づける技術です。
⚙ 理論ではなく「実際の設計思考力」を学ぶ過程
この三つの軸を実務的に結びつけるために
私が直接構成した「AI半導体設計実務」コースが
今回雇用労働部K-デジタル基礎力量訓練に正式承認されました。
このコースは単純に「学ぶ講義」ではありません。
「設計者の思考方式を身につける訓練」です。
Verilogで演算ブロックを直接設計し
CPUアーキテクチャを実装しながら
最後にAI演算ユニットを追加してAIアクセラレータ構造を完成させます。
全過程は「なぜこの構造が効率的なのか?」、
「実際のチップ設計ではどのような制約を考慮すべきか?」、
「この信号タイミングはなぜこのように設定されるのか?」を絶えず問いかけながら進行されます。
課題を提出すると単純に点数を付けるのではなく、
現場エンジニアの視点から実際のTape-out段階での問題まで指摘いたします。
"この構造はHold Violationが発生する可能性があります。"
"このタイミングはFPGA環境では通過しても実際のASICでは失敗する可能性が高いです。"
このようなフィードバックこそが「実務型設計センス」を作る瞬間です。
👨🏫 運営構造及びサポート体制
運営プラットフォーム: コメント(COMENTO)
講師陣構成:
メイン講師1名(サムスン電子S.LSI出身半導体回路設計エンジニア - サムコーチ)
アシスタント講師2名(現職回路設計エンジニア)
サポート方式:
リアルタイム質疑応答およびプロジェクト別フィードバック
高度学習資料、設計トレンドレポート提供
AI半導体コンペティション受賞作品分析セッションの運営
最新業界ポジション分析およびキャリアQ&Aセッション提供
このシステムは単純な学習ではなく、
実務感覚 → ポートフォリオ構築 → キャリア拡張につながる構造で設計されています。
💰 国費支援特典及び修了特典
本コースは雇用労働部K-デジタル基礎能力訓練事業を通じて
受講料の90%以上が国費で支援されます。
実際の自己負担金は約4万2千円レベルです。
公式修了証(NCSコード含む)発行
生涯受講権提供(アップデート含む)
コメント現職者コミュニティ6ヶ月利用権
→ 現場の設計者および受講生間での技術質問、就職情報共有が可能AIコンペティショントレンドレポート及び受賞作品分析コンテンツ提供
AI半導体就職・転職情報チャンネル連携支援
このコースは本来40〜50万円台の実習型カリキュラムですが、
国費支援のおかげでほぼ無料で受講することができます。
ただし予算が限られているため
期別先着順締切で運営されます。
また、国費支援の特性上、支援がいつ締め切られるかわかりません。
受講特典は同じように維持されるため、
迷わずに申請できる時に申請していただければと思います。
(実際に23年度まで100%無料でしたが、2024年に90%に変更されました。)
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🚀 修了後の拡張:キャリア&公募展
この過程を修了した受講生は単純に「AI半導体を学んだ人」ではありません。
AI半導体コンペティション、設計インターンシップ、半導体企業就職準備など
実際のキャリア段階につながる実務能力ベースの人材になります。
AI半導体コンペティション参加準備クラス運営
→ 実際の受賞作品構造分析、提出回路設計フィードバック提供就職・転職支援コンテンツの提供
→ 採用トレンド、ポジション分析、企業別設計能力ガイドコミュニティネットワーキング
→ 修了生同士の勉強会、共同プロジェクト及び情報交流支援
つまり、学習の終わりではなく
「AI半導体設計者としてのキャリアを具体化するスタート地点」となります。
AI半導体産業は単純に半導体の一分野ではありません。
AI、システム、半導体が融合した新しい技術エコシステムの中心です。
今や回路設計者は単純に「チップを設計する人」ではなく、
「AI演算構造を設計するエンジニア」にならなければなりません。
今回の国費支援課程を通じて
実際の産業レベルの設計感覚を身につけ、
AI半導体時代をリードできる実務型人材として成長していただければと思います。
ありがとうございます。
回路設計メンター サムコーチより。

