コンテナオーケストレーションシステムである「Kubernetes」。『どこから学習するのが大事なのか』『知っておくべき重要なコンセプト』『仕組みを理解するための全体像』をハンズオン・演習を中心に詳解するオンライン講座の第2弾です。 (詳細はこちら)

Kubernetesの機能やそのエコシステムについて網羅的に解説するとともに、最新のバージョン1.18に対応した追加された機能や変更点にも言及します。 (詳細はこちら)

コンテナオーケストレーションシステムである「Kubernetes」。『どこから学習するのが大事なのか』『知っておくべき重要なコンセプト』『仕組みを理解するための全体像』をハンズオン・演習を中心に詳解するオンライン講座です。 (詳細はこちら)

「コンテナ技術講座シリーズ」の、「Kubernetes」にフォーカスしたセミナーです。Kubernetesの基本的な機能・特徴や、実際にプロダクション運用に必要なノウハウについても解説します。 (詳細はこちら)

講義・ワークショップ/アイディアソン・開発体験を通じて、ブロックチェーン・アプリケーション作成を実際に体感し、ブロックチェーンアプリ開発の基礎知見の養成を図れるプログラム。 (詳細はこちら)

Hyperledger Fabricの基本機能・性能の講義・解説から、更に進歩・ビジネス利用が簡便になったHyperledger Fabric利用環境とHyperledger Fabricアプリケーション開発を、その特徴を手を動かしながらの演習/ハンズオンを通じてHyperledger Fabricの基礎を図れるよう構成しています。 (詳細はこちら)

Kubernetes（k8s）の基本機能・特徴を講義と実際に手を動かしながら、その理解を図ります。続いて、GitHub上に展開されるIBM Code PatternsをIBM Cloud上で利用し、UIコンポーネントReactを用いて、Docker・Kubernetesをベースにしたコンテナアプリを実際に作成する演習を行います。 (詳細はこちら)

「Kubernetes基礎講座」を、基礎編、応用実践編の「2タイプ」に分け実施。演習指導をメインに、Kubernetesの基本的な機能・特徴、効果的利用とそのプラクティスへの応用、受講者の習得目的等に合わせた構成です。 (詳細はこちら)

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)

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)