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)

MIT上級教師であるピーター・センゲの「学習する組織」の中でも核となる能力として紹介され、近年特に注目が集まっている思考方法である「システム思考」について、そのアプローチやツールを習得することができる講座です。 (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)

IBM WatsonとIBM Cloud環境を初歩から学びたい初心者の方は勿論、コグニティブ・コンピューティング/クラウド利用のための知識の再整理の場として、また本講座を通じて「機械学習」への理解を深め、応用できる素養を身に付けるための講座です。 (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)

Watsonの理解からBluemixを利用した効果的なアプリケーション作成まで、実際のコグニティブ・コンピューティングの実体験を通じて新たな知見が獲得できるような構成です (詳細はこちら)

Watsonの理解からBluemixを利用した効果的なアプリケーション作成まで、実際のコグニティブ・コンピューティングの実体験を通じて新たな知見が獲得できるような構成 (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)