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)

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)

講師には日本IBMを迎えて、「マイクロサービス」の基本コンセプトを講義と実装演習を通じて理解を図る講座です。 (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)

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、プラクティスの適用についての考察、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構成 (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)

講師・特別協力に、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ（NTT DATA）からアジャイル開発のエキスパート/スペシャリスト・柴山洋徳（しばやま ひろのり）氏を迎えます。同氏の豊富な開発経験・指導経験を礎に、アジャイル開発の中の「Scrum」をテーマに、講義・実践的演習を加えたセミナーを行います。 (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)