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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 氏
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 |
| 受講料： |
35,000円（消費税込）
（テキストおよび昼食を含みます。） |
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東京会場 |
大阪会場 |
| 日時 |
平成30年８月３日(金) 10：00〜16：00
１日集中講座 |
平成30年８月24日(金) 10：00〜16：00
１日集中講座 |
| 会場 |
機械振興会館・研修室
東京都港区芝公園３−５−８
（東京タワー直前 TEL 03-3434-8211）
地下鉄日比谷線神谷町下車徒歩５分
（受講券に地図を添付いたします）
会場地図 |
たかつガーデン（大阪府教育会館）
大阪府大阪市天王寺区東高津町7番11号
TEL 06-6768-3911
（受講券に地図を添付いたします。）
会場地図 |
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※録音・録画はご遠慮下さい。
●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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