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セミナー検索結果 : 機械学習

機械学習に関するセミナー

開催日
2018-09-13(木) 9:30~12:30
セミナータイトル
【データサイエンス実務基礎】AI事例創出への道具としての機械学習/ ディープラーニング技術
講師名
シバタ アキラ 氏 (DataRobot チーフデータサイエンティスト)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
AIとして知られる幅広い技術の中でも特に近年急激に技術進歩と応用範囲が拡大している機械学習・ディープラーニングについて、本セミナーではそれらをツールとして扱う視点から見た技術的基礎をお話しします。特に、AI技術では各種アルゴリズムへの注目が集まりがちですが、実際の利用に向けてはデータ解析手法を幅広に理解し、正しい期待値を持つことが活用への最も重要な一歩です。
本セミナーではデータ解析技術及びAI技術を俯瞰的にみることからはじめ、特に機械学習及びディープラーニングの技術的基礎に絞ってご紹介します。これらの技術が今どのように提供されているのかを理解し、またどのような種類の問題解決に応用ができるのか、最終的には事業実装を行っていく上で必要となる周辺技術についてもお話しします。
本セミナーではAIの技術的基礎に絞って理論的かつ体系的な解説をしますので、デモ体験とユースケースで機械学習/ディープラーニングを体感してから技術的基礎を学びたい方には、本セミナー受講前に第1回(8/30(木)13:30-16:30)セミナーと第2回(9/6(木)9:30-12:30)セミナーの受講をおすすめします。
また、包括的に機械学習/ディープラーニング技術を習得されたい方は3日間の「【データサイエンス実務入門&基礎】実用化事例から学ぶ機械学習/ディープラーニング~新たなAI事例創出に向けて~」コースを受講されることを強くおすすめします。コース全体を受講することにより、新たなAI事例創出に向けての基盤作りができますので、是非、コース受講をご検討ください。
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開催日
2018-07-12(木) 9:30~12:30
セミナータイトル
機械学習を活用したニュース解析の基礎
講師名
鎮目 悟志 氏(株式会社金融工学研究所 調査開発部 副部長)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
欧米の資産運用会社やヘッジファンドを中心に、金融機関の資産運用業務でテキスト解析を活用する動きが広がっています。例えば、経済ニュースのテキストを解析して得られるポジ・ネガ判別のシグナルを、株式ポートフォリオを構築する上で利用するような試みです。金融工学研究所においても、日本経済新聞などのニュースを解析して株価への影響を分析する、いわゆる「ニュース解析」のサービスを提供しています。本講演では、そうした実例も織り交ぜながら、ニュースと株価との関係をどう分析するのか等々、ニュース解析にかかわる基礎的な事項を整理します。
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開催日
2018-07-05(木) 9:30~12:30
セミナータイトル
【データサイエンス実務入門】最新の機械学習技術を用いた信用スコアリングモデルの構築
講師名
澤木 太郎 氏 (株式会社リコー ICT研究所 AI応用研究センター 研究主担)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
近年、機械学習技術の発展が著しく、大きく性能が向上しています。与信分野ではこれまでにもロジスティック回帰のような古典的なモデリング手法は使われていましたが、ディープラーニングや勾配ブースティングなどの最新の機械学習手法は国内ではまだあまり使われていないと考えられます。このような高度化した技術を用いて信用スコアリングモデルを構築することで、既存の手法と比較してモデルの性能を大きく向上させることが可能となります。これによって、貸倒れ率の低減させたり、与信を自動化することによる業務効率化が期待できます。機械学習の精度を上げるためのポイントは2つあります。1つ目は学習データの量です。特に最新技術を十分に活用するためには、大量のデータが必要になります。2つ目はデータの特徴や用途に応じて適切な学習アルゴリズムを選択することです。
本セミナーでは、様々な機械学習手法とモデルの構築方法についてわかりやすく解説します。さらに、その中でも高い精度を出すことができるディープラーニングや勾配ブースティングなどの手法を信用スコアリングモデルに適用するメリットや注意点について説明します。
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開催日
2018-02-23(金) 9:30~12:30
セミナータイトル
機械学習によるローン審査モデル
講師名
尾藤 剛 氏(日本リスク・データ・バンク株式会社 取締役常務執行役員)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
昨今注目を集める「機械学習革命」で生まれた新たな分析手法には、統計的手法が主流の従来のローン審査モデルを一変させる期待がある反面、既存の手法との違い、新たな手法のメリット・デメリットはいまだ十分に議論されていないというのが、多くの金融機関の現状ではないでしょうか?
本セミナーでは、金融機関のローン審査モデルや信用格付モデルを念頭に、前半では、既存の統計的手法によるスコアリングモデルの具体的な構築手順と、モデルのパフォーマンス向上のためのポイントを説明します。また後半では、新たな機械学習技術の一つである、多層ニューラルネットワークを用いたモデルについて、概要と構築結果を紹介し、最後に、ローン審査における機械学習技術の将来像を展望します。
ローン審査や信用格付のスコアリングモデルについて、具体的な構築手順を知りたい方、新たな機械学習技術の概要にご関心のある方などを前提に、なるべく数式を使わず平易な説明を心がけます。
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開催日
2018-07-31(火) 9:30~16:30
セミナータイトル
【データサイエンス実務入門】Pythonで体感しながらゼロから学ぶデータ分析/時系列モデル/機械学習
講師名
長橋 賢吾 氏 (フューチャーブリッジパートナーズ株式会社 代表取締役)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
AIに欠かせない技術として注目されている機械学習。その定義は、「大量のデータをもとに、そのデータを処理するプログラムとしてモデルを記述し、そのモデルに基づいて自動的に意思決定をする」ということです。機械学習を実現するには、的確なデータ分析に基づいたモデルを作ることが大事なります。本セミナーでは、機械学習のモデルをつくるために備えるべき分析手法を、Pythonを使った演習をまじえて習得することで、データ分析の基礎力が身に付きます。データサイエンスとPythonは技術習得スピードと習熟度の両面において相乗効果があり、習得スピードと習熟度が格段にアップします。
担当講師はこれまでPythonとRを中心にゼロからデータサイエンス環境を構築し、実際の運用まで展開するセミナーを数多く開催してきました。そのなかで、受講者がつまずきやすいところ、わかりにくいところについてブラッシュアップを重ね、担当講師のセミナーはいつも盛況です。本セミナーでも、Pythonを利用してデータサイエンスの初歩から応用までを取り扱います。インタラクティブに質疑応答を交わしながらデータサイエンスの考え方とPythonの実装法が身に付く、大変貴重なセミナーです。是非、ご参加をご検討ください。 特にデータサイエンティスト業務応用までをデータを使ってゼロから習得されたい方におすすめです。
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開催日
2018-06-15(金) 9:30~12:30
セミナータイトル
AI・機械学習によるローン審査モデルの実際
講師名
染谷 豊浩 氏 (有限責任監査法人トーマツ デロイト アナリティクス ディレクター)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
近年のAI技術(人工知能技術)の発展に伴い、ローン審査モデルへの活用可能性についての期待が高まっています。しかしながら、その一方でAI やその基盤となっている機械学習についての誤解や過剰な期待による懸念も生まれつつあります。
そのようななかで、20年以上に渡って不正検知や信用リスク分析の領域で、多数の機械学習モデルによるスコアリング審査プロジェクトを実施してきた筆者が、AIについての正しい理解、与信・審査分野での活用する利点や各分野での現状、またその限界と今後の可能性についてわかりやすく解説します。(統計や数学の専門知識は一切必要ありません。)
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開催日
2018-05-25(金) 9:30~12:30
セミナータイトル
【データサイエンス実務基礎講座】機械学習の最新動向
講師名
赤穂 昭太郎 氏(国立研究開発法人 産業技術総合研究所AIST 人間情報研究部門・情報数理研究グループ 研究グループ長)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
人工知能ブームと言われる中、機械学習技術はさまざまな分野に応用されつつある。ただ、一口に機械学習といってもその手法は多岐にわたり、応用分野ごとに進展度合いも大きく異なる。本セミナーではまず、機械学習はどんな技術であるかという全体像を説明する。また、いろいろな応用分野ごとに機械学習技術のビジネスとしての側面や可能性について述べる。一方で、機械学習技術を使う際の問題点やリスクについても議論する。具体的な技術内容や理論的な点については最小限の入り口程度の内容にとどめ、予備知識がなくても理解できるようにする。
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開催日
2017-12-13(水) 9:00~16:30
セミナータイトル
データサイエンス・ワークショップ|Rではじめる機械学習
講師名
長橋 賢吾(ながはし・けんご)
開催地
東京都中央区
ステータス
締め切り
概要
~ データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る ~
講師にフューチャーブリッジパートナーズの長橋賢吾氏を迎え、Rのインストール・導入から、回帰分析・主成分分析といった初歩的な機械学習手法、さらには、ディープラーニングまでを一通り扱うワークショップとなっています。
はじめてRを利用される方を中心に、職場ですぐに利用できる実践的な内容となっていますので、ぜひ、ご受講ください。
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開催日
2019-03-05(火) 9:30~16:30
セミナータイトル
Pythonで体感・データ分析/機械学習超入門
講師名
長橋 賢吾 氏(フューチャーブリッジパートナーズ株式会社 代表取締役)
開催地
東京都千代田区
ステータス
お申し込み可
概要
BI(ビジネス・インテリジェンス)/BA(ビジネス・アナリティクス)、市場分析、リスク管理において欠かせない技術として注目されている機械学習。その定義は、「大量のデータをもとに、そのデータを処理するプログラムとしてモデルを記述し、そのモデルに基づいて自動的に意思決定をする」ということです。機械学習を実現するには、的確なデータ分析に基づいたモデルを作ることが大事になります。本セミナーでは、Pythonで演習することで、機械学習のモデルをつくるために備えるべきデータ分析の基礎力が身に付きます。また、逆も真なりで、データ分析ツールとして活用することでPythonも基礎から身に付けることができます。このように、「Python⇄データサイエンス」の両方向で、データサイエンスとPythonは技術習得スピードと習熟度の両面において相乗効果があり、「習う(理論学習)よりも慣れろ(Python演習)」スタイルのワークショップで習得スピードと習熟度が格段にアップします。
担当講師はこれまでPythonを中心にゼロからデータサイエンス環境を構築し、実際の運用まで展開するセミナーを数多く開催してきました。そのなかで、受講者がつまずきやすいところ、わかりにくいところについて短時間集中型でブラッシュアップを重ね、担当講師のセミナーはいつも盛況です。本セミナーでも、Pythonを利用してデータサイエンスの初歩から応用までを取り扱います。インタラクティブに質疑応答を交わしながらデータサイエンスの考え方とPythonの実装法が身に付く、大変貴重なセミナーです。是非、ご参加をご検討ください。 特にデータサイエンティスト業務についてデータを使ってゼロからざっくりと一日で習得されたい方におすすめです。
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開催日
2018-08-27(月) 13:30~16:30
セミナータイトル
AI、IoT時代における機械学習技術とその実用化事例、今後の展望
講師名
上田 修功 氏 (理化学研究所 革新知能統合研究センター)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
近年、多種多様なセンサーにより現実世界の様子が時々刻々観測できるようになりつつあります。いわゆる、モノのインターネット(Internet of Things:IoT)時代の到来です。一方、IoTで得られた多種多様なデータから新価値を創出する人工知能システムの研究開発が全世界的規模で進められ、AIブームの到来でもあります。本セミナーでは今回のAIブームと過去のAIブームとの違いを明らかにし、今後のAI時代に有用な機械学習技術の詳細とその応用事例について、分かり易く解説します。さらに、今後のAI研究の新たな応用分野や新たな研究展開についても概説し、新たな AI事例創出に向けてのヒントを提供します。
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開催日
2018-03-15(木) 9:30~12:30
セミナータイトル
機械学習と量子コンピュータ
講師名
湊 雄一郎 氏 (MDR株式会社 CEO)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
従来のスパコンの性能を上回るのではないかという量子(Quantum)コンピュータが最近話題になっています。2012年にカナダのベンチャーが発売した量子アニーリング(Annealing)マシンを始めとして、現在では大きく分けて2種類の方式が出ています。方式が違うので計算の方法が全く違いますが、どちらの方式も機械学習(Machine Learning)や量子化学シミュレーション(Chemistry Simulations)への期待がされています。全体的な量子コンピュータの仕組みや全体概要を把握しながら、機械学習に応用する際にどのようなアプリケーションがあり、どのような構築をするのかに焦点を当てて確認したいと思います。
なお、本講演は、アプリケーションに焦点を当てているため、資料は英語で作成されています。ただし、講演は専門用語・フレーズのGlossary を用意し、日本語中心で行います。
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開催日
2017-12-19(火) 9:30~16:30
セミナータイトル
データサイエンス・ワークショップ|Pythonでデータ分析実務(入門編)
講師名
里 洋平(さと・ようへい)
開催地
東京都中央区
ステータス
締め切り
概要
DATUM STUDIO 里洋平氏登壇!
今、最も注目のPythonにとりあえず触れてみたいと思っている方を対象に、演習中心のワークショップ形式で進めます。特にPython(Jupyter-notebook)を用いたグラフ表現と統計的分析の入門レベルを学びます。
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開催日
2019-01-24(木) 9:30~12:30
セミナータイトル
AI/IoT時代の金融マーケティングにおける実践的データ解析導入の為の態勢整備ポイント
講師名
佐伯 諭 氏 (株式会社電通デジタル 執行役員 社団法人データサイエンティスト協会 理事)
開催地
東京都千代田区
ステータス
お申し込み可
概要
昨今のビックデータ、AI/IoT、FinTechなどの潮流を受け、金融業界はデジタルトランスフォーメーションの中心に位置し、半ば強制的に変革を迫られている。一方、現行業務をデータドリブンに変革するためのヒトモノカネが戦略的に整備されているか?というと、現実的にそう簡単な話ではない。現行のデータ解析業務の質を落とさないまま、徐々に変革を起こすには?さらに次の時代に対応するために求められる必要なデータ、人材、スキル、組織とは何か?本セミナーでは、金融業のデータ解析実務に議論の焦点を当てながらデータ戦略を解き明かしていく。
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開催日
2018-11-01(木) 9:30~16:30
セミナータイトル
【データサイエンス実務入門】Pythonで体感しながらゼロから学ぶデータ分析/時系列モデル/機械学習
講師名
長橋 賢吾 氏 (フューチャーブリッジパートナーズ株式会社 代表取締役)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
AIに欠かせない技術として注目されている機械学習。その定義は、「大量のデータをもとに、そのデータを処理するプログラムとしてモデルを記述し、そのモデルに基づいて自動的に意思決定をする」ということです。機械学習を実現するには、的確なデータ分析に基づいたモデルを作ることが大事になります。本セミナーでは、Pythonで演習することで、機械学習のモデルをつくるために備えるべきデータ分析の基礎力が身に付きます。また、逆も真なりで、データ分析ツールとして活用することでPythonも基礎から身に付けることができます。このように、「Python⇄データサイエンス」の両方向で、データサイエンスとPythonは技術習得スピードと習熟度の両面において相乗効果があり、習得スピードと習熟度が格段にアップします。
担当講師はこれまでPythonとRを中心にゼロからデータサイエンス環境を構築し、実際の運用まで展開するセミナーを数多く開催してきました。そのなかで、受講者がつまずきやすいところ、わかりにくいところについてブラッシュアップを重ね、担当講師のセミナーはいつも盛況です。本セミナーでも、Pythonを利用してデータサイエンスの初歩から応用までを取り扱います。インタラクティブに質疑応答を交わしながらデータサイエンスの考え方とPythonの実装法が身に付きます。また、通常のデータサイエンスセミナーでは取り扱われない時系列分析も身に付く、大変貴重なセミナーです。是非、ご参加をご検討ください。 特にデータサイエンティスト業務応用までをデータを使ってゼロから習得されたい方におすすめです。
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開催日
2018-08-30(木) 13:30~16:30
セミナータイトル
【データサイエンス実務入門1:DataRobotデモあり】FinTech時代における機械学習の利活用
講師名
シバタ アキラ 氏 (DataRobot チーフデータサイエンティスト)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
AIの発展、特に機械学習技術の進歩により、金融分野におけるデータ活用の幅が急激に広がってきました。与信モデリングにおけるより高度なアルゴリズムの利用や、オルタナティブデータの活用はもちろん、営業・マーケティング、AML(アンチマネーロンダリング)や不正取引、コールセンターなどのオペレーション他、様々な部門での応用がすでに極めて広範囲に及んでいます。
本セミナーでは、まず、機械学習技術を中心とする新しいAI技術の概要、金融分野におけるAI技術応用の可能性と具体的事例について説明します。次に、AI技術応用でのテーマ設定及びプロジェクト進行における注意点やそのような分野において今後必要とされる人材管理とデータ管理に加えて、モデル運用に向けた技術評価方法と規制への対応といった、AI技術の事業への導入において必須となるノウハウを共有します。本セミナーにおいては、機械学習技術の事業導入の多くのプロセスを自動化してくれる最新ツールDataRobotのご紹介も交えながらお話しします。
なお、本セミナー内容の2割程度が、第2回(9/6(木)9:30-12:30)セミナーの内容と重複しますので、その点、ご了承ください。
デモ体験とユースケースで機械学習/ディープラーニングを体感してからその技術的基礎を学んで、包括的に機械学習/ディープラーニング技術を習得されたい方は3日間の「【データサイエンス実務入門&基礎】実用化事例から学ぶ機械学習/ディープラーニング~新たなAI事例創出に向けて~」コースを受講されることを強くおすすめします。コース全体受講により、新たなAI事例創出に向けての基盤作りができますので、是非、コース受講をご検討ください。
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開催日
2018-09-06(木) 9:30~12:30
セミナータイトル
【データサイエンス実務入門2:DataRobotデモあり】 製薬・医療・保険での機械学習/ディープラーニング利活用
講師名
シバタ アキラ 氏 (DataRobot チーフデータサイエンティスト)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
AIの発展、特に機械学習/ディープラーニング技術の進歩により、ヘルスケアにおけるデータ活用の幅が急激に広がってきました。創薬における化合物探索、リアルワールドデータの活用、治療の質の向上や予防医療、健康管理と連動した保険商品、営業・マーケティング、その他各種オペレーションに至るまで、様々な部門での応用がすでに広がってきました。
本セミナーでは、まずは機械学習/ディープラーニング技術を中心とする新しいAI技術の概要、ヘルスケア領域におけるAI技術応用の可能性と具体的事例について説明します。次に、AI技術応用でのテーマ設定及びプロジェクト進行における注意点やそのような分野において今後必要とされる人材管理とデータ管理に加えて、モデル運用に向けた技術評価方法と規制への対応といった、AI技術の事業への導入において必須となるノウハウを共有します。本セミナーにおいては、機械学習技術の事業導入の多くのプロセスを自動化してくれる最新ツールDataRobotのご紹介も交えながらお話しします。
なお、本セミナー内容の2割程度が、第1回(8/30(木)13:30-16:30)セミナーの内容と重複しますので、その点、ご了承ください。
デモ体験とユースケースで機械学習/ディープラーニングを体感してからその技術的基礎を学ぶことで、包括的に機械学習/ディープラーニング技術を習得されたい方は3日間の「【データサイエンス実務入門&基礎】実用化事例から学ぶ機械学習/ディープラーニング~新たなAI事例創出に向けて~」コースを受講されることを強くおすすめします。コース全体受講により、新たなAI事例創出に向けての基盤作りができますので、是非、コース受講をご検討ください。
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開催日
2018-06-15(金) 13:30~16:30
セミナータイトル
楽天のデータサイエンスの活用
講師名
森 正弥 氏(楽天株式会社 執行役員 兼 楽天技術研究所代表 兼 楽天生命技術ラボ所長 公益社団法人 企業情報化協会 常任幹事)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
楽天の戦略R&D組織である楽天技術研究所では、ビジョン「サード・リアリティ」と共にE-Commerce、FinTech、IoT関連の技術開発を行っており、世界4カ国の体制で特にアカデミックなアプローチによるデータサイエンスの活用に力を入れています。その成果として、Deep Learningを応用した潜在顧客抽出ソリューションの開発、NLPを応用した潜在ニーズ抽出によるマーケティングの展開、世界有数の精度を誇る機械翻訳技術の実践導入を行っています。本講演では、データ活用の様々な事例および、課題について述べます。特にインターネットの発展がビジネスにもたらす困難さとそれとデータサイエンスとの関係を明らかにし、今後、大きなトレンドとなると思われる、創造的コンテンツを作り出すクリエイティブAIの誕生へとつながるビジョンを提示します。
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開催日
2016-11-15(火) 13:30~16:30
セミナータイトル
IoT・FinTech時代の新規事業立ち上げ戦略
講師名
冨田 賢 氏 (株式会社ティーシーコンサルティング 代表取締役社長 博士(政策・メディア)Ph.D.)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
IoT(Internet of Things)は、新規事業立ち上げのメイン・フィールドになっているものの、なかなかビジネスにできていない企業も多いのが実情です。IoTをビジネスとして成り立たせるにはどのようにしたらよいか、IoTにおける各企業の役割(ハード・ソフトの両面)を踏まえ、お話しいたします。とりわけ、損益分岐を下げるにあたってのアライアンス活用についても解説いたします。
FinTechとIoTは、多少、事業の仕組みとして異なる面もありますが、同じ概念で捉えることもできます。FinTechについても部分的に取り扱います。
IoTやFinTechを実現し、支えているのが、人工知能です。当セミナーでは、人工知能の中の機械学習のオープン・ソースのパッケージを用いて、アンサンブル学習の簡単なデモも行います。人工知能を具体的に操作しているところは見る機会が少ないと思いますが、人工知能の機能を体感していただけるかと思います。
講師のベストセラーとなっている著書『新規事業立ち上げの教科書 ~ビジネスリーダーが身に付けるべき最強スキル』(第4刷まで増刷、1万部突破!)の内容も盛り込み、新規事業立ち上げにおける発想の仕方や方向性の定め方、推進の仕方などについても、時間が許す限りで、ご説明します。
講師は、アライアンス(提携)の専門家であり、約8年で160社以上の豊富なコンサルティング実績を有しています。IoTビジネスに取り組むにあたっても、アライアンスがポイントとなります。当セミナーでは、アライアンスの基礎理論や国際学会でアワードを受賞した相互補完数理モデルの概要、いくつかの事例なども、お話しいたします。
漠然とした捉え方となりがちなIoTや人工知能に関する情報を整理し、また、アライアンスの活用方法を学ぶ機会として、是非、ご参加ください。
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開催日
2018-08-28(火) 9:30~12:30
セミナータイトル
量子コンピューターの仕組みと特徴、ビジネス最新動向、今後の展望
講師名
山下 太郎 氏(名古屋大学大学院 工学研究科電子工学専攻 准教授)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
本セミナーは「量子コンピューター実務入門」と題し全2回で構成するセミナーの第1回です。
量子コンピュータについて、基礎から応用までを包括的に学びたい方は、9/20(木)開催の第2回とセットでのご受講をおすすめします。
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近年、従来コンピュータの計算速度や消費電力を凌駕する可能性により、量子コンピュータが世界的に注目を集めており、大学のみならずGoogleやIBM、Intel、Microsoft等の民間企業も精力的に量子コンピュータの研究開発に取り組んでいる。
本セミナーでは、まず量子力学の基礎に関する解説に始まり、それを用いた量子コンピュータ(量子ビット)の概念と特徴、そして超伝導体や半導体、原子等を用いた具体的な実現方法に関して解説する。特に、大きな注目を集めている超伝導体ベースの量子コンピュータに関して、発明当初の状況から最近の研究動向までを紹介する。次に、量子コンピュータを実際のアプリケーションとして開発する際の環境や開発方法、活用方法につい て具体的な事例を交えて紹介する。
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開催日
2018-06-12(火) 09:30 ~ 16:30
セミナータイトル
Pythonでデータ分析実務入門(基礎編)~Python導入からデータ分析の基本まで~
講師名
里 洋平(DATUM STUDIO株式会社 取締役CAO )
開催地
東京都中央区
ステータス
締め切り
概要
データ分析のイベント、強化学習のハンズオン、深層学習において、直感に訴えるプログラミング言語であるPythonが注目されています。 Pythonは非常に使いやすい環境をもち、特にプログラミングの経験のない人でもすんなりと入り込むことができます。 現在、Pythonはプログラム言語のランキングでJava, C, C++,C#よりも上位に位置しており、同じような汎用言語と比べると圧倒的な人気です。 また、思考を鍛えるという観点から業種を超えて注目されており、特にAI、機械学習、データサイエンスの分野において主流となりつつあります。
本チュートリアルは、Pythonにとりあえず触れてみたいと思っている方を対象に演習中心のワークショップ形式で進めます。 特にPython(Jupyter-notebook)を用いたグラフ表現と統計的分析の入門レベルを学びます。
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開催日
2017-04-27(木) 13:30~16:30
セミナータイトル
金融機関におけるAIの活用と事業化に当たっての法的留意点
講師名
早川 真崇 弁護士(渥美坂井法律事務所・外国法共同事業 パートナー)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
昨今、人工知能(AI)を活用したビジネスに関するニュースや情報が頻繁に発信され、金融機関等の皆様においても、AIを活用した新規事業への取り組みを検討されているのではないでしょうか。これに当たっては、AIやAI技術の現状についての正確な理解と事業化に当たっての法的留意点を検討しておくことが重要と思われます。
そこで、本講演では、AIに関する基礎知識を解説した上、AI技術の活用による事業化を検討する上でのポイントとAIをめぐる法的問題点を概観し、総論として、AIを活用した事業を行う上での法的留意点を解説いたします。最後に、各論として、金融分野におけるAIの活用事例と実務上の法的留意点について最新情報も含めて解説いたします。
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