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*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

☆今更聞けない!人工知能、IoTは実際どんなもので、どんな場面に活用できるのか。
☆1日で基本のキから現場への導入例まで速習!

文系でも初心者でもOK!
21世紀の必須教養IoTとAIをまとめて学ぶセミナー
〜基本知識からビジネス・製造現場への導入/実用化まで〜

講師

坂東技術士事務所 代表 坂東大輔 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
2002年3月 神戸大学経営学部卒業。学士(経営学)取得。
2002年4月〜2014年2月 (株)日立ソリューションズ(旧称:日立ソフトウェアエンジニアリング(株))勤務。
2010年3月 信州大学大学院 工学系研究科 修士課程 情報工学専攻 修了。修士(工学)取得。
2014年4月〜2015年3月 名古屋のITベンチャー取締役CTO(Chief Technology Officer)就任。
2015年4月 坂東技術士事務所(個人事業主)独立開業。

■資格・職業・著書等
 技術士(情報工学部門),情報処理安全確保支援士、中小企業診断士、テクニカルエンジニア(ネットワーク,データベース,情報セキュリティ),実用英検1級,通訳案内士(英語),TOEIC875点など計22種類の資格を保持。

■専門および得意な分野・研究
専門分野・研究分野
UX(User Experience),ローカライズ(技術翻訳),オフショア開発(ブリッジSE),情報セキュリティ,クラウドサービス,データベース,ネットワーク,プログラミング(C,C++,Java, C#, Perl, PL/SQL等),技術経営(MOT),人工知能(AI),IoT(Internet of Things)

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日時・会場・受講料

●日時 2019年2月12日(火) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第3グループ活動室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント 
最近、新聞紙やビジネス雑誌などを読むと、IoTやAI(人工知能)のキーワードを頻繁に見かけます。ですが、IoTやAIは言葉ばかり先走りしています。実際に、IoTやAIに関して具体的なイメージが湧かない人も多いでしょう。

具体的なイメージが湧かない理由は、下記について、よく知らないからです。
・ IoTやAIという言葉の定義
・ IoTやAIを実現するための技術の概要
・ IoTやAIが出来る(出来ない)こと
・ IoTやAIのコストパフォーマンス (ビジネスの種となるか?)
・ IoTやAIの実現可能性 (自分が扱える代物なのか?)
・ IoTやAIの実世界での応用事例


講師は文系(経営学部)出身ですが、IoTやAIを独学で学びました。
IoTに関してはIoTシステム開発を実際に経験しており、AIに関しては大学院(修士課程)での教育を受けております。
その経験を活かし、IoTやAIを難しい数式無しで、文系人間であっても直感(右脳)的に理解頂けるように解説します。

本セミナーは1日間に密度濃く、IoTとAIに関する本質的な知識を凝縮しております。セミナー後には、IoTやAIの概要について、他の人にも解説できるようになっていることでしょう。

■講演中のキーワード
AI、IoT、ビッグデータ、クラウド、技術的特異点(シンギュラリティー)、深層学習(ディープラーニング)、ラズパイ(Raspberry Pi)

■想定受講者層
・ 最近話題のAIを難しい数式なしで学びたい文系人間の方々
・ 最近話題のIoTがイマイチよく分からない方々
・ IoTやAIを実現している技術の概要を知りたいエンジニア
・ IoTやAIをビジネスに実際に応用する術を探している方々
・ IoTやAIの開発経験者の話を聞きたい方々

セミナー内容

■講演プログラム 

(前半戦)「IoT編」

(1) IoT (Internet of Things)
・ IoT(Internet of Things)とは?
・ IoTが出てきた背景
・ IoTが目指すもの
・ IoTが注目される理由
・ IoTの概要図
・ ucode
・ Industrie 4.0

(2) エッジデバイス (Hardware)
・ エッジデバイスとは?
・ エッジデバイスの具体例

(3) 組込系システム (Software)
・ 組込系システムとは?
・ OS(Operating System)とは?
・ Raspbian OS
・ TRON系OS

(4) センサー
・ 主たるセンサーの種類

(5) 無線ネットワーク
・ IoTのうち、I (Internet)の意味
・ 「無線」ネットワーク
・ 「無線」ネットワークの種類
・ 「無線」ネットワークの要点
・ PANとLANとWAN
・ 無線WAN
・ IoT専用SIMカード
・ IoTゲートウェイ

(6) Big Data
・ Big Dataとは?
・ Big Dataの4V
・ Big Dataの身近な具体例
・ Big Dataの活用事例(のパターン)
・ データサイエンティスト

(7) Cloud computing
・ クラウド・コンピューティングとは?
・ クラウド v.s. オンプレミス
・ クラウドサービスと中小企業
・ クラウドサービスの身近な具体例

(8) 人工知能(AI)

※ 詳細は後半戦にてレクチャーする。

(9) UX (User Experience)
・ 「UX (User Experience)」とは

(10) IoTのまとめ

・ 今までの話のおさらい
・ 「ものづくり補助金」とIoT
・ 「IoT・AI・ロボットを用いた設備投資」の定義
・ 「擦り合わせ」と「組み合わせ」
・ 日出づる国のIoT

(11) 中小企業のためのIoT
中小企業のIoTの成功事例


(後半戦)「人工知能(AI)編」

(1) 初めに
・ 「アンドロイドは電気羊の夢を見るか?」

(2) AI概論

・ 「人工知能」の定義とは?
・ 「人工知能」の歴史

(3) AI技術
・ 「人工知能」の種類
・ 「遺伝的アルゴリズム」の概要
・ 「エキスパートシステム」の概要
・ 「ニューラルネットワーク」の概要
・ 「Deep Learning (深層学習)」の概要
・ 「特徴量」とは?
・ Googleの「DeepMind」の概要
・ 「教師あり学習」と「教師なし学習」
・ 「過学習」
・ 「強化学習」

(4) AIビジネス
・ AIのビジネス応用例 (国産AIのプラットホーム構築、Google Car、AIトレーディング、AI音声対応サービス、入社試験、小説執筆、作曲、恋愛相談)
・ AI活用の前提条件

(5) AIは人類の友か?敵か?
・ 「技術的特異点 (Singularity)」
・ 「強いAI」v.s.「弱いAI」
・ 「フレーム問題」
・ 「チューリングテスト」
・ 「不気味の谷」
・ 「ネオ ラッダイト運動」
・ 人工知能研究者の倫理綱領(案)
・ 講師の持論 (独断と偏見)

(6) 終わりに
・ 人工知能は電気羊の夢を見るか?

セミナー番号:AA190277

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