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IoTやAIに具体的イメージが湧かない人のために

文系でもOK!21世紀の必須教養
IoTとAIをまとめて学ぶセミナー


   

文系出身の講師の,経営者から営業マン・事務職の方にも直感的に理解できる
講義です。

講師: 坂東 大輔
坂東技術士事務所 代表
技術士(情報工学部門),通訳案内士(英語)
情報処理安全確保支援士
日時: 平成30年4月24日(火) 10:00〜16:00
1日集中講座
受講料: 35,000円(消費税込)
(テキストおよび昼食を含みます。)
会場: 新技術開発センター研修室
東京都千代田区一番町17-2 一番町ビル3F
TEL 03(5276)9033
地下鉄半蔵門線 半蔵門駅徒歩2分
地下鉄有楽町線 麹町駅徒歩5分
(受講券に地図を添付いたします)
会場地図

※録音・録画はご遠慮下さい。


受講申込 このボタンをクリックするとすぐにお申込ができます。
セミナーのお申込は買い物カゴには入らず直接お申込入力となります。

●受講のおすすめ

最近,新聞紙やビジネス雑誌などを読むと,IoTやAI(人工知能)のキーワードを頻繁に見かけます。ですが,IoTやAIは言葉ばかり先走りしています。実際に,IoTやAIに関して具体的なイメージが湧かない人も多いでしょう。
具体的なイメージが湧かない理由は,下記について,よく知らないからです。

  • IoTやAIという言葉の定義
  • IoTやAIを実現するための技術の概要
  • IoTやAIが出来る(出来ない)こと
  • IoTやAIのコストパフォーマンス(ビジネスの種となるか?)
  • IoTやAIの実現可能性(自分が扱える代物なのか?)
  • IoTやAIの実世界での応用事例
講師は文系(経営学部)出身ですが,IoTやAIを独学で学びました。
IoTに関してはIoTシステム開発を実際に経験しており,AIに関しては大学院(修士課程)での教育を受けております。
その経験を活かし,IoTやAIを難しい数式無しで,文系人間であっても直感(右脳)的に理解頂けるように解説します。
本セミナーは1日間に密度濃く,IoTとAIに関する本質的な知識を凝縮しております。
セミナー後には,IoTやAIの概要について,他の人にも解説できるようになっていることでしょう。
是非,ご受講下さい。


●セミナープログラム

(前半戦)「IoT編」
(1)IoT(Internet of Things)
・IoT(Internet of Things)とは?
・IoTが出てきた背景
・IoTが目指すもの
・IoTが注目される理由
・IoTの概要図
・ucode
・Industrie 4.0
(2)エッジデバイス(Hardware)
・エッジデバイスとは?
・エッジデバイスの具体例
(3)組込系システム(Software)
・組込系システムとは?
・OS (Operating System) とは?
・Raspbian OS
・TRON系OS
(4)無線ネットワーク
・IoTのうち,I(Internet)の意味
・「無線」ネットワーク
・「無線」ネットワークの種類
・「無線」ネットワークの要点
・PANとLANとWAN
・無線WAN
・IoT専用SIMカード
・IoTゲートウェイ
(5)Big Data
・Big Dataとは?
・Big Dataの4V
・Big Dataの身近な具体例
・Big Dataの活用事例(のパターン)
・データサイエンティスト
(6)Cloud computing
・クラウド・コンピューティングとは?
・クラウド v.s. オンプレミス
・クラウドサービスと中小企業
・クラウドサービスの身近な具体例
(7)人工知能(AI)
※詳細は後半戦にてレクチャーする。
(8)UX(User Experience)
・「UX(User Experience)」とは
(9)IoTのまとめ
・今までの話のおさらい
・「ものづくり補助金」とIoT
・「IoT・AI・ロボットを用いた設備投資」の定義
・「擦り合わせ」と「組み合わせ」
・日出づる国のIoT
(後半戦)「人工知能(AI)編」
(1)初めに
・「アンドロイドは電気羊の夢を見るか?」
(2)AI概論
・「人工知能」の定義とは?
・「人工知能」の歴史
(3)AI技術
・「人工知能」の種類
・「遺伝的アルゴリズム」の概要
・「エキスパートシステム」の概要
・「ニューラルネットワーク」の概要
・「Deep Learning(深層学習)」の概要
・「特徴量」とは?
・Googleの「DeepMind」の概要
・「教師あり学習」と「教師なし学習」
・「過学習」
・「強化学習」
(4)AIビジネス
・AIのビジネス応用例(幾つかの具体的な事例を挙げて解説する)
・AI活用の前提条件
(5)AIは人類の友か?敵か?
・「技術的特異点(Singularity)」
・「強いAI」v.s.「弱いAI」
・「フレーム問題」
・「チューリングテスト」
・「不気味の谷」
・「ネオ ラッダイト運動」
・人工知能研究者の倫理綱領(案)
・講師の持論(独断と偏見)
(6)終わりに
・人工知能は電気羊の夢を見るか?
◎ 質疑応答

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