機械学習/AI活用の為のプロセス＜狙いの明確化、分析設計、アルゴリズムの概説・選定、AIアプリの開発・運用まで＞を、講義と演習指導を通して学習します。 (詳細はこちら)

自然言語処理にフォーカスした講座です。自然言語処理で利用されるディープラーニング技術と、BERTの利用法を演習形式で講義します。 (詳細はこちら)

RPAソリューション導入後の利用プロセスの理解を主体に、問題点や悩み、導入後の発展利用について考えます。 (詳細はこちら)

機械学習/AI活用の為のプロセス＜狙いの明確化、分析設計、アルゴリズムの概説・選定、AIアプリの開発・運用まで＞を、講義と演習指導を通して学習します。 (詳細はこちら)

2019年6月度の「データサイエンス基礎講座」は、2016年7月から数えて通算7回目の開催、延べ200名の方が受講した人気講座が内容を大きく刷新して実施いたします。機械学習/AI活用の為のプロセス＜狙いの明確化、分析設計、アルゴリズムの概説・選定、AIアプリの開発・運用まで＞をトータルに、講義と演習指導を通して理解を深めていただけるよう企画・再構成いたしました。 (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)

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)

IBM Watson基本機能を講義とハンズオンで習得し、それらをベースにIBM Code Patternsを利用して実用的なWatsonアプリ開発の知見を得られるようにするための講座です。 (詳細はこちら)

Scrumの理念・開発フレームワークの理解とともに、「実装」フェーズを拡充し、実際に手を動かすアジャイル開発を体験し、体験に基づく議論によりアジャイル開発の根本思想の理解、アジャイル開発チームメンバーのマインドの変化、それに基づいた継続的な改善の必要性の理解など、実務でのプラクティスの適用に関する知見の獲得などを目的とした講座です。 (詳細はこちら)