機械学習・ディープラーニング・アナリティクスの土台となる「数学」に焦点を当て、＜シリーズ2＞として「確率・統計と情報理論編」に分け、受講者の要望や修得しておくべき分野に絞り連続して実施いたします。 確率分布の基本、ベイズの定理、正規分布そして回帰分析など、確率／統計学の中で「特に機械学習・ディープラーニングにおいて最重要」となる分野を取り上げます。 また、情報理論では、自己情報量／相互情報量／エントロピー／KLダイバージェンスなど、機械学習の書籍等では頻繁にあらわれる概念を詳解いたします。 (詳細はこちら)

運用管理プロダクト「Google Stackdriver」をコアに、同プロダクトの概説・ハンズオン・事例研究講演で構成する講座です。 (詳細はこちら)

今回の講座では、受講者が演習・演習課題を頭と自ら手を動かして解いていく＜演習＞主体の授業構成を予定しています。視聴だけではなく、講師の丁寧な教導の元、理解の進むよう個々に回答もいたします。積極的に質疑のできるような雰囲気にも努めるよういたします。 (詳細はこちら)

これまで人類が経験してきた農業革命、産業革命、情報通信革命とは比べものにならないほどのインパクトを人類社会にもたらすといわれる、「テクノロジカル・シンギュラリティ（技術的特異点）」について、企業の皆様がこの新しい概念を理解し、変化の大きさ・速さを実感し、座学ではなく実践的に企業の未来について考え、行動するための講座です。 (詳細はこちら)

最適化を数学的に理解するだけではなく、“最適化とは何か、“最適化の役立てどころ、“最適化問題はどのように解けるのか、など、その意味と足跡を振り返りながら易しく解説し、利用上の留意点や苦労話なども交えた、最適化をより深い観点から理解が図れるような講義です。 (詳細はこちら)

MRの利用の浸透を背景に前回から授業コンセプトを一新、「ビジネス」利用を主体に「現業務へ適用した場合の業務改善の明確化」を狙った授業構成とし、既に業務で利用している方も、基礎知識の理解を深める場としてご利用いただけます。本講座を通じ「VR/AR/MR」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として活用下さい。 (詳細はこちら)

新たなIT活用の基盤になりつつある「データサイエンス・機械学習」を、初歩から学べる最適な機会となる機械学習・Ｒが初めての方には最適な講座 (詳細はこちら)

講義・実習だけではなく、VR/AR/MRを利用した「既存ビジネスの破壊と新ビジネスモデル創造」をテーマにしたデザイン思考的ディスカッションを含めた内容となっており。 (詳細はこちら)

新たなIT活用の基盤になりつつある「データサイエンス・機械学習」を、初歩から学べる最適な機会となる事と自負しており、機械学習・Ｒが初めての方には最適な講座内容 (詳細はこちら)