Engineering Atlas

Knowledge Atlas

全カタログ

1,140項目を領域別に掲載しています。ブラウザのページ内検索も利用できます。

数学・統計

  1. 離散数学と論理 — 基礎仕様、データ構造、アルゴリズムを形式的に表現できる
  2. 離散数学と論理 — 応用仕様、データ構造、アルゴリズムを形式的に表現できる
  3. 離散数学と論理 — 専門仕様、データ構造、アルゴリズムを形式的に表現できる
  4. 組合せ論と数え上げ — 基礎状態数や探索空間を見積もり、計算量の直感を持てる
  5. 組合せ論と数え上げ — 応用状態数や探索空間を見積もり、計算量の直感を持てる
  6. 組合せ論と数え上げ — 専門状態数や探索空間を見積もり、計算量の直感を持てる
  7. 確率の基礎 — 基礎不確実性を定量化し、観測から仮説を更新できる
  8. 確率の基礎 — 応用不確実性を定量化し、観測から仮説を更新できる
  9. 確率の基礎 — 専門不確実性を定量化し、観測から仮説を更新できる
  10. 確率分布 — 基礎現象に合う分布を選び、指標の意味を説明できる
  11. 確率分布 — 応用現象に合う分布を選び、指標の意味を説明できる
  12. 確率分布 — 専門現象に合う分布を選び、指標の意味を説明できる
  13. 統計的推定 — 基礎データから母集団を推測する際の不確実性を扱える
  14. 統計的推定 — 応用データから母集団を推測する際の不確実性を扱える
  15. 統計的推定 — 専門データから母集団を推測する際の不確実性を扱える
  16. 仮説検定と実験 — 基礎A/Bテストを誤解なく設計・解釈できる
  17. 仮説検定と実験 — 応用A/Bテストを誤解なく設計・解釈できる
  18. 仮説検定と実験 — 専門A/Bテストを誤解なく設計・解釈できる
  19. 線形代数 — 基礎ML、グラフィクス、最適化の基礎計算を理解できる
  20. 線形代数 — 応用ML、グラフィクス、最適化の基礎計算を理解できる
  21. 線形代数 — 専門ML、グラフィクス、最適化の基礎計算を理解できる
  22. 微積分と最適化 — 基礎損失関数や性能関数の最適化を説明できる
  23. 微積分と最適化 — 応用損失関数や性能関数の最適化を説明できる
  24. 微積分と最適化 — 専門損失関数や性能関数の最適化を説明できる
  25. 情報理論 — 基礎情報量、圧縮、学習目標の関係を説明できる
  26. 情報理論 — 応用情報量、圧縮、学習目標の関係を説明できる
  27. 情報理論 — 専門情報量、圧縮、学習目標の関係を説明できる
  28. 時系列と意思決定 — 基礎時間変化するデータを扱い、リスク下で意思決定できる
  29. 時系列と意思決定 — 応用時間変化するデータを扱い、リスク下で意思決定できる
  30. 時系列と意思決定 — 専門時間変化するデータを扱い、リスク下で意思決定できる

データ構造・アルゴリズム

  1. 計算量と漸近解析 — 基礎処理量の増加に対する性能変化を説明できる
  2. 計算量と漸近解析 — 応用処理量の増加に対する性能変化を説明できる
  3. 計算量と漸近解析 — 専門処理量の増加に対する性能変化を説明できる
  4. 配列・連結リスト・スタック・キュー — 基礎用途に応じて基本構造を選択し実装できる
  5. 配列・連結リスト・スタック・キュー — 応用用途に応じて基本構造を選択し実装できる
  6. 配列・連結リスト・スタック・キュー — 専門用途に応じて基本構造を選択し実装できる
  7. ハッシュテーブル — 基礎平均O(1)の条件と破綻条件を理解できる
  8. ハッシュテーブル — 応用平均O(1)の条件と破綻条件を理解できる
  9. ハッシュテーブル — 専門平均O(1)の条件と破綻条件を理解できる
  10. 木構造 — 基礎検索・索引・階層表現に適切な木を選べる
  11. 木構造 — 応用検索・索引・階層表現に適切な木を選べる
  12. 木構造 — 専門検索・索引・階層表現に適切な木を選べる
  13. ヒープと優先度付きキュー — 基礎優先順位処理やストリーム集計を効率化できる
  14. ヒープと優先度付きキュー — 応用優先順位処理やストリーム集計を効率化できる
  15. ヒープと優先度付きキュー — 専門優先順位処理やストリーム集計を効率化できる
  16. ソートと選択 — 基礎データ特性に応じたソート戦略を選べる
  17. ソートと選択 — 応用データ特性に応じたソート戦略を選べる
  18. ソートと選択 — 専門データ特性に応じたソート戦略を選べる
  19. グラフアルゴリズム — 基礎依存関係、経路、ネットワーク問題をモデル化できる
  20. グラフアルゴリズム — 応用依存関係、経路、ネットワーク問題をモデル化できる
  21. グラフアルゴリズム — 専門依存関係、経路、ネットワーク問題をモデル化できる
  22. 動的計画法と貪欲法 — 基礎最適化問題を状態遷移へ落とし込める
  23. 動的計画法と貪欲法 — 応用最適化問題を状態遷移へ落とし込める
  24. 動的計画法と貪欲法 — 専門最適化問題を状態遷移へ落とし込める
  25. 文字列アルゴリズム — 基礎検索、差分、自然言語処理の基礎を実装できる
  26. 文字列アルゴリズム — 応用検索、差分、自然言語処理の基礎を実装できる
  27. 文字列アルゴリズム — 専門検索、差分、自然言語処理の基礎を実装できる
  28. 高度なアルゴリズム設計 — 基礎厳密解が難しい問題に現実的な解法を設計できる
  29. 高度なアルゴリズム設計 — 応用厳密解が難しい問題に現実的な解法を設計できる
  30. 高度なアルゴリズム設計 — 専門厳密解が難しい問題に現実的な解法を設計できる

計算理論・計算量理論

  1. 形式言語とオートマトン — 基礎パターン認識と言語処理の限界を説明できる
  2. 形式言語とオートマトン — 応用パターン認識と言語処理の限界を説明できる
  3. 形式言語とオートマトン — 専門パターン認識と言語処理の限界を説明できる
  4. 文脈自由文法 — 基礎プログラミング言語の構文を形式化できる
  5. 文脈自由文法 — 応用プログラミング言語の構文を形式化できる
  6. 文脈自由文法 — 専門プログラミング言語の構文を形式化できる
  7. チューリング機械 — 基礎アルゴリズムという概念の理論的境界を理解できる
  8. チューリング機械 — 応用アルゴリズムという概念の理論的境界を理解できる
  9. チューリング機械 — 専門アルゴリズムという概念の理論的境界を理解できる
  10. 決定可能性と帰着 — 基礎問題間の難しさを比較し、不可能性を証明できる
  11. 決定可能性と帰着 — 応用問題間の難しさを比較し、不可能性を証明できる
  12. 決定可能性と帰着 — 専門問題間の難しさを比較し、不可能性を証明できる
  13. 計算量クラス — 基礎計算資源による問題分類を説明できる
  14. 計算量クラス — 応用計算資源による問題分類を説明できる
  15. 計算量クラス — 専門計算資源による問題分類を説明できる
  16. NP完全性 — 基礎新しい問題の難しさを既知問題との帰着で示せる
  17. NP完全性 — 応用新しい問題の難しさを既知問題との帰着で示せる
  18. NP完全性 — 専門新しい問題の難しさを既知問題との帰着で示せる
  19. 近似可能性 — 基礎厳密解と近似解の境界を判断できる
  20. 近似可能性 — 応用厳密解と近似解の境界を判断できる
  21. 近似可能性 — 専門厳密解と近似解の境界を判断できる
  22. パラメータ化計算量 — 基礎入力全体ではなく難しさのパラメータに注目できる
  23. パラメータ化計算量 — 応用入力全体ではなく難しさのパラメータに注目できる
  24. パラメータ化計算量 — 専門入力全体ではなく難しさのパラメータに注目できる
  25. 確率的計算 — 基礎確率を使う計算の保証を理解できる
  26. 確率的計算 — 応用確率を使う計算の保証を理解できる
  27. 確率的計算 — 専門確率を使う計算の保証を理解できる
  28. 量子計算の理論基礎 — 基礎量子計算が高速化し得る範囲を誇張なく説明できる
  29. 量子計算の理論基礎 — 応用量子計算が高速化し得る範囲を誇張なく説明できる
  30. 量子計算の理論基礎 — 専門量子計算が高速化し得る範囲を誇張なく説明できる

形式手法・論理学

  1. 命題論理と述語論理 — 基礎仕様や証明を論理式として扱える
  2. 命題論理と述語論理 — 応用仕様や証明を論理式として扱える
  3. 命題論理と述語論理 — 専門仕様や証明を論理式として扱える
  4. 集合・関係・代数的仕様 — 基礎状態と操作を数学的に定義できる
  5. 集合・関係・代数的仕様 — 応用状態と操作を数学的に定義できる
  6. 集合・関係・代数的仕様 — 専門状態と操作を数学的に定義できる
  7. 状態機械 — 基礎業務フローやプロトコルを状態機械で表現できる
  8. 状態機械 — 応用業務フローやプロトコルを状態機械で表現できる
  9. 状態機械 — 専門業務フローやプロトコルを状態機械で表現できる
  10. 時相論理 — 基礎時間に関する要件を形式化できる
  11. 時相論理 — 応用時間に関する要件を形式化できる
  12. 時相論理 — 専門時間に関する要件を形式化できる
  13. モデル検査 — 基礎小さなモデルから設計バグを機械的に見つけられる
  14. モデル検査 — 応用小さなモデルから設計バグを機械的に見つけられる
  15. モデル検査 — 専門小さなモデルから設計バグを機械的に見つけられる
  16. 定理証明 — 基礎コードや仕様の性質を厳密に示せる
  17. 定理証明 — 応用コードや仕様の性質を厳密に示せる
  18. 定理証明 — 専門コードや仕様の性質を厳密に示せる
  19. 契約による設計 — 基礎API境界の期待を実行可能な契約にできる
  20. 契約による設計 — 応用API境界の期待を実行可能な契約にできる
  21. 契約による設計 — 専門API境界の期待を実行可能な契約にできる
  22. 型による検証 — 基礎不正状態を型で表現不能にする設計ができる
  23. 型による検証 — 応用不正状態を型で表現不能にする設計ができる
  24. 型による検証 — 専門不正状態を型で表現不能にする設計ができる
  25. 分散システムの形式化 — 基礎並行・分散アルゴリズムをモデル検査できる
  26. 分散システムの形式化 — 応用並行・分散アルゴリズムをモデル検査できる
  27. 分散システムの形式化 — 専門並行・分散アルゴリズムをモデル検査できる
  28. 形式手法の実務導入 — 基礎重要箇所へ過不足なく形式手法を適用できる
  29. 形式手法の実務導入 — 応用重要箇所へ過不足なく形式手法を適用できる
  30. 形式手法の実務導入 — 専門重要箇所へ過不足なく形式手法を適用できる

コンピュータアーキテクチャ

  1. デジタル論理と数表現 — 基礎計算が回路上でどのように表現されるか説明できる
  2. デジタル論理と数表現 — 応用計算が回路上でどのように表現されるか説明できる
  3. デジタル論理と数表現 — 専門計算が回路上でどのように表現されるか説明できる
  4. 命令セットアーキテクチャ — 基礎コンパイラとCPUの契約を理解できる
  5. 命令セットアーキテクチャ — 応用コンパイラとCPUの契約を理解できる
  6. 命令セットアーキテクチャ — 専門コンパイラとCPUの契約を理解できる
  7. CPUパイプライン — 基礎命令レベル並列性と性能劣化要因を説明できる
  8. CPUパイプライン — 応用命令レベル並列性と性能劣化要因を説明できる
  9. CPUパイプライン — 専門命令レベル並列性と性能劣化要因を説明できる
  10. キャッシュとメモリ階層 — 基礎データ配置を性能へ結びつけられる
  11. キャッシュとメモリ階層 — 応用データ配置を性能へ結びつけられる
  12. キャッシュとメモリ階層 — 専門データ配置を性能へ結びつけられる
  13. 仮想記憶ハードウェア — 基礎OSの仮想メモリとCPU支援の関係を理解できる
  14. 仮想記憶ハードウェア — 応用OSの仮想メモリとCPU支援の関係を理解できる
  15. 仮想記憶ハードウェア — 専門OSの仮想メモリとCPU支援の関係を理解できる
  16. マルチコアとメモリ一貫性 — 基礎並行コードのハードウェア上の挙動を説明できる
  17. マルチコアとメモリ一貫性 — 応用並行コードのハードウェア上の挙動を説明できる
  18. マルチコアとメモリ一貫性 — 専門並行コードのハードウェア上の挙動を説明できる
  19. I/Oとバス — 基礎デバイスとCPU・メモリのデータ経路を理解できる
  20. I/Oとバス — 応用デバイスとCPU・メモリのデータ経路を理解できる
  21. I/Oとバス — 専門デバイスとCPU・メモリのデータ経路を理解できる
  22. NUMAと大規模サーバ — 基礎サーバ配置とスレッド配置を最適化できる
  23. NUMAと大規模サーバ — 応用サーバ配置とスレッド配置を最適化できる
  24. NUMAと大規模サーバ — 専門サーバ配置とスレッド配置を最適化できる
  25. SIMDとベクトル化 — 基礎数値処理をCPUの並列機能へ写像できる
  26. SIMDとベクトル化 — 応用数値処理をCPUの並列機能へ写像できる
  27. SIMDとベクトル化 — 専門数値処理をCPUの並列機能へ写像できる
  28. アクセラレータと異種計算 — 基礎CPU以外の計算資源を選定できる
  29. アクセラレータと異種計算 — 応用CPU以外の計算資源を選定できる
  30. アクセラレータと異種計算 — 専門CPU以外の計算資源を選定できる

OS・Linux・システムプログラミング

  1. OSの役割とシステムコール — 基礎アプリとカーネルの境界を説明できる
  2. OSの役割とシステムコール — 応用アプリとカーネルの境界を説明できる
  3. OSの役割とシステムコール — 専門アプリとカーネルの境界を説明できる
  4. プロセスとスレッド — 基礎実行単位と資源分離を理解できる
  5. プロセスとスレッド — 応用実行単位と資源分離を理解できる
  6. プロセスとスレッド — 専門実行単位と資源分離を理解できる
  7. 仮想メモリ — 基礎メモリ使用量やページフォルトを診断できる
  8. 仮想メモリ — 応用メモリ使用量やページフォルトを診断できる
  9. 仮想メモリ — 専門メモリ使用量やページフォルトを診断できる
  10. ファイルシステム — 基礎ファイル操作の永続化と整合性を説明できる
  11. ファイルシステム — 応用ファイル操作の永続化と整合性を説明できる
  12. ファイルシステム — 専門ファイル操作の永続化と整合性を説明できる
  13. Linux I/O — 基礎高性能I/O方式を選定できる
  14. Linux I/O — 応用高性能I/O方式を選定できる
  15. Linux I/O — 専門高性能I/O方式を選定できる
  16. シグナル・IPC・同期 — 基礎プロセス間通信と同期を安全に設計できる
  17. シグナル・IPC・同期 — 応用プロセス間通信と同期を安全に設計できる
  18. シグナル・IPC・同期 — 専門プロセス間通信と同期を安全に設計できる
  19. Linux管理と観測 — 基礎稼働中システムの状態を確認し制御できる
  20. Linux管理と観測 — 応用稼働中システムの状態を確認し制御できる
  21. Linux管理と観測 — 専門稼働中システムの状態を確認し制御できる
  22. シェルとCLIシステム運用 — 基礎再現可能な運用コマンドを構築できる
  23. シェルとCLIシステム運用 — 応用再現可能な運用コマンドを構築できる
  24. シェルとCLIシステム運用 — 専門再現可能な運用コマンドを構築できる
  25. カーネルネットワークとストレージ — 基礎アプリ性能をカーネル内部の経路へ関連付けられる
  26. カーネルネットワークとストレージ — 応用アプリ性能をカーネル内部の経路へ関連付けられる
  27. カーネルネットワークとストレージ — 専門アプリ性能をカーネル内部の経路へ関連付けられる
  28. システムプログラミング実践 — 基礎低レイヤのツールやデーモンを安全に実装できる
  29. システムプログラミング実践 — 応用低レイヤのツールやデーモンを安全に実装できる
  30. システムプログラミング実践 — 専門低レイヤのツールやデーモンを安全に実装できる

並行処理・並列処理

  1. 並行性の基本モデル — 基礎同時実行バグを正確な語彙で説明できる
  2. 並行性の基本モデル — 応用同時実行バグを正確な語彙で説明できる
  3. 並行性の基本モデル — 専門同時実行バグを正確な語彙で説明できる
  4. ロックと同期プリミティブ — 基礎共有状態を安全に保護できる
  5. ロックと同期プリミティブ — 応用共有状態を安全に保護できる
  6. ロックと同期プリミティブ — 専門共有状態を安全に保護できる
  7. アトミック操作とメモリモデル — 基礎ロックより低レイヤの正しさを理解できる
  8. アトミック操作とメモリモデル — 応用ロックより低レイヤの正しさを理解できる
  9. アトミック操作とメモリモデル — 専門ロックより低レイヤの正しさを理解できる
  10. デッドロック・ライブロック・飢餓 — 基礎停止しない並行障害を予防・診断できる
  11. デッドロック・ライブロック・飢餓 — 応用停止しない並行障害を予防・診断できる
  12. デッドロック・ライブロック・飢餓 — 専門停止しない並行障害を予防・診断できる
  13. Lock-free・Wait-free — 基礎高度な非ブロッキング構造の条件を説明できる
  14. Lock-free・Wait-free — 応用高度な非ブロッキング構造の条件を説明できる
  15. Lock-free・Wait-free — 専門高度な非ブロッキング構造の条件を説明できる
  16. Actor・CSP・メッセージパッシング — 基礎共有メモリ以外の並行モデルを設計できる
  17. Actor・CSP・メッセージパッシング — 応用共有メモリ以外の並行モデルを設計できる
  18. Actor・CSP・メッセージパッシング — 専門共有メモリ以外の並行モデルを設計できる
  19. タスクスケジューリング — 基礎実行基盤のスループットと公平性を調整できる
  20. タスクスケジューリング — 応用実行基盤のスループットと公平性を調整できる
  21. タスクスケジューリング — 専門実行基盤のスループットと公平性を調整できる
  22. 並列アルゴリズム — 基礎処理を安全に分割して並列化できる
  23. 並列アルゴリズム — 応用処理を安全に分割して並列化できる
  24. 並列アルゴリズム — 専門処理を安全に分割して並列化できる
  25. 非同期I/O — 基礎I/O待ちを効率化しキャンセルを管理できる
  26. 非同期I/O — 応用I/O待ちを効率化しキャンセルを管理できる
  27. 非同期I/O — 専門I/O待ちを効率化しキャンセルを管理できる
  28. 並行プログラムの検証とデバッグ — 基礎再現しにくいバグを体系的に追跡できる
  29. 並行プログラムの検証とデバッグ — 応用再現しにくいバグを体系的に追跡できる
  30. 並行プログラムの検証とデバッグ — 専門再現しにくいバグを体系的に追跡できる

プログラミング言語理論・型システム

  1. 構文・意味論・評価 — 基礎プログラムがどう意味を持つか形式的に説明できる
  2. 構文・意味論・評価 — 応用プログラムがどう意味を持つか形式的に説明できる
  3. 構文・意味論・評価 — 専門プログラムがどう意味を持つか形式的に説明できる
  4. ラムダ計算 — 基礎関数型言語の計算モデルを理解できる
  5. ラムダ計算 — 応用関数型言語の計算モデルを理解できる
  6. ラムダ計算 — 専門関数型言語の計算モデルを理解できる
  7. 静的型付けと動的型付け — 基礎型システムの保証と限界を比較できる
  8. 静的型付けと動的型付け — 応用型システムの保証と限界を比較できる
  9. 静的型付けと動的型付け — 専門型システムの保証と限界を比較できる
  10. 多相性とGenerics — 基礎再利用性と型安全性のトレードオフを設計できる
  11. 多相性とGenerics — 応用再利用性と型安全性のトレードオフを設計できる
  12. 多相性とGenerics — 専門再利用性と型安全性のトレードオフを設計できる
  13. 型推論 — 基礎型注釈なしで型が決まる仕組みを説明できる
  14. 型推論 — 応用型注釈なしで型が決まる仕組みを説明できる
  15. 型推論 — 専門型注釈なしで型が決まる仕組みを説明できる
  16. 代数的データ型とパターンマッチ — 基礎状態を型で明確にモデル化できる
  17. 代数的データ型とパターンマッチ — 応用状態を型で明確にモデル化できる
  18. 代数的データ型とパターンマッチ — 専門状態を型で明確にモデル化できる
  19. 効果と副作用 — 基礎副作用を制御する抽象化を比較できる
  20. 効果と副作用 — 応用副作用を制御する抽象化を比較できる
  21. 効果と副作用 — 専門副作用を制御する抽象化を比較できる
  22. 所有権・ライフタイム・線形型 — 基礎メモリと資源の安全性を型で表現できる
  23. 所有権・ライフタイム・線形型 — 応用メモリと資源の安全性を型で表現できる
  24. 所有権・ライフタイム・線形型 — 専門メモリと資源の安全性を型で表現できる
  25. オブジェクト指向の型理論 — 基礎OOPの設計を型の観点から評価できる
  26. オブジェクト指向の型理論 — 応用OOPの設計を型の観点から評価できる
  27. オブジェクト指向の型理論 — 専門OOPの設計を型の観点から評価できる
  28. 言語設計とDSL — 基礎目的に合う小さな言語を設計できる
  29. 言語設計とDSL — 応用目的に合う小さな言語を設計できる
  30. 言語設計とDSL — 専門目的に合う小さな言語を設計できる

Compiler・Interpreter・Runtime

  1. コンパイラ全体像 — 基礎翻訳系の構成要素と責務を説明できる
  2. コンパイラ全体像 — 応用翻訳系の構成要素と責務を説明できる
  3. コンパイラ全体像 — 専門翻訳系の構成要素と責務を説明できる
  4. 字句解析 — 基礎文字列をトークン列へ安全に変換できる
  5. 字句解析 — 応用文字列をトークン列へ安全に変換できる
  6. 字句解析 — 専門文字列をトークン列へ安全に変換できる
  7. 構文解析 — 基礎文法からASTを構築できる
  8. 構文解析 — 応用文法からASTを構築できる
  9. 構文解析 — 専門文法からASTを構築できる
  10. AST・意味解析・型検査 — 基礎構文上正しいコードの意味を検証できる
  11. AST・意味解析・型検査 — 応用構文上正しいコードの意味を検証できる
  12. AST・意味解析・型検査 — 専門構文上正しいコードの意味を検証できる
  13. 中間表現 — 基礎最適化しやすい表現へ変換できる
  14. 中間表現 — 応用最適化しやすい表現へ変換できる
  15. 中間表現 — 専門最適化しやすい表現へ変換できる
  16. 最適化 — 基礎意味を保った性能改善を設計できる
  17. 最適化 — 応用意味を保った性能改善を設計できる
  18. 最適化 — 専門意味を保った性能改善を設計できる
  19. コード生成 — 基礎IRを機械語へ落とし込む過程を理解できる
  20. コード生成 — 応用IRを機械語へ落とし込む過程を理解できる
  21. コード生成 — 専門IRを機械語へ落とし込む過程を理解できる
  22. InterpreterとVM — 基礎小さな言語実行系を実装できる
  23. InterpreterとVM — 応用小さな言語実行系を実装できる
  24. InterpreterとVM — 専門小さな言語実行系を実装できる
  25. JITとプロファイル誘導最適化 — 基礎実行時最適化の速度と複雑性を説明できる
  26. JITとプロファイル誘導最適化 — 応用実行時最適化の速度と複雑性を説明できる
  27. JITとプロファイル誘導最適化 — 専門実行時最適化の速度と複雑性を説明できる
  28. Runtime・GC・Linker・Loader — 基礎言語ランタイムとOSの協調を理解できる
  29. Runtime・GC・Linker・Loader — 応用言語ランタイムとOSの協調を理解できる
  30. Runtime・GC・Linker・Loader — 専門言語ランタイムとOSの協調を理解できる

ネットワーク・インターネットプロトコル

  1. OSI・TCP/IPモデル — 基礎通信問題を適切な層へ切り分けられる
  2. OSI・TCP/IPモデル — 応用通信問題を適切な層へ切り分けられる
  3. OSI・TCP/IPモデル — 専門通信問題を適切な層へ切り分けられる
  4. Ethernet・ARP・VLAN — 基礎同一リンク内の配送と分離を説明できる
  5. Ethernet・ARP・VLAN — 応用同一リンク内の配送と分離を説明できる
  6. Ethernet・ARP・VLAN — 専門同一リンク内の配送と分離を説明できる
  7. IP・ルーティング — 基礎ネットワーク間配送と経路選択を理解できる
  8. IP・ルーティング — 応用ネットワーク間配送と経路選択を理解できる
  9. IP・ルーティング — 専門ネットワーク間配送と経路選択を理解できる
  10. TCP・UDP — 基礎信頼性と遅延のトレードオフを選べる
  11. TCP・UDP — 応用信頼性と遅延のトレードオフを選べる
  12. TCP・UDP — 専門信頼性と遅延のトレードオフを選べる
  13. DNS — 基礎名前解決の経路と障害を診断できる
  14. DNS — 応用名前解決の経路と障害を診断できる
  15. DNS — 専門名前解決の経路と障害を診断できる
  16. HTTP/1.1 — 基礎Web APIの通信をプロトコルレベルで説明できる
  17. HTTP/1.1 — 応用Web APIの通信をプロトコルレベルで説明できる
  18. HTTP/1.1 — 専門Web APIの通信をプロトコルレベルで説明できる
  19. HTTP/2・HTTP/3・QUIC — 基礎新しいHTTPの性能特性と注意点を理解できる
  20. HTTP/2・HTTP/3・QUIC — 応用新しいHTTPの性能特性と注意点を理解できる
  21. HTTP/2・HTTP/3・QUIC — 専門新しいHTTPの性能特性と注意点を理解できる
  22. TLS・PKI — 基礎暗号化通信の信頼モデルを説明できる
  23. TLS・PKI — 応用暗号化通信の信頼モデルを説明できる
  24. TLS・PKI — 専門暗号化通信の信頼モデルを説明できる
  25. Proxy・Load Balancer・CDN — 基礎トラフィック経路を設計・診断できる
  26. Proxy・Load Balancer・CDN — 応用トラフィック経路を設計・診断できる
  27. Proxy・Load Balancer・CDN — 専門トラフィック経路を設計・診断できる
  28. ネットワーク観測とトラブルシュート — 基礎パケット証拠から障害原因を絞り込める
  29. ネットワーク観測とトラブルシュート — 応用パケット証拠から障害原因を絞り込める
  30. ネットワーク観測とトラブルシュート — 専門パケット証拠から障害原因を絞り込める

TypeScript・JavaScript・Node.js

  1. JavaScript言語モデル — 基礎JavaScriptの実行規則を説明できる
  2. JavaScript言語モデル — 応用JavaScriptの実行規則を説明できる
  3. JavaScript言語モデル — 専門JavaScriptの実行規則を説明できる
  4. 非同期JavaScript — 基礎非同期制御を順序と失敗の両面で設計できる
  5. 非同期JavaScript — 応用非同期制御を順序と失敗の両面で設計できる
  6. 非同期JavaScript — 専門非同期制御を順序と失敗の両面で設計できる
  7. TypeScript型システム — 基礎業務モデルを型で安全に表現できる
  8. TypeScript型システム — 応用業務モデルを型で安全に表現できる
  9. TypeScript型システム — 専門業務モデルを型で安全に表現できる
  10. 高度なTypeScript — 基礎再利用可能な型レベルAPIを構築できる
  11. 高度なTypeScript — 応用再利用可能な型レベルAPIを構築できる
  12. 高度なTypeScript — 専門再利用可能な型レベルAPIを構築できる
  13. Decorator・Metadata・DI — 基礎NestJS等のメタプログラミングを理解できる
  14. Decorator・Metadata・DI — 応用NestJS等のメタプログラミングを理解できる
  15. Decorator・Metadata・DI — 専門NestJS等のメタプログラミングを理解できる
  16. Node.js Runtime — 基礎Nodeの性能とブロッキング原因を説明できる
  17. Node.js Runtime — 応用Nodeの性能とブロッキング原因を説明できる
  18. Node.js Runtime — 専門Nodeの性能とブロッキング原因を説明できる
  19. Buffer・Stream・Backpressure — 基礎大容量データを低メモリで処理できる
  20. Buffer・Stream・Backpressure — 応用大容量データを低メモリで処理できる
  21. Buffer・Stream・Backpressure — 専門大容量データを低メモリで処理できる
  22. Module・Package・Toolchain — 基礎配布可能なNodeパッケージを設計できる
  23. Module・Package・Toolchain — 応用配布可能なNodeパッケージを設計できる
  24. Module・Package・Toolchain — 専門配布可能なNodeパッケージを設計できる
  25. Worker・Process・Native連携 — 基礎CPU負荷やネイティブ処理を分離できる
  26. Worker・Process・Native連携 — 応用CPU負荷やネイティブ処理を分離できる
  27. Worker・Process・Native連携 — 専門CPU負荷やネイティブ処理を分離できる
  28. Node.js本番品質 — 基礎本番サービスを観測・保守・最適化できる
  29. Node.js本番品質 — 応用本番サービスを観測・保守・最適化できる
  30. Node.js本番品質 — 専門本番サービスを観測・保守・最適化できる

Go

  1. Go言語基礎と設計哲学 — 基礎Goらしい単純で読みやすいコードを書ける
  2. Go言語基礎と設計哲学 — 応用Goらしい単純で読みやすいコードを書ける
  3. Go言語基礎と設計哲学 — 専門Goらしい単純で読みやすいコードを書ける
  4. 型・Interface・Generics — 基礎抽象化しすぎない再利用設計ができる
  5. 型・Interface・Generics — 応用抽象化しすぎない再利用設計ができる
  6. 型・Interface・Generics — 専門抽象化しすぎない再利用設計ができる
  7. メモリ・Pointer・Escape Analysis — 基礎割り当てとGC負荷を意識できる
  8. メモリ・Pointer・Escape Analysis — 応用割り当てとGC負荷を意識できる
  9. メモリ・Pointer・Escape Analysis — 専門割り当てとGC負荷を意識できる
  10. Goroutine・Channel — 基礎通信による並行設計ができる
  11. Goroutine・Channel — 応用通信による並行設計ができる
  12. Goroutine・Channel — 専門通信による並行設計ができる
  13. Context・Cancellation・Timeout — 基礎処理の中断と期限を一貫して伝播できる
  14. Context・Cancellation・Timeout — 応用処理の中断と期限を一貫して伝播できる
  15. Context・Cancellation・Timeout — 専門処理の中断と期限を一貫して伝播できる
  16. Go Runtime・Scheduler・GC — 基礎実行時挙動を性能問題へ結びつけられる
  17. Go Runtime・Scheduler・GC — 応用実行時挙動を性能問題へ結びつけられる
  18. Go Runtime・Scheduler・GC — 専門実行時挙動を性能問題へ結びつけられる
  19. 標準ライブラリで作るHTTP — 基礎依存を抑えたHTTPサービスを構築できる
  20. 標準ライブラリで作るHTTP — 応用依存を抑えたHTTPサービスを構築できる
  21. 標準ライブラリで作るHTTP — 専門依存を抑えたHTTPサービスを構築できる
  22. Error・Testing・Tooling — 基礎失敗を診断しやすいGoコードを保守できる
  23. Error・Testing・Tooling — 応用失敗を診断しやすいGoコードを保守できる
  24. Error・Testing・Tooling — 専門失敗を診断しやすいGoコードを保守できる
  25. I/O・Serialization・Database — 基礎効率的なデータ入出力を実装できる
  26. I/O・Serialization・Database — 応用効率的なデータ入出力を実装できる
  27. I/O・Serialization・Database — 専門効率的なデータ入出力を実装できる
  28. Goサービスの本番運用 — 基礎小さく配布しやすい本番バイナリを運用できる
  29. Goサービスの本番運用 — 応用小さく配布しやすい本番バイナリを運用できる
  30. Goサービスの本番運用 — 専門小さく配布しやすい本番バイナリを運用できる

Rust

  1. Ownership・Move・Copy — 基礎資源の寿命をコンパイル時に管理できる
  2. Ownership・Move・Copy — 応用資源の寿命をコンパイル時に管理できる
  3. Ownership・Move・Copy — 専門資源の寿命をコンパイル時に管理できる
  4. Borrow・Lifetime — 基礎参照の有効性を安全に設計できる
  5. Borrow・Lifetime — 応用参照の有効性を安全に設計できる
  6. Borrow・Lifetime — 専門参照の有効性を安全に設計できる
  7. Struct・Enum・Pattern Matching — 基礎不正状態を型で排除できる
  8. Struct・Enum・Pattern Matching — 応用不正状態を型で排除できる
  9. Struct・Enum・Pattern Matching — 専門不正状態を型で排除できる
  10. Trait・Generics・Dynamic Dispatch — 基礎ゼロコスト抽象化と動的多相を使い分けられる
  11. Trait・Generics・Dynamic Dispatch — 応用ゼロコスト抽象化と動的多相を使い分けられる
  12. Trait・Generics・Dynamic Dispatch — 専門ゼロコスト抽象化と動的多相を使い分けられる
  13. Error HandlingとAPI設計 — 基礎回復可能性に応じた失敗設計ができる
  14. Error HandlingとAPI設計 — 応用回復可能性に応じた失敗設計ができる
  15. Error HandlingとAPI設計 — 専門回復可能性に応じた失敗設計ができる
  16. Iterator・Closure・Zero-cost Abstraction — 基礎高水準かつ高速な処理を書ける
  17. Iterator・Closure・Zero-cost Abstraction — 応用高水準かつ高速な処理を書ける
  18. Iterator・Closure・Zero-cost Abstraction — 専門高水準かつ高速な処理を書ける
  19. ConcurrencyとSend・Sync — 基礎型保証のある並行コードを構築できる
  20. ConcurrencyとSend・Sync — 応用型保証のある並行コードを構築できる
  21. ConcurrencyとSend・Sync — 専門型保証のある並行コードを構築できる
  22. Async Rust・Tokio — 基礎高並行I/Oサービスを安全に実装できる
  23. Async Rust・Tokio — 応用高並行I/Oサービスを安全に実装できる
  24. Async Rust・Tokio — 専門高並行I/Oサービスを安全に実装できる
  25. Unsafe・FFI・メモリ表現 — 基礎安全な境界を保ちながら低レイヤ連携できる
  26. Unsafe・FFI・メモリ表現 — 応用安全な境界を保ちながら低レイヤ連携できる
  27. Unsafe・FFI・メモリ表現 — 専門安全な境界を保ちながら低レイヤ連携できる
  28. Cargo・Library・Production Rust — 基礎再利用可能で運用可能なRustプロジェクトを作れる
  29. Cargo・Library・Production Rust — 応用再利用可能で運用可能なRustプロジェクトを作れる
  30. Cargo・Library・Production Rust — 専門再利用可能で運用可能なRustプロジェクトを作れる

Web・Backend・API Engineering

  1. Webバックエンドの責務分解 — 基礎フレームワークと業務ロジックを分離できる
  2. Webバックエンドの責務分解 — 応用フレームワークと業務ロジックを分離できる
  3. Webバックエンドの責務分解 — 専門フレームワークと業務ロジックを分離できる
  4. REST API設計 — 基礎一貫したHTTP API契約を設計できる
  5. REST API設計 — 応用一貫したHTTP API契約を設計できる
  6. REST API設計 — 専門一貫したHTTP API契約を設計できる
  7. GraphQL・RPC・gRPC — 基礎用途に応じたAPIスタイルを選定できる
  8. GraphQL・RPC・gRPC — 応用用途に応じたAPIスタイルを選定できる
  9. GraphQL・RPC・gRPC — 専門用途に応じたAPIスタイルを選定できる
  10. Express・Fastify・NestJS — 基礎フレームワークの内部モデルと差を説明できる
  11. Express・Fastify・NestJS — 応用フレームワークの内部モデルと差を説明できる
  12. Express・Fastify・NestJS — 専門フレームワークの内部モデルと差を説明できる
  13. Validation・Serialization・Error — 基礎境界で入力と出力を安全に統制できる
  14. Validation・Serialization・Error — 応用境界で入力と出力を安全に統制できる
  15. Validation・Serialization・Error — 専門境界で入力と出力を安全に統制できる
  16. Authentication・Authorization — 基礎認証認可を業務要件へ落とし込める
  17. Authentication・Authorization — 応用認証認可を業務要件へ落とし込める
  18. Authentication・Authorization — 専門認証認可を業務要件へ落とし込める
  19. Transactionと整合性 — 基礎DB更新と外部副作用を安全に設計できる
  20. Transactionと整合性 — 応用DB更新と外部副作用を安全に設計できる
  21. Transactionと整合性 — 専門DB更新と外部副作用を安全に設計できる
  22. 非同期処理とジョブ — 基礎遅延・再試行・重複を制御できる
  23. 非同期処理とジョブ — 応用遅延・再試行・重複を制御できる
  24. 非同期処理とジョブ — 専門遅延・再試行・重複を制御できる
  25. API性能とスケーリング — 基礎レイテンシと負荷を測定し改善できる
  26. API性能とスケーリング — 応用レイテンシと負荷を測定し改善できる
  27. API性能とスケーリング — 専門レイテンシと負荷を測定し改善できる
  28. 本番API運用 — 基礎変更と障害に強いAPIを運用できる
  29. 本番API運用 — 応用変更と障害に強いAPIを運用できる
  30. 本番API運用 — 専門変更と障害に強いAPIを運用できる

ソフトウェア設計・アーキテクチャ

  1. 設計原則と品質属性 — 基礎設計判断を品質目標と結びつけられる
  2. 設計原則と品質属性 — 応用設計判断を品質目標と結びつけられる
  3. 設計原則と品質属性 — 専門設計判断を品質目標と結びつけられる
  4. モジュールと依存関係 — 基礎変更の波及を抑える境界を作れる
  5. モジュールと依存関係 — 応用変更の波及を抑える境界を作れる
  6. モジュールと依存関係 — 専門変更の波及を抑える境界を作れる
  7. DDD戦略設計 — 基礎複雑な事業を意味の境界で分割できる
  8. DDD戦略設計 — 応用複雑な事業を意味の境界で分割できる
  9. DDD戦略設計 — 専門複雑な事業を意味の境界で分割できる
  10. DDD戦術設計 — 基礎業務不変条件をモデル内に保持できる
  11. DDD戦術設計 — 応用業務不変条件をモデル内に保持できる
  12. DDD戦術設計 — 専門業務不変条件をモデル内に保持できる
  13. Clean・Hexagonal・Onion — 基礎中心のロジックを外部技術から独立させられる
  14. Clean・Hexagonal・Onion — 応用中心のロジックを外部技術から独立させられる
  15. Clean・Hexagonal・Onion — 専門中心のロジックを外部技術から独立させられる
  16. Design Pattern — 基礎繰り返す設計課題に適切な構造を適用できる
  17. Design Pattern — 応用繰り返す設計課題に適切な構造を適用できる
  18. Design Pattern — 専門繰り返す設計課題に適切な構造を適用できる
  19. CQRS・Event-driven Design — 基礎読み書きの性質が異なるシステムを分離できる
  20. CQRS・Event-driven Design — 応用読み書きの性質が異なるシステムを分離できる
  21. CQRS・Event-driven Design — 専門読み書きの性質が異なるシステムを分離できる
  22. モノリス・モジュラーモノリス・Microservices — 基礎分割の利益と分散コストを比較できる
  23. モノリス・モジュラーモノリス・Microservices — 応用分割の利益と分散コストを比較できる
  24. モノリス・モジュラーモノリス・Microservices — 専門分割の利益と分散コストを比較できる
  25. Architecture DecisionとEvolution — 基礎設計理由を残し段階的に進化させられる
  26. Architecture DecisionとEvolution — 応用設計理由を残し段階的に進化させられる
  27. Architecture DecisionとEvolution — 専門設計理由を残し段階的に進化させられる
  28. 設計レビューと可視化 — 基礎他者が検証できる形で設計を表現できる
  29. 設計レビューと可視化 — 応用他者が検証できる形で設計を表現できる
  30. 設計レビューと可視化 — 専門他者が検証できる形で設計を表現できる

データベース・ストレージ・検索

  1. リレーショナルモデルとSQL — 基礎データ整合性をスキーマと問い合わせで表現できる
  2. リレーショナルモデルとSQL — 応用データ整合性をスキーマと問い合わせで表現できる
  3. リレーショナルモデルとSQL — 専門データ整合性をスキーマと問い合わせで表現できる
  4. スキーマ設計と正規化 — 基礎更新異常を抑えつつ性能要件へ適応できる
  5. スキーマ設計と正規化 — 応用更新異常を抑えつつ性能要件へ適応できる
  6. スキーマ設計と正規化 — 専門更新異常を抑えつつ性能要件へ適応できる
  7. Indexと実行計画 — 基礎遅いクエリを計画と統計から改善できる
  8. Indexと実行計画 — 応用遅いクエリを計画と統計から改善できる
  9. Indexと実行計画 — 専門遅いクエリを計画と統計から改善できる
  10. TransactionとIsolation — 基礎競合下の整合性とスループットを設計できる
  11. TransactionとIsolation — 応用競合下の整合性とスループットを設計できる
  12. TransactionとIsolation — 専門競合下の整合性とスループットを設計できる
  13. Storage Engine — 基礎DB内部の読み書き経路を説明できる
  14. Storage Engine — 応用DB内部の読み書き経路を説明できる
  15. Storage Engine — 専門DB内部の読み書き経路を説明できる
  16. Replication・Partition・Backup — 基礎可用性と拡張性をデータ損失目標と結びつけられる
  17. Replication・Partition・Backup — 応用可用性と拡張性をデータ損失目標と結びつけられる
  18. Replication・Partition・Backup — 専門可用性と拡張性をデータ損失目標と結びつけられる
  19. Key-Value・Document・Wide-column — 基礎NoSQLを流行ではなくアクセスパターンで選べる
  20. Key-Value・Document・Wide-column — 応用NoSQLを流行ではなくアクセスパターンで選べる
  21. Key-Value・Document・Wide-column — 専門NoSQLを流行ではなくアクセスパターンで選べる
  22. CacheとIn-memory Store — 基礎鮮度と負荷のバランスを設計できる
  23. CacheとIn-memory Store — 応用鮮度と負荷のバランスを設計できる
  24. CacheとIn-memory Store — 専門鮮度と負荷のバランスを設計できる
  25. 全文検索・Vector検索 — 基礎検索要件に合わせた索引と評価を構築できる
  26. 全文検索・Vector検索 — 応用検索要件に合わせた索引と評価を構築できる
  27. 全文検索・Vector検索 — 専門検索要件に合わせた索引と評価を構築できる
  28. Database Reliability・Security — 基礎本番DBを安全に変更・復旧・監査できる
  29. Database Reliability・Security — 応用本番DBを安全に変更・復旧・監査できる
  30. Database Reliability・Security — 専門本番DBを安全に変更・復旧・監査できる

分散システム・メッセージング

  1. 分散システムの前提 — 基礎単一プロセスと異なる失敗モデルを理解できる
  2. 分散システムの前提 — 応用単一プロセスと異なる失敗モデルを理解できる
  3. 分散システムの前提 — 専門単一プロセスと異なる失敗モデルを理解できる
  4. CAP・PACELC・整合性モデル — 基礎整合性要求を具体的な読み書き保証へ落とせる
  5. CAP・PACELC・整合性モデル — 応用整合性要求を具体的な読み書き保証へ落とせる
  6. CAP・PACELC・整合性モデル — 専門整合性要求を具体的な読み書き保証へ落とせる
  7. Replication — 基礎複製方式を競合と障害の観点で選べる
  8. Replication — 応用複製方式を競合と障害の観点で選べる
  9. Replication — 専門複製方式を競合と障害の観点で選べる
  10. Consensus — 基礎合意アルゴリズムの保証とコストを説明できる
  11. Consensus — 応用合意アルゴリズムの保証とコストを説明できる
  12. Consensus — 専門合意アルゴリズムの保証とコストを説明できる
  13. Clock・Ordering・ID — 基礎イベント順序と識別子を分散環境で設計できる
  14. Clock・Ordering・ID — 応用イベント順序と識別子を分散環境で設計できる
  15. Clock・Ordering・ID — 専門イベント順序と識別子を分散環境で設計できる
  16. Messaging基礎 — 基礎配信保証を業務副作用へ結びつけられる
  17. Messaging基礎 — 応用配信保証を業務副作用へ結びつけられる
  18. Messaging基礎 — 専門配信保証を業務副作用へ結びつけられる
  19. Kafka・Stream Processing — 基礎大規模イベントストリームを設計できる
  20. Kafka・Stream Processing — 応用大規模イベントストリームを設計できる
  21. Kafka・Stream Processing — 専門大規模イベントストリームを設計できる
  22. Idempotency・Saga・Outbox — 基礎分散トランザクションを現実的に処理できる
  23. Idempotency・Saga・Outbox — 応用分散トランザクションを現実的に処理できる
  24. Idempotency・Saga・Outbox — 専門分散トランザクションを現実的に処理できる
  25. Distributed Cache・Coordination — 基礎共有状態と調停の危険性を理解できる
  26. Distributed Cache・Coordination — 応用共有状態と調停の危険性を理解できる
  27. Distributed Cache・Coordination — 専門共有状態と調停の危険性を理解できる
  28. 分散システムのテストと運用 — 基礎部分障害から回復する仕組みを検証できる
  29. 分散システムのテストと運用 — 応用部分障害から回復する仕組みを検証できる
  30. 分散システムのテストと運用 — 専門部分障害から回復する仕組みを検証できる

Cloud・AWS・Infrastructure

  1. Cloud設計原則と責任共有 — 基礎クラウド採用の責任境界を説明できる
  2. Cloud設計原則と責任共有 — 応用クラウド採用の責任境界を説明できる
  3. Cloud設計原則と責任共有 — 専門クラウド採用の責任境界を説明できる
  4. AWS Network — 基礎安全な通信経路と分離を設計できる
  5. AWS Network — 応用安全な通信経路と分離を設計できる
  6. AWS Network — 専門安全な通信経路と分離を設計できる
  7. Compute — 基礎負荷・運用・起動特性に応じて計算基盤を選べる
  8. Compute — 応用負荷・運用・起動特性に応じて計算基盤を選べる
  9. Compute — 専門負荷・運用・起動特性に応じて計算基盤を選べる
  10. Storage・CDN — 基礎耐久性、性能、配信、コストを最適化できる
  11. Storage・CDN — 応用耐久性、性能、配信、コストを最適化できる
  12. Storage・CDN — 専門耐久性、性能、配信、コストを最適化できる
  13. Managed Database — 基礎アクセスパターンに合う管理型データサービスを選べる
  14. Managed Database — 応用アクセスパターンに合う管理型データサービスを選べる
  15. Managed Database — 専門アクセスパターンに合う管理型データサービスを選べる
  16. IAM・Organizations・Governance — 基礎最小権限と組織統制を設計できる
  17. IAM・Organizations・Governance — 応用最小権限と組織統制を設計できる
  18. IAM・Organizations・Governance — 専門最小権限と組織統制を設計できる
  19. Load Balancing・API・Event — 基礎同期・非同期トラフィック経路を構築できる
  20. Load Balancing・API・Event — 応用同期・非同期トラフィック経路を構築できる
  21. Load Balancing・API・Event — 専門同期・非同期トラフィック経路を構築できる
  22. Observability・Security — 基礎監査・検知・暗号化を標準化できる
  23. Observability・Security — 応用監査・検知・暗号化を標準化できる
  24. Observability・Security — 専門監査・検知・暗号化を標準化できる
  25. Infrastructure as Code — 基礎再現可能でレビュー可能なインフラ変更を行える
  26. Infrastructure as Code — 応用再現可能でレビュー可能なインフラ変更を行える
  27. Infrastructure as Code — 専門再現可能でレビュー可能なインフラ変更を行える
  28. Cost・Reliability・Disaster Recovery — 基礎コストと可用性を事業要件に合わせて設計できる
  29. Cost・Reliability・Disaster Recovery — 応用コストと可用性を事業要件に合わせて設計できる
  30. Cost・Reliability・Disaster Recovery — 専門コストと可用性を事業要件に合わせて設計できる

Container・Kubernetes・Platform Engineering

  1. Container基礎 — 基礎コンテナがVMと異なる理由を説明できる
  2. Container基礎 — 応用コンテナがVMと異なる理由を説明できる
  3. Container基礎 — 専門コンテナがVMと異なる理由を説明できる
  4. Docker Build・Runtime — 基礎小さく安全なイメージを構築できる
  5. Docker Build・Runtime — 応用小さく安全なイメージを構築できる
  6. Docker Build・Runtime — 専門小さく安全なイメージを構築できる
  7. Kubernetes Architecture — 基礎宣言と制御ループの仕組みを説明できる
  8. Kubernetes Architecture — 応用宣言と制御ループの仕組みを説明できる
  9. Kubernetes Architecture — 専門宣言と制御ループの仕組みを説明できる
  10. Workload Resource — 基礎ワークロード特性に合うリソースを選べる
  11. Workload Resource — 応用ワークロード特性に合うリソースを選べる
  12. Workload Resource — 専門ワークロード特性に合うリソースを選べる
  13. Service・Ingress・Networking — 基礎クラスタ内外の通信と分離を設計できる
  14. Service・Ingress・Networking — 応用クラスタ内外の通信と分離を設計できる
  15. Service・Ingress・Networking — 専門クラスタ内外の通信と分離を設計できる
  16. Config・Secret・Storage — 基礎設定と永続データを安全に扱える
  17. Config・Secret・Storage — 応用設定と永続データを安全に扱える
  18. Config・Secret・Storage — 専門設定と永続データを安全に扱える
  19. Scheduling・Scaling・Resource — 基礎資源競合とスケーリングを調整できる
  20. Scheduling・Scaling・Resource — 応用資源競合とスケーリングを調整できる
  21. Scheduling・Scaling・Resource — 専門資源競合とスケーリングを調整できる
  22. Security・Policy・Supply Chain — 基礎クラスタと配布物の信頼境界を守れる
  23. Security・Policy・Supply Chain — 応用クラスタと配布物の信頼境界を守れる
  24. Security・Policy・Supply Chain — 専門クラスタと配布物の信頼境界を守れる
  25. Service Mesh・Multi-cluster — 基礎複雑な通信制御の利益とコストを評価できる
  26. Service Mesh・Multi-cluster — 応用複雑な通信制御の利益とコストを評価できる
  27. Service Mesh・Multi-cluster — 専門複雑な通信制御の利益とコストを評価できる
  28. Platform Engineering — 基礎開発者体験を製品として設計できる
  29. Platform Engineering — 応用開発者体験を製品として設計できる
  30. Platform Engineering — 専門開発者体験を製品として設計できる

DevOps・Build・CI/CD・Release

  1. DevOps原則とValue Stream — 基礎開発から価値提供までの滞留を可視化できる
  2. DevOps原則とValue Stream — 応用開発から価値提供までの滞留を可視化できる
  3. DevOps原則とValue Stream — 専門開発から価値提供までの滞留を可視化できる
  4. Git内部とWorkflow — 基礎履歴と協業の目的に合う運用を選べる
  5. Git内部とWorkflow — 応用履歴と協業の目的に合う運用を選べる
  6. Git内部とWorkflow — 専門履歴と協業の目的に合う運用を選べる
  7. Build System — 基礎再現可能で高速なビルドを設計できる
  8. Build System — 応用再現可能で高速なビルドを設計できる
  9. Build System — 専門再現可能で高速なビルドを設計できる
  10. CI Pipeline — 基礎変更に応じた効率的な検証を構築できる
  11. CI Pipeline — 応用変更に応じた効率的な検証を構築できる
  12. CI Pipeline — 専門変更に応じた効率的な検証を構築できる
  13. Artifact・Package・Registry — 基礎同一物を環境間で昇格できる
  14. Artifact・Package・Registry — 応用同一物を環境間で昇格できる
  15. Artifact・Package・Registry — 専門同一物を環境間で昇格できる
  16. Deployment Strategy — 基礎リスクに応じて段階的にリリースできる
  17. Deployment Strategy — 応用リスクに応じて段階的にリリースできる
  18. Deployment Strategy — 専門リスクに応じて段階的にリリースできる
  19. Database・Schema Release — 基礎アプリとDBの互換性を維持して変更できる
  20. Database・Schema Release — 応用アプリとDBの互換性を維持して変更できる
  21. Database・Schema Release — 専門アプリとDBの互換性を維持して変更できる
  22. GitOps・Environment Management — 基礎環境差分をコードと自動収束で管理できる
  23. GitOps・Environment Management — 応用環境差分をコードと自動収束で管理できる
  24. GitOps・Environment Management — 専門環境差分をコードと自動収束で管理できる
  25. Software Supply Chain Security — 基礎依存物から配布までの改ざんリスクを下げられる
  26. Software Supply Chain Security — 応用依存物から配布までの改ざんリスクを下げられる
  27. Software Supply Chain Security — 専門依存物から配布までの改ざんリスクを下げられる
  28. Release Engineering Metrics — 基礎デリバリー能力を指標で改善できる
  29. Release Engineering Metrics — 応用デリバリー能力を指標で改善できる
  30. Release Engineering Metrics — 専門デリバリー能力を指標で改善できる

SRE・信頼性工学

  1. ReliabilityとSRE原則 — 基礎信頼性を事業価値とコストの均衡で説明できる
  2. ReliabilityとSRE原則 — 応用信頼性を事業価値とコストの均衡で説明できる
  3. ReliabilityとSRE原則 — 専門信頼性を事業価値とコストの均衡で説明できる
  4. SLI・SLO・SLA — 基礎ユーザー視点の信頼性目標を定義できる
  5. SLI・SLO・SLA — 応用ユーザー視点の信頼性目標を定義できる
  6. SLI・SLO・SLA — 専門ユーザー視点の信頼性目標を定義できる
  7. 監視とAlerting — 基礎行動につながるアラートを設計できる
  8. 監視とAlerting — 応用行動につながるアラートを設計できる
  9. 監視とAlerting — 専門行動につながるアラートを設計できる
  10. Incident Response — 基礎重大障害を役割分担して収束できる
  11. Incident Response — 応用重大障害を役割分担して収束できる
  12. Incident Response — 専門重大障害を役割分担して収束できる
  13. Postmortem・学習文化 — 基礎個人非難なしにシステム改善へつなげられる
  14. Postmortem・学習文化 — 応用個人非難なしにシステム改善へつなげられる
  15. Postmortem・学習文化 — 専門個人非難なしにシステム改善へつなげられる
  16. Capacity Planning — 基礎需要増加と資源限界を事前に扱える
  17. Capacity Planning — 応用需要増加と資源限界を事前に扱える
  18. Capacity Planning — 専門需要増加と資源限界を事前に扱える
  19. Resilience Pattern — 基礎連鎖障害を防ぐ回復戦略を実装できる
  20. Resilience Pattern — 応用連鎖障害を防ぐ回復戦略を実装できる
  21. Resilience Pattern — 専門連鎖障害を防ぐ回復戦略を実装できる
  22. Disaster Recovery — 基礎復旧目標に合う災害対策を構築できる
  23. Disaster Recovery — 応用復旧目標に合う災害対策を構築できる
  24. Disaster Recovery — 専門復旧目標に合う災害対策を構築できる
  25. Chaos Engineering — 基礎安全な実験で未知の弱点を発見できる
  26. Chaos Engineering — 応用安全な実験で未知の弱点を発見できる
  27. Chaos Engineering — 専門安全な実験で未知の弱点を発見できる
  28. SRE組織と運用自動化 — 基礎持続可能な運用体制を設計できる
  29. SRE組織と運用自動化 — 応用持続可能な運用体制を設計できる
  30. SRE組織と運用自動化 — 専門持続可能な運用体制を設計できる

Observability・運用監視

  1. Observabilityの考え方 — 基礎監視と可観測性の違いを説明できる
  2. Observabilityの考え方 — 応用監視と可観測性の違いを説明できる
  3. Observabilityの考え方 — 専門監視と可観測性の違いを説明できる
  4. Logging — 基礎検索・監査・診断に使えるログを設計できる
  5. Logging — 応用検索・監査・診断に使えるログを設計できる
  6. Logging — 専門検索・監査・診断に使えるログを設計できる
  7. Metrics — 基礎傾向と飽和を低コストで観測できる
  8. Metrics — 応用傾向と飽和を低コストで観測できる
  9. Metrics — 専門傾向と飽和を低コストで観測できる
  10. Distributed Tracing — 基礎分散リクエストの遅延原因を追跡できる
  11. Distributed Tracing — 応用分散リクエストの遅延原因を追跡できる
  12. Distributed Tracing — 専門分散リクエストの遅延原因を追跡できる
  13. OpenTelemetry — 基礎ベンダー中立の計装パイプラインを構築できる
  14. OpenTelemetry — 応用ベンダー中立の計装パイプラインを構築できる
  15. OpenTelemetry — 専門ベンダー中立の計装パイプラインを構築できる
  16. Profiling — 基礎コード単位の資源消費を特定できる
  17. Profiling — 応用コード単位の資源消費を特定できる
  18. Profiling — 専門コード単位の資源消費を特定できる
  19. Dashboard Design — 基礎判断を速める運用画面を設計できる
  20. Dashboard Design — 応用判断を速める運用画面を設計できる
  21. Dashboard Design — 専門判断を速める運用画面を設計できる
  22. Alert Engineering — 基礎誤検知と見逃しを抑えた通知を構築できる
  23. Alert Engineering — 応用誤検知と見逃しを抑えた通知を構築できる
  24. Alert Engineering — 専門誤検知と見逃しを抑えた通知を構築できる
  25. Telemetry Pipeline — 基礎大量テレメトリを欠損とコストから守れる
  26. Telemetry Pipeline — 応用大量テレメトリを欠損とコストから守れる
  27. Telemetry Pipeline — 専門大量テレメトリを欠損とコストから守れる
  28. Observability-driven Debugging — 基礎複数信号から再現不能な障害を説明できる
  29. Observability-driven Debugging — 応用複数信号から再現不能な障害を説明できる
  30. Observability-driven Debugging — 専門複数信号から再現不能な障害を説明できる

Performance Engineering

  1. 性能目標と測定 — 基礎性能要求を測定可能な指標へ変換できる
  2. 性能目標と測定 — 応用性能要求を測定可能な指標へ変換できる
  3. 性能目標と測定 — 専門性能要求を測定可能な指標へ変換できる
  4. Benchmark設計 — 基礎再現性のある性能実験を作れる
  5. Benchmark設計 — 応用再現性のある性能実験を作れる
  6. Benchmark設計 — 専門再現性のある性能実験を作れる
  7. CPU Profiling — 基礎CPU時間の主要因を証拠で特定できる
  8. CPU Profiling — 応用CPU時間の主要因を証拠で特定できる
  9. CPU Profiling — 専門CPU時間の主要因を証拠で特定できる
  10. Memory Profiling — 基礎リークと過剰割り当てを区別できる
  11. Memory Profiling — 応用リークと過剰割り当てを区別できる
  12. Memory Profiling — 専門リークと過剰割り当てを区別できる
  13. GC Performance — 基礎GC方式とアプリ特性の相性を調整できる
  14. GC Performance — 応用GC方式とアプリ特性の相性を調整できる
  15. GC Performance — 専門GC方式とアプリ特性の相性を調整できる
  16. I/O・Network Performance — 基礎待ち時間とコピー回数を削減できる
  17. I/O・Network Performance — 応用待ち時間とコピー回数を削減できる
  18. I/O・Network Performance — 専門待ち時間とコピー回数を削減できる
  19. Database Performance — 基礎DBを含むエンドツーエンド遅延を改善できる
  20. Database Performance — 応用DBを含むエンドツーエンド遅延を改善できる
  21. Database Performance — 専門DBを含むエンドツーエンド遅延を改善できる
  22. Queueing Theory — 基礎負荷と待ち行列の非線形な悪化を予測できる
  23. Queueing Theory — 応用負荷と待ち行列の非線形な悪化を予測できる
  24. Queueing Theory — 専門負荷と待ち行列の非線形な悪化を予測できる
  25. Load Test・Capacity — 基礎本番に近い負荷で限界と安全域を測れる
  26. Load Test・Capacity — 応用本番に近い負荷で限界と安全域を測れる
  27. Load Test・Capacity — 専門本番に近い負荷で限界と安全域を測れる
  28. Performance Optimization Process — 基礎推測ではなく反復可能な改善を行える
  29. Performance Optimization Process — 応用推測ではなく反復可能な改善を行える
  30. Performance Optimization Process — 専門推測ではなく反復可能な改善を行える

Cybersecurity・Privacy・Cryptography

  1. Security MindsetとThreat Modeling — 基礎何を誰から守るかを明文化できる
  2. Security MindsetとThreat Modeling — 応用何を誰から守るかを明文化できる
  3. Security MindsetとThreat Modeling — 専門何を誰から守るかを明文化できる
  4. Identity・Authentication — 基礎本人確認とセッションを安全に設計できる
  5. Identity・Authentication — 応用本人確認とセッションを安全に設計できる
  6. Identity・Authentication — 専門本人確認とセッションを安全に設計できる
  7. Authorization — 基礎権限要件を一貫したポリシーへ変換できる
  8. Authorization — 応用権限要件を一貫したポリシーへ変換できる
  9. Authorization — 専門権限要件を一貫したポリシーへ変換できる
  10. Web Application Security — 基礎代表的な入力・出力・境界攻撃を防げる
  11. Web Application Security — 応用代表的な入力・出力・境界攻撃を防げる
  12. Web Application Security — 専門代表的な入力・出力・境界攻撃を防げる
  13. API・Service Security — 基礎API固有の攻撃面を守れる
  14. API・Service Security — 応用API固有の攻撃面を守れる
  15. API・Service Security — 専門API固有の攻撃面を守れる
  16. Network・Cloud Security — 基礎通信と権限の最小化を設計できる
  17. Network・Cloud Security — 応用通信と権限の最小化を設計できる
  18. Network・Cloud Security — 専門通信と権限の最小化を設計できる
  19. Cryptography基礎 — 基礎暗号プリミティブを正しい目的で使える
  20. Cryptography基礎 — 応用暗号プリミティブを正しい目的で使える
  21. Cryptography基礎 — 専門暗号プリミティブを正しい目的で使える
  22. Secure SDLC・Supply Chain — 基礎開発工程へセキュリティを組み込める
  23. Secure SDLC・Supply Chain — 応用開発工程へセキュリティを組み込める
  24. Secure SDLC・Supply Chain — 専門開発工程へセキュリティを組み込める
  25. Privacy Engineering — 基礎個人データのライフサイクルを設計できる
  26. Privacy Engineering — 応用個人データのライフサイクルを設計できる
  27. Privacy Engineering — 専門個人データのライフサイクルを設計できる
  28. Incident・Forensics・Security Operations — 基礎侵害時に証拠を保ち被害を抑えられる
  29. Incident・Forensics・Security Operations — 応用侵害時に証拠を保ち被害を抑えられる
  30. Incident・Forensics・Security Operations — 専門侵害時に証拠を保ち被害を抑えられる

QA・Testing・Verification

  1. Quality ModelとTest Strategy — 基礎製品リスクに合う検証戦略を立てられる
  2. Quality ModelとTest Strategy — 応用製品リスクに合う検証戦略を立てられる
  3. Quality ModelとTest Strategy — 専門製品リスクに合う検証戦略を立てられる
  4. Unit Testing — 基礎小さな単位を速く安定して検証できる
  5. Unit Testing — 応用小さな単位を速く安定して検証できる
  6. Unit Testing — 専門小さな単位を速く安定して検証できる
  7. Integration・E2E Testing — 基礎結合境界とユーザー経路を現実的に検証できる
  8. Integration・E2E Testing — 応用結合境界とユーザー経路を現実的に検証できる
  9. Integration・E2E Testing — 専門結合境界とユーザー経路を現実的に検証できる
  10. Contract Testing — 基礎サービス間変更を独立して安全に進められる
  11. Contract Testing — 応用サービス間変更を独立して安全に進められる
  12. Contract Testing — 専門サービス間変更を独立して安全に進められる
  13. Property-based・Metamorphic Testing — 基礎例示だけでは見つからない欠陥を発見できる
  14. Property-based・Metamorphic Testing — 応用例示だけでは見つからない欠陥を発見できる
  15. Property-based・Metamorphic Testing — 専門例示だけでは見つからない欠陥を発見できる
  16. Fuzzing・Security Testing — 基礎予期しない入力への耐性を検証できる
  17. Fuzzing・Security Testing — 応用予期しない入力への耐性を検証できる
  18. Fuzzing・Security Testing — 専門予期しない入力への耐性を検証できる
  19. Mutation・Static Analysis — 基礎テストの検出力とコード上のリスクを測れる
  20. Mutation・Static Analysis — 応用テストの検出力とコード上のリスクを測れる
  21. Mutation・Static Analysis — 専門テストの検出力とコード上のリスクを測れる
  22. Performance・Reliability Testing — 基礎非機能要件を継続的に検証できる
  23. Performance・Reliability Testing — 応用非機能要件を継続的に検証できる
  24. Performance・Reliability Testing — 専門非機能要件を継続的に検証できる
  25. Test Data・Environment・Flakiness — 基礎不安定テストの原因を構造的に除去できる
  26. Test Data・Environment・Flakiness — 応用不安定テストの原因を構造的に除去できる
  27. Test Data・Environment・Flakiness — 専門不安定テストの原因を構造的に除去できる
  28. QA ProcessとRelease Decision — 基礎不確実性を可視化してリリース判断できる
  29. QA ProcessとRelease Decision — 応用不確実性を可視化してリリース判断できる
  30. QA ProcessとRelease Decision — 専門不確実性を可視化してリリース判断できる

Data Engineering

  1. Data Architecture — 基礎分析目的に合う全体アーキテクチャを描ける
  2. Data Architecture — 応用分析目的に合う全体アーキテクチャを描ける
  3. Data Architecture — 専門分析目的に合う全体アーキテクチャを描ける
  4. Ingestion — 基礎データ発生源から安全に取り込める
  5. Ingestion — 応用データ発生源から安全に取り込める
  6. Ingestion — 専門データ発生源から安全に取り込める
  7. ETL・ELT・Transformation — 基礎再実行可能な変換処理を構築できる
  8. ETL・ELT・Transformation — 応用再実行可能な変換処理を構築できる
  9. ETL・ELT・Transformation — 専門再実行可能な変換処理を構築できる
  10. Data Modeling for Analytics — 基礎分析しやすく意味が一貫したモデルを作れる
  11. Data Modeling for Analytics — 応用分析しやすく意味が一貫したモデルを作れる
  12. Data Modeling for Analytics — 専門分析しやすく意味が一貫したモデルを作れる
  13. Batch Processing — 基礎大規模データを効率的に一括処理できる
  14. Batch Processing — 応用大規模データを効率的に一括処理できる
  15. Batch Processing — 専門大規模データを効率的に一括処理できる
  16. Stream Processing — 基礎遅延イベントを含む連続処理を設計できる
  17. Stream Processing — 応用遅延イベントを含む連続処理を設計できる
  18. Stream Processing — 専門遅延イベントを含む連続処理を設計できる
  19. Orchestration — 基礎複数パイプラインの実行と復旧を管理できる
  20. Orchestration — 応用複数パイプラインの実行と復旧を管理できる
  21. Orchestration — 専門複数パイプラインの実行と復旧を管理できる
  22. Data Quality・Observability — 基礎壊れたデータを早期検知し影響範囲を追跡できる
  23. Data Quality・Observability — 応用壊れたデータを早期検知し影響範囲を追跡できる
  24. Data Quality・Observability — 専門壊れたデータを早期検知し影響範囲を追跡できる
  25. Metadata・Governance・Security — 基礎データの意味・責任・権限を管理できる
  26. Metadata・Governance・Security — 応用データの意味・責任・権限を管理できる
  27. Metadata・Governance・Security — 専門データの意味・責任・権限を管理できる
  28. Cost・Performance・DataOps — 基礎分析基盤を速く安く安全に運用できる
  29. Cost・Performance・DataOps — 応用分析基盤を速く安く安全に運用できる
  30. Cost・Performance・DataOps — 専門分析基盤を速く安く安全に運用できる

Machine Learning・Deep Learning

  1. ML問題設定 — 基礎業務課題を学習問題へ正しく変換できる
  2. ML問題設定 — 応用業務課題を学習問題へ正しく変換できる
  3. ML問題設定 — 専門業務課題を学習問題へ正しく変換できる
  4. 回帰・分類 — 基礎基本モデルを実装し解釈できる
  5. 回帰・分類 — 応用基本モデルを実装し解釈できる
  6. 回帰・分類 — 専門基本モデルを実装し解釈できる
  7. Tree・Ensemble — 基礎表形式データの強力な基準モデルを作れる
  8. Tree・Ensemble — 応用表形式データの強力な基準モデルを作れる
  9. Tree・Ensemble — 専門表形式データの強力な基準モデルを作れる
  10. Unsupervised Learning — 基礎ラベルなしデータの構造を探索できる
  11. Unsupervised Learning — 応用ラベルなしデータの構造を探索できる
  12. Unsupervised Learning — 専門ラベルなしデータの構造を探索できる
  13. 評価と実験 — 基礎指標を目的と失敗コストに合わせて選べる
  14. 評価と実験 — 応用指標を目的と失敗コストに合わせて選べる
  15. 評価と実験 — 専門指標を目的と失敗コストに合わせて選べる
  16. Neural Network基礎 — 基礎深層学習の訓練過程を数式とコードで説明できる
  17. Neural Network基礎 — 応用深層学習の訓練過程を数式とコードで説明できる
  18. Neural Network基礎 — 専門深層学習の訓練過程を数式とコードで説明できる
  19. CNN・Sequence Model — 基礎画像・系列データの代表構造を理解できる
  20. CNN・Sequence Model — 応用画像・系列データの代表構造を理解できる
  21. CNN・Sequence Model — 専門画像・系列データの代表構造を理解できる
  22. Transformer — 基礎現代的なモデルの中核計算を説明できる
  23. Transformer — 応用現代的なモデルの中核計算を説明できる
  24. Transformer — 専門現代的なモデルの中核計算を説明できる
  25. Generalization・Robustness — 基礎本番環境で崩れる原因を分析できる
  26. Generalization・Robustness — 応用本番環境で崩れる原因を分析できる
  27. Generalization・Robustness — 専門本番環境で崩れる原因を分析できる
  28. Responsible ML — 基礎性能以外の社会的・運用的リスクを評価できる
  29. Responsible ML — 応用性能以外の社会的・運用的リスクを評価できる
  30. Responsible ML — 専門性能以外の社会的・運用的リスクを評価できる

LLM・Generative AI

  1. LLM全体像 — 基礎LLMの能力源と限界を説明できる
  2. LLM全体像 — 応用LLMの能力源と限界を説明できる
  3. LLM全体像 — 専門LLMの能力源と限界を説明できる
  4. Tokenization・Embedding — 基礎テキスト表現がコストと検索へ与える影響を理解できる
  5. Tokenization・Embedding — 応用テキスト表現がコストと検索へ与える影響を理解できる
  6. Tokenization・Embedding — 専門テキスト表現がコストと検索へ与える影響を理解できる
  7. Transformer内部 — 基礎LLMの計算とメモリ特性を説明できる
  8. Transformer内部 — 応用LLMの計算とメモリ特性を説明できる
  9. Transformer内部 — 専門LLMの計算とメモリ特性を説明できる
  10. Pretraining・Scaling・Data — 基礎学習データと計算量が能力へ与える影響を理解できる
  11. Pretraining・Scaling・Data — 応用学習データと計算量が能力へ与える影響を理解できる
  12. Pretraining・Scaling・Data — 専門学習データと計算量が能力へ与える影響を理解できる
  13. Post-training・Alignment — 基礎用途に合わせた振る舞い調整を比較できる
  14. Post-training・Alignment — 応用用途に合わせた振る舞い調整を比較できる
  15. Post-training・Alignment — 専門用途に合わせた振る舞い調整を比較できる
  16. Prompt・Context Engineering — 基礎再現性のある入力設計を構築できる
  17. Prompt・Context Engineering — 応用再現性のある入力設計を構築できる
  18. Prompt・Context Engineering — 専門再現性のある入力設計を構築できる
  19. RAG・Memory — 基礎根拠に基づく応答システムを評価・改善できる
  20. RAG・Memory — 応用根拠に基づく応答システムを評価・改善できる
  21. RAG・Memory — 専門根拠に基づく応答システムを評価・改善できる
  22. Agent・Tool Use — 基礎失敗を制御できるエージェントワークフローを設計できる
  23. Agent・Tool Use — 応用失敗を制御できるエージェントワークフローを設計できる
  24. Agent・Tool Use — 専門失敗を制御できるエージェントワークフローを設計できる
  25. LLM Evaluation — 基礎品質を感覚ではなく継続測定できる
  26. LLM Evaluation — 応用品質を感覚ではなく継続測定できる
  27. LLM Evaluation — 専門品質を感覚ではなく継続測定できる
  28. LLM Security・Safety・Economics — 基礎安全性、コスト、速度を統合して本番化できる
  29. LLM Security・Safety・Economics — 応用安全性、コスト、速度を統合して本番化できる
  30. LLM Security・Safety・Economics — 専門安全性、コスト、速度を統合して本番化できる

MLOps・AI Systems Engineering

  1. ML LifecycleとReproducibility — 基礎結果を再現し比較できる学習工程を作れる
  2. ML LifecycleとReproducibility — 応用結果を再現し比較できる学習工程を作れる
  3. ML LifecycleとReproducibility — 専門結果を再現し比較できる学習工程を作れる
  4. Feature・Data Pipeline — 基礎学習と推論のデータずれを防げる
  5. Feature・Data Pipeline — 応用学習と推論のデータずれを防げる
  6. Feature・Data Pipeline — 専門学習と推論のデータずれを防げる
  7. Training Infrastructure — 基礎大規模学習を効率的に実行できる
  8. Training Infrastructure — 応用大規模学習を効率的に実行できる
  9. Training Infrastructure — 専門大規模学習を効率的に実行できる
  10. Model Registry・Promotion — 基礎モデルを検証段階から本番へ安全に昇格できる
  11. Model Registry・Promotion — 応用モデルを検証段階から本番へ安全に昇格できる
  12. Model Registry・Promotion — 専門モデルを検証段階から本番へ安全に昇格できる
  13. Model Serving — 基礎SLOに合う推論経路を設計できる
  14. Model Serving — 応用SLOに合う推論経路を設計できる
  15. Model Serving — 専門SLOに合う推論経路を設計できる
  16. GPU・Accelerator Operation — 基礎高価な計算資源を効率的に共有できる
  17. GPU・Accelerator Operation — 応用高価な計算資源を効率的に共有できる
  18. GPU・Accelerator Operation — 専門高価な計算資源を効率的に共有できる
  19. Inference Optimization — 基礎品質を保ちながら速度とコストを改善できる
  20. Inference Optimization — 応用品質を保ちながら速度とコストを改善できる
  21. Inference Optimization — 専門品質を保ちながら速度とコストを改善できる
  22. Model Monitoring — 基礎本番モデルの劣化を検知できる
  23. Model Monitoring — 応用本番モデルの劣化を検知できる
  24. Model Monitoring — 専門本番モデルの劣化を検知できる
  25. AI Evaluation Platform — 基礎モデル・prompt・RAG変更を継続評価できる
  26. AI Evaluation Platform — 応用モデル・prompt・RAG変更を継続評価できる
  27. AI Evaluation Platform — 専門モデル・prompt・RAG変更を継続評価できる
  28. AI Governance・Security・Cost — 基礎AI資産を安全かつ持続可能に運用できる
  29. AI Governance・Security・Cost — 応用AI資産を安全かつ持続可能に運用できる
  30. AI Governance・Security・Cost — 専門AI資産を安全かつ持続可能に運用できる

Developer Tooling・開発者生産性

  1. Developer Experienceの測定 — 基礎生産性問題を個人の努力ではなくシステムとして捉えられる
  2. Developer Experienceの測定 — 応用生産性問題を個人の努力ではなくシステムとして捉えられる
  3. Developer Experienceの測定 — 専門生産性問題を個人の努力ではなくシステムとして捉えられる
  4. Editor・IDE・LSP — 基礎言語支援ツールの通信と機能を実装できる
  5. Editor・IDE・LSP — 応用言語支援ツールの通信と機能を実装できる
  6. Editor・IDE・LSP — 専門言語支援ツールの通信と機能を実装できる
  7. Debugger — 基礎実行状態を停止・観察・再現できる
  8. Debugger — 応用実行状態を停止・観察・再現できる
  9. Debugger — 専門実行状態を停止・観察・再現できる
  10. Static Analysis — 基礎独自の品質・安全ルールを自動化できる
  11. Static Analysis — 応用独自の品質・安全ルールを自動化できる
  12. Static Analysis — 専門独自の品質・安全ルールを自動化できる
  13. Formatter・Linter・Code Action — 基礎一貫性を低摩擦で維持できる
  14. Formatter・Linter・Code Action — 応用一貫性を低摩擦で維持できる
  15. Formatter・Linter・Code Action — 専門一貫性を低摩擦で維持できる
  16. Code Generation・Scaffolding — 基礎反復作業を安全に生成へ置き換えられる
  17. Code Generation・Scaffolding — 応用反復作業を安全に生成へ置き換えられる
  18. Code Generation・Scaffolding — 専門反復作業を安全に生成へ置き換えられる
  19. CLI・TUI Design — 基礎自動化と人間操作の双方に強いツールを作れる
  20. CLI・TUI Design — 応用自動化と人間操作の双方に強いツールを作れる
  21. CLI・TUI Design — 専門自動化と人間操作の双方に強いツールを作れる
  22. Package Manager・Dependency — 基礎依存関係の再現性と速度を改善できる
  23. Package Manager・Dependency — 応用依存関係の再現性と速度を改善できる
  24. Package Manager・Dependency — 専門依存関係の再現性と速度を改善できる
  25. Local Development Environment — 基礎新規参加者が短時間で開発を始められる
  26. Local Development Environment — 応用新規参加者が短時間で開発を始められる
  27. Local Development Environment — 専門新規参加者が短時間で開発を始められる
  28. Internal Developer Platform・AI Coding — 基礎ツール群を一貫した開発体験へ統合できる
  29. Internal Developer Platform・AI Coding — 応用ツール群を一貫した開発体験へ統合できる
  30. Internal Developer Platform・AI Coding — 専門ツール群を一貫した開発体験へ統合できる

Product Engineering・要求分析

  1. Problem Discovery — 基礎解決策の前に実在する課題を特定できる
  2. Problem Discovery — 応用解決策の前に実在する課題を特定できる
  3. Problem Discovery — 専門解決策の前に実在する課題を特定できる
  4. Requirement Engineering — 基礎曖昧な要求を検証可能な形へ変換できる
  5. Requirement Engineering — 応用曖昧な要求を検証可能な形へ変換できる
  6. Requirement Engineering — 専門曖昧な要求を検証可能な形へ変換できる
  7. Domain Modeling Workshop — 基礎関係者の知識を共通モデルへ統合できる
  8. Domain Modeling Workshop — 応用関係者の知識を共通モデルへ統合できる
  9. Domain Modeling Workshop — 専門関係者の知識を共通モデルへ統合できる
  10. Product Metric — 基礎行動と成果を結ぶ指標体系を設計できる
  11. Product Metric — 応用行動と成果を結ぶ指標体系を設計できる
  12. Product Metric — 専門行動と成果を結ぶ指標体系を設計できる
  13. Experiment・A/B Test — 基礎製品変更の因果効果を検証できる
  14. Experiment・A/B Test — 応用製品変更の因果効果を検証できる
  15. Experiment・A/B Test — 専門製品変更の因果効果を検証できる
  16. Prioritization・Roadmap — 基礎不確実性下で実装順序を説明できる
  17. Prioritization・Roadmap — 応用不確実性下で実装順序を説明できる
  18. Prioritization・Roadmap — 専門不確実性下で実装順序を説明できる
  19. Technical Product Decision — 基礎技術選定を製品戦略へ結びつけられる
  20. Technical Product Decision — 応用技術選定を製品戦略へ結びつけられる
  21. Technical Product Decision — 専門技術選定を製品戦略へ結びつけられる
  22. Delivery・Scope Control — 基礎価値を小さく安全に届けられる
  23. Delivery・Scope Control — 応用価値を小さく安全に届けられる
  24. Delivery・Scope Control — 専門価値を小さく安全に届けられる
  25. Feedback・Analytics・Iteration — 基礎利用後の証拠から製品を改善できる
  26. Feedback・Analytics・Iteration — 応用利用後の証拠から製品を改善できる
  27. Feedback・Analytics・Iteration — 専門利用後の証拠から製品を改善できる
  28. Ethics・Accessibility・Sustainability — 基礎長期的なユーザー価値と責任を考慮できる
  29. Ethics・Accessibility・Sustainability — 応用長期的なユーザー価値と責任を考慮できる
  30. Ethics・Accessibility・Sustainability — 専門長期的なユーザー価値と責任を考慮できる

Technical Leadership・Engineering Management

  1. Technical Leadershipの役割 — 基礎自分が書く量ではなくチーム能力で成果を出せる
  2. Technical Leadershipの役割 — 応用自分が書く量ではなくチーム能力で成果を出せる
  3. Technical Leadershipの役割 — 専門自分が書く量ではなくチーム能力で成果を出せる
  4. Architecture・Design Review — 基礎設計の質を上げつつ所有権を奪わないレビューができる
  5. Architecture・Design Review — 応用設計の質を上げつつ所有権を奪わないレビューができる
  6. Architecture・Design Review — 専門設計の質を上げつつ所有権を奪わないレビューができる
  7. Code Review — 基礎欠陥検出と育成を両立できる
  8. Code Review — 応用欠陥検出と育成を両立できる
  9. Code Review — 専門欠陥検出と育成を両立できる
  10. Planning・Estimation・Risk — 基礎予測を約束にせず意思決定へ使える
  11. Planning・Estimation・Risk — 応用予測を約束にせず意思決定へ使える
  12. Planning・Estimation・Risk — 専門予測を約束にせず意思決定へ使える
  13. Team Topology・Ownership — 基礎組織境界とシステム境界を整合させられる
  14. Team Topology・Ownership — 応用組織境界とシステム境界を整合させられる
  15. Team Topology・Ownership — 専門組織境界とシステム境界を整合させられる
  16. Hiring・Onboarding・Growth — 基礎公平に採用し早期に戦力化できる
  17. Hiring・Onboarding・Growth — 応用公平に採用し早期に戦力化できる
  18. Hiring・Onboarding・Growth — 専門公平に採用し早期に戦力化できる
  19. Communication・Conflict・Decision — 基礎対立を品質向上へ変換できる
  20. Communication・Conflict・Decision — 応用対立を品質向上へ変換できる
  21. Communication・Conflict・Decision — 専門対立を品質向上へ変換できる
  22. Operational Leadership — 基礎本番責任をチームの仕組みにできる
  23. Operational Leadership — 応用本番責任をチームの仕組みにできる
  24. Operational Leadership — 専門本番責任をチームの仕組みにできる
  25. Strategy・Portfolio・Technical Debt — 基礎複数の技術投資を戦略的に配分できる
  26. Strategy・Portfolio・Technical Debt — 応用複数の技術投資を戦略的に配分できる
  27. Strategy・Portfolio・Technical Debt — 専門複数の技術投資を戦略的に配分できる
  28. Culture・Learning・Change — 基礎継続学習する組織を育てられる
  29. Culture・Learning・Change — 応用継続学習する組織を育てられる
  30. Culture・Learning・Change — 専門継続学習する組織を育てられる

Browser・Frontend Platform

  1. Browser Architecture — 基礎ブラウザの責務分離と安全性を説明できる
  2. Browser Architecture — 応用ブラウザの責務分離と安全性を説明できる
  3. Browser Architecture — 専門ブラウザの責務分離と安全性を説明できる
  4. Navigation・Resource Loading — 基礎ページ表示までの通信経路を最適化できる
  5. Navigation・Resource Loading — 応用ページ表示までの通信経路を最適化できる
  6. Navigation・Resource Loading — 専門ページ表示までの通信経路を最適化できる
  7. DOM・Event — 基礎UI状態とイベント伝播を正しく扱える
  8. DOM・Event — 応用UI状態とイベント伝播を正しく扱える
  9. DOM・Event — 専門UI状態とイベント伝播を正しく扱える
  10. CSS・Layout — 基礎予測可能で保守しやすいレイアウトを作れる
  11. CSS・Layout — 応用予測可能で保守しやすいレイアウトを作れる
  12. CSS・Layout — 専門予測可能で保守しやすいレイアウトを作れる
  13. Rendering Pipeline — 基礎jankや再描画コストを診断できる
  14. Rendering Pipeline — 応用jankや再描画コストを診断できる
  15. Rendering Pipeline — 専門jankや再描画コストを診断できる
  16. Frontend Architecture — 基礎複雑な画面を変更可能な構造に分割できる
  17. Frontend Architecture — 応用複雑な画面を変更可能な構造に分割できる
  18. Frontend Architecture — 専門複雑な画面を変更可能な構造に分割できる
  19. Web Performance — 基礎表示・操作・安定性を測定し改善できる
  20. Web Performance — 応用表示・操作・安定性を測定し改善できる
  21. Web Performance — 専門表示・操作・安定性を測定し改善できる
  22. Accessibility — 基礎多様な利用者が操作できるUIを作れる
  23. Accessibility — 応用多様な利用者が操作できるUIを作れる
  24. Accessibility — 専門多様な利用者が操作できるUIを作れる
  25. Web Security — 基礎ブラウザ境界を利用した攻撃を防げる
  26. Web Security — 応用ブラウザ境界を利用した攻撃を防げる
  27. Web Security — 専門ブラウザ境界を利用した攻撃を防げる
  28. PWA・Offline・Edge — 基礎不安定なネットワークでも動くWeb体験を設計できる
  29. PWA・Offline・Edge — 応用不安定なネットワークでも動くWeb体験を設計できる
  30. PWA・Offline・Edge — 専門不安定なネットワークでも動くWeb体験を設計できる

Mobile・Desktop Engineering

  1. Client Platform Architecture — 基礎各OSの制約下でアプリ状態を設計できる
  2. Client Platform Architecture — 応用各OSの制約下でアプリ状態を設計できる
  3. Client Platform Architecture — 専門各OSの制約下でアプリ状態を設計できる
  4. Native UIとDeclarative UI — 基礎宣言的UIの状態管理を理解できる
  5. Native UIとDeclarative UI — 応用宣言的UIの状態管理を理解できる
  6. Native UIとDeclarative UI — 専門宣言的UIの状態管理を理解できる
  7. Navigation・State・Data Flow — 基礎複雑な画面遷移と状態を保守できる
  8. Navigation・State・Data Flow — 応用複雑な画面遷移と状態を保守できる
  9. Navigation・State・Data Flow — 専門複雑な画面遷移と状態を保守できる
  10. Local Storage・Offline First — 基礎オフラインと競合を前提にデータを扱える
  11. Local Storage・Offline First — 応用オフラインと競合を前提にデータを扱える
  12. Local Storage・Offline First — 専門オフラインと競合を前提にデータを扱える
  13. Network・Background Task — 基礎制限された実行時間で通信を継続できる
  14. Network・Background Task — 応用制限された実行時間で通信を継続できる
  15. Network・Background Task — 専門制限された実行時間で通信を継続できる
  16. Device・OS Integration — 基礎端末能力を権限とプライバシーに配慮して使える
  17. Device・OS Integration — 応用端末能力を権限とプライバシーに配慮して使える
  18. Device・OS Integration — 専門端末能力を権限とプライバシーに配慮して使える
  19. Cross-platform Architecture — 基礎共通化とネイティブ品質を両立できる
  20. Cross-platform Architecture — 応用共通化とネイティブ品質を両立できる
  21. Cross-platform Architecture — 専門共通化とネイティブ品質を両立できる
  22. Performance・Battery・Memory — 基礎体感性能と消費電力を測定・改善できる
  23. Performance・Battery・Memory — 応用体感性能と消費電力を測定・改善できる
  24. Performance・Battery・Memory — 専門体感性能と消費電力を測定・改善できる
  25. Security・Privacy — 基礎端末内データと通信を保護できる
  26. Security・Privacy — 応用端末内データと通信を保護できる
  27. Security・Privacy — 専門端末内データと通信を保護できる
  28. Testing・Distribution・Release — 基礎配布制約を含めて安全にリリースできる
  29. Testing・Distribution・Release — 応用配布制約を含めて安全にリリースできる
  30. Testing・Distribution・Release — 専門配布制約を含めて安全にリリースできる

Embedded・IoT・Edge Computing

  1. Electronics・Digital Interface — 基礎センサーとMCUを安全に接続できる
  2. Electronics・Digital Interface — 応用センサーとMCUを安全に接続できる
  3. Electronics・Digital Interface — 専門センサーとMCUを安全に接続できる
  4. MCU Architecture — 基礎マイコン上の実行と周辺回路を理解できる
  5. MCU Architecture — 応用マイコン上の実行と周辺回路を理解できる
  6. MCU Architecture — 専門マイコン上の実行と周辺回路を理解できる
  7. Embedded C・Rust — 基礎資源制約下で安全なファームウェアを書ける
  8. Embedded C・Rust — 応用資源制約下で安全なファームウェアを書ける
  9. Embedded C・Rust — 専門資源制約下で安全なファームウェアを書ける
  10. RTOS — 基礎期限と優先度を持つ処理を設計できる
  11. RTOS — 応用期限と優先度を持つ処理を設計できる
  12. RTOS — 専門期限と優先度を持つ処理を設計できる
  13. Sensor・Actuator — 基礎物理世界の測定と駆動を扱える
  14. Sensor・Actuator — 応用物理世界の測定と駆動を扱える
  15. Sensor・Actuator — 専門物理世界の測定と駆動を扱える
  16. IoT Networking — 基礎帯域・電力・距離に合う通信を選べる
  17. IoT Networking — 応用帯域・電力・距離に合う通信を選べる
  18. IoT Networking — 専門帯域・電力・距離に合う通信を選べる
  19. Power Management — 基礎長時間稼働するデバイスを設計できる
  20. Power Management — 応用長時間稼働するデバイスを設計できる
  21. Power Management — 専門長時間稼働するデバイスを設計できる
  22. Device Security — 基礎物理アクセスを含む脅威から守れる
  23. Device Security — 応用物理アクセスを含む脅威から守れる
  24. Device Security — 専門物理アクセスを含む脅威から守れる
  25. OTA・Fleet Management — 基礎多数端末を安全に更新・監視できる
  26. OTA・Fleet Management — 応用多数端末を安全に更新・監視できる
  27. OTA・Fleet Management — 専門多数端末を安全に更新・監視できる
  28. Edge AI・Edge Architecture — 基礎遅延・プライバシー・電力を考慮してAI処理を配置できる
  29. Edge AI・Edge Architecture — 応用遅延・プライバシー・電力を考慮してAI処理を配置できる
  30. Edge AI・Edge Architecture — 専門遅延・プライバシー・電力を考慮してAI処理を配置できる

Robotics・Control・Physical AI

  1. Robotics System Overview — 基礎ロボットの情報と制御の流れを説明できる
  2. Robotics System Overview — 応用ロボットの情報と制御の流れを説明できる
  3. Robotics System Overview — 専門ロボットの情報と制御の流れを説明できる
  4. Kinematics — 基礎関節とエンドエフェクタの関係を計算できる
  5. Kinematics — 応用関節とエンドエフェクタの関係を計算できる
  6. Kinematics — 専門関節とエンドエフェクタの関係を計算できる
  7. Dynamics — 基礎運動を生む力学をモデル化できる
  8. Dynamics — 応用運動を生む力学をモデル化できる
  9. Dynamics — 専門運動を生む力学をモデル化できる
  10. Classical Control — 基礎目標値へ安定追従する制御器を調整できる
  11. Classical Control — 応用目標値へ安定追従する制御器を調整できる
  12. Classical Control — 専門目標値へ安定追従する制御器を調整できる
  13. State Estimation — 基礎ノイズ下で見えない状態を推定できる
  14. State Estimation — 応用ノイズ下で見えない状態を推定できる
  15. State Estimation — 専門ノイズ下で見えない状態を推定できる
  16. Sensor Fusion — 基礎複数センサーを一貫した状態へ統合できる
  17. Sensor Fusion — 応用複数センサーを一貫した状態へ統合できる
  18. Sensor Fusion — 専門複数センサーを一貫した状態へ統合できる
  19. Path・Motion Planning — 基礎障害物を避けて実行可能な動きを計画できる
  20. Path・Motion Planning — 応用障害物を避けて実行可能な動きを計画できる
  21. Path・Motion Planning — 専門障害物を避けて実行可能な動きを計画できる
  22. SLAM・Localization — 基礎未知環境で位置と地図を同時推定できる
  23. SLAM・Localization — 応用未知環境で位置と地図を同時推定できる
  24. SLAM・Localization — 専門未知環境で位置と地図を同時推定できる
  25. Robot Learning・Physical AI — 基礎学習を制御へ安全に組み込める
  26. Robot Learning・Physical AI — 応用学習を制御へ安全に組み込める
  27. Robot Learning・Physical AI — 専門学習を制御へ安全に組み込める
  28. Safety・Deployment・Human Interaction — 基礎人と共存するロボットを検証・運用できる
  29. Safety・Deployment・Human Interaction — 応用人と共存するロボットを検証・運用できる
  30. Safety・Deployment・Human Interaction — 専門人と共存するロボットを検証・運用できる

GPU・HPC・Accelerator

  1. Parallel Computer Architecture — 基礎GPUとCPUの実行モデルの違いを説明できる
  2. Parallel Computer Architecture — 応用GPUとCPUの実行モデルの違いを説明できる
  3. Parallel Computer Architecture — 専門GPUとCPUの実行モデルの違いを説明できる
  4. GPU Programming Model — 基礎並列処理をGPU実行単位へ分解できる
  5. GPU Programming Model — 応用並列処理をGPU実行単位へ分解できる
  6. GPU Programming Model — 専門並列処理をGPU実行単位へ分解できる
  7. GPU Memory Optimization — 基礎メモリ帯域のボトルネックを改善できる
  8. GPU Memory Optimization — 応用メモリ帯域のボトルネックを改善できる
  9. GPU Memory Optimization — 専門メモリ帯域のボトルネックを改善できる
  10. Numerical Computing — 基礎数値誤差と計算効率を両立できる
  11. Numerical Computing — 応用数値誤差と計算効率を両立できる
  12. Numerical Computing — 専門数値誤差と計算効率を両立できる
  13. Kernel Optimization — 基礎高性能カーネルを測定し最適化できる
  14. Kernel Optimization — 応用高性能カーネルを測定し最適化できる
  15. Kernel Optimization — 専門高性能カーネルを測定し最適化できる
  16. Accelerator Compiler — 基礎高水準モデルがデバイスコードになる過程を理解できる
  17. Accelerator Compiler — 応用高水準モデルがデバイスコードになる過程を理解できる
  18. Accelerator Compiler — 専門高水準モデルがデバイスコードになる過程を理解できる
  19. Distributed HPC — 基礎複数ノードへ計算を分割できる
  20. Distributed HPC — 応用複数ノードへ計算を分割できる
  21. Distributed HPC — 専門複数ノードへ計算を分割できる
  22. Distributed Deep Learning — 基礎大規模学習の並列方式を選べる
  23. Distributed Deep Learning — 応用大規模学習の並列方式を選べる
  24. Distributed Deep Learning — 専門大規模学習の並列方式を選べる
  25. Performance Model — 基礎理論上限と実測差を説明できる
  26. Performance Model — 応用理論上限と実測差を説明できる
  27. Performance Model — 専門理論上限と実測差を説明できる
  28. HPC Reliability・Scheduling・Cost — 基礎高価な計算基盤を効率的に運用できる
  29. HPC Reliability・Scheduling・Cost — 応用高価な計算基盤を効率的に運用できる
  30. HPC Reliability・Scheduling・Cost — 専門高価な計算基盤を効率的に運用できる

Signal Processing・Wireless Systems

  1. Signal・Sampling — 基礎物理信号をデジタル化する条件を説明できる
  2. Signal・Sampling — 応用物理信号をデジタル化する条件を説明できる
  3. Signal・Sampling — 専門物理信号をデジタル化する条件を説明できる
  4. Fourier・Frequency Domain — 基礎時間領域と周波数領域を使い分けられる
  5. Fourier・Frequency Domain — 応用時間領域と周波数領域を使い分けられる
  6. Fourier・Frequency Domain — 専門時間領域と周波数領域を使い分けられる
  7. Digital Filter — 基礎ノイズ除去や特徴抽出のフィルタを設計できる
  8. Digital Filter — 応用ノイズ除去や特徴抽出のフィルタを設計できる
  9. Digital Filter — 専門ノイズ除去や特徴抽出のフィルタを設計できる
  10. Statistical Signal Processing — 基礎雑音下の信号有無やパラメータを推定できる
  11. Statistical Signal Processing — 応用雑音下の信号有無やパラメータを推定できる
  12. Statistical Signal Processing — 専門雑音下の信号有無やパラメータを推定できる
  13. Audio・Speech Signal — 基礎音声処理の前処理と空間処理を理解できる
  14. Audio・Speech Signal — 応用音声処理の前処理と空間処理を理解できる
  15. Audio・Speech Signal — 専門音声処理の前処理と空間処理を理解できる
  16. Wireless Communication — 基礎無線通信の容量と信頼性を説明できる
  17. Wireless Communication — 応用無線通信の容量と信頼性を説明できる
  18. Wireless Communication — 専門無線通信の容量と信頼性を説明できる
  19. OFDM・MIMO — 基礎現代無線の多重化と伝搬推定を理解できる
  20. OFDM・MIMO — 応用現代無線の多重化と伝搬推定を理解できる
  21. OFDM・MIMO — 専門現代無線の多重化と伝搬推定を理解できる
  22. Wi-Fi・CSI Sensing — 基礎Wi-Fi信号から動きや呼吸を推定する基礎を説明できる
  23. Wi-Fi・CSI Sensing — 応用Wi-Fi信号から動きや呼吸を推定する基礎を説明できる
  24. Wi-Fi・CSI Sensing — 専門Wi-Fi信号から動きや呼吸を推定する基礎を説明できる
  25. Radar・Localization — 基礎距離・速度・方向のセンシングを理解できる
  26. Radar・Localization — 応用距離・速度・方向のセンシングを理解できる
  27. Radar・Localization — 専門距離・速度・方向のセンシングを理解できる
  28. Signal ML・Edge Deployment — 基礎信号処理とMLを端末上の推論へ統合できる
  29. Signal ML・Edge Deployment — 応用信号処理とMLを端末上の推論へ統合できる
  30. Signal ML・Edge Deployment — 専門信号処理とMLを端末上の推論へ統合できる