―「計算」したいわけじゃなく、「分析」したいんですよね？ 機械学習やデータサイエンスを学び始める時、いきなり立ちはだかる数字の壁。 複雑な数式や記号とともに並ぶ、聞き慣れない用語。 入門書の序章で心折れた方も多いのではないでしょうか。 そのような、いわゆる「文系」の方のために用意したのが今回のセミナーです。 （文系理系と分けることに意味はないので、文系＝数学が苦手、と読み替えてください） データサイエンスという名前には理系的な響きがあります。 でも、社会人のみなさんが高校生だった頃を思い出してください。 例えばそのデータサイエンスがよく用いられる「大学の経済学部」は、一般的には文系クラスの進学先でしたよね。そして実際に今、文系なのにデータサイエンスを学ぼうとされているんですよね。 そして、データサイエンスを学ぼうとされているのは、「計算」をしたいからではなく、「分析」をしたいからでは？それなら計算はプログラムにでもまかせて、データ分析について一緒に学びましょう。 ―「そうは言っても分析に使う統計などには数学知識が必須でしょ？」と思われた方こそ 機械学習やデータサイエンスの入門書には、大半が統計や計算の説明に費やされているものが少なくありません。そのせいで本来知りたい「分析」の要点がかすんでしまいます。 大切なのは、分析のための考え方であって、計算ではありません。 そもそも既に数式で表されているのなら、そこはプログラムで処理すればいいんです。 計算はPythonに任せて、分析のための基本的な考え方を学ぼうというのがこのセミナー。 Pythonを使えば、平均も相関係数も標準偏差も一瞬で答えが出るし、ヒストグラムも回帰直線も一発で表示されます。 これから学ぼうとされている方も、何度か挫折を繰り返された方も、このセミナーで「データ分析」の基本を一緒に学びましょう。 ※学問としての「統計学」そのものを学ぶ内容ではありません

機械学習などAIの分野、またデータ分析の分野でよく使用されることから一気に注目の高まったプログラミング言語「Python」。その歴史はJavaよりも古く、汎用性が高いことから様々なシーンで利用されてきました。 実はこのPython、書かれたプログラムの「読みやすさ」が大きな特長で、これからプログラミングの勉強を始める方にもオススメの言語です。 注目の高さを表すように、ここ数年「プログラミング言語別年収ランキング」など各種調査でも上位常連となっているPythonで、みなさんもプログラミングの勉強をはじめてみませんか。 今年度もテックスでは森巧尚先生のPython入門セミナーとして今後、Pythonを使ったデータ分析や、スクレイピングのハンズオンセミナーを予定しています。 これからAIの学習を始めたい方や、データ分析に取り組みたい方にもオススメの講座です。

RPAって何？知っているけど触ったことがないから難しそう.. そんな風に思っているあなたにこそ受けてほしいセミナーです。 本セミナーでは、 RPAツール「Automation Anywhere」の最新バージョン「A2019」で、実際に皆様の手で開発していただき、 ロボットエンジニアになっていただきます。 もちろん「RPAっていったいなに？」という方も安心して参加していただけるよう、 「RPAとは」という概要についてもしっかりご説明いたします。 また、セミナーでは「RPA x AI」という部分についても触れていきます。 RPAにAIを組み合わせることで、 RPAがこれまで自動化出来ていた「単純作業」だけでなく、これまで自動化出来なかった「考える作業」の自動化を実現できます。 そんな、「未来の働き方」をご覧いただけるかと思います。 是非、この機会にRPAに触れるだけでなく、RPAツールの効果を実感し、RPAツールの強みを体感していただければと思います。 ※事前にA2019(無料版)の登録が必要なセミナーです。

―「計算」したいわけじゃなく、「分析」したいんですよね？ 機械学習やデータサイエンスを学び始める時、いきなり立ちはだかる数字の壁。 複雑な数式や記号とともに並ぶ、聞き慣れない用語。 入門書の序章で心折れた方も多いのではないでしょうか。 そのような、いわゆる「文系」の方のために用意したのが今回のセミナーです。 （文系理系と分けることに意味はないので、文系＝数学が苦手、と読み替えてください） データサイエンスという名前には理系的な響きがあります。 でも、社会人のみなさんが高校生だった頃を思い出してください。 例えばそのデータサイエンスがよく用いられる「大学の経済学部」は、一般的には文系クラスの進学先でしたよね。そして実際に今、文系なのにデータサイエンスを学ぼうとされているんですよね。 そして、データサイエンスを学ぼうとされているのは、「計算」をしたいからではなく、「分析」をしたいからでは？それなら計算はプログラムにでもまかせて、データ分析について一緒に学びましょう。 ―「そうは言っても分析に使う統計などには数学知識が必須でしょ？」と思われた方こそ 機械学習やデータサイエンスの入門書には、大半が統計や計算の説明に費やされているものが少なくありません。そのせいで本来知りたい「分析」の要点がかすんでしまいます。 大切なのは、分析のための考え方であって、計算ではありません。 そもそも既に数式で表されているのなら、そこはプログラムで処理すればいいんです。 計算はPythonに任せて、分析のための基本的な考え方を学ぼうというのがこのセミナー。 Pythonを使えば、平均も相関係数も標準偏差も一瞬で答えが出るし、ヒストグラムも回帰直線も一発で表示されます。 これから学ぼうとされている方も、何度か挫折を繰り返された方も、このセミナーで「データ分析」の基本を一緒に学びましょう。 ※学問としての「統計学」そのものを学ぶ内容ではありません

― AIはノイズだけを判別して取り除けるか？ スマートスピーカーや音声入力デバイス、あるいはボイスチャットや会議の自動文字起こしサービスなど、近年、声や音で何かを行う機会が、生活でもビジネスでも増えています。 そこで問題になるのが「ノイズ」、つまり雑音。 それをニューラルネットワークを用いて解決しようというのが今回のセミナーです。 カクテルパーティ効果という言葉がありますが、聞きたい音だけ選択的に聞き取れる人間の耳（脳）とは異なり、機械にとっては声もノイズも等しく「音」として捉えてしまいます。 でも、世の中は様々な音が溢れていて、それら全てを拾い上げてしまっていては情報（データ）として使い物になりません。 いかにノイズだけを取り除くか。 このセミナーでは、ニューラルネットワークのうちLSTM（Long short-term memory）というしくみで人の声にかぶさったノイズを取り除くプログラムを題材に、AIノイズキャンセリングの基本的なしくみを学びます。 音声の活用は様々な分野で今後さらに増えていくことが予想されます。 今回のセミナーを新たなサービスを考えるきっかけとしてください。

移動ロボットの制御を学ぶ - ROS navigation ハンズオン講座 オープンソースとして公開されており、無償で使用することができる 「ROS（ Robot Operating System）」。 高度なシミュレーションやロボットシステムを構築することができるロボット制御ツールです。 今回、ROSを使って移動ロボットの制御をおこないたい方向けの講座を開催いたします。 ROSのNavigationパッケージを使用して、 実機を用いた地図作成や地図と自己位置推定を用いたナビゲーションを行う流れを解説します。 ROSを用いてモビリティサービスの開発を始める第一歩を本講座で学んでみませんか。 ROSもしくはLinuxの基本操作が出来ることが前提の講義になります。 2日間の講座で、より深い知識を身につけることが出来ます。 今回、使用する機材は、エッジデバイスとして注目の 『NVIDIA Jetson Nano』。 ROS navigation を活用した地図生成とナビゲーションについて、 ハンズオン講座を実施します。 ※本講座で使用する Jetson Nano、SDカードは講座受講料に含まれます。 　講義内で使用するライダーは、ソフト産業プラザTEQSの備品となり、動作確認のための貸し出しとなります。 ※プロジェクトサポートにご登録の方、TEQS入居者につきましては、 　ハードウェアの実費（18,000円）を頂戴いたします。

IoTマイコン「M5Stack」を活用した、機械学習の基礎を学ぶ講座です。 「M5STACK-BASIC」と「M5STACK-環境センサーユニット」を使うことで、 簡単に気圧、温度、湿度などの環境データの計測が可能となります。 本講座では、 蓄積された環境データをどのように活用すればよいのか、 機械学習の基礎と活用事例について講義いたします。 機械学習を可能にするクラウドサービス「MatrixFlow」を使い、 プログラミングなしの機械学習を学んで頂きます。 事例はビジネスに直結する、以下の２つをご説明いたします。 環境データ　×　売上データ　で、需要予測 環境データ　×　製造データ　で、故障予測 Arduinoの基礎的な内容は省きますので、受講の条件として、 Arduinoでプログラムスケッチを流し込んだことが有る方、 その他マイコンでハードウェアプログラムの経験が有る方のご参加をお待ちしています。 過去の『誰でも作れるIoTデバイス』のハンズオン講座をご受講の方は、 ご受講可能です。

LINEといえばチャット？スタンプ？通話？ 一般ユーザーにとってはそのイメージが強いでしょう。 でもWebコンテンツの開発に取り組む方にとってLINEは、もっともっと活用できるプラットフォーム。 例えば、WebサイトとLINEを組み合わせることで、LINEの機能を活かした新しいユーザー体験を提供できるんです。 それを実現するのが、LINE Front-end Framework（LIFF）です。 ネイティブアプリの開発には高度なスキルに加え、際限ない工数が求められるものですよね。 LINE Front-end Framework（LIFF）を使えば、その名の通りフロントエンドの制作スキルで、ユーザーとのコミュニケーションが可能なWebアプリ開発を実現できます。 今回のセミナーでは、 ・チャットボットでは機能的に物足りない方 ・WebサイトをLINEプラットフォーム上で展開し、ユーザーと繋がりたい方 ・既存のスキルで一段上の開発を行いたい方 を対象に、LINEの"中の人"が直接、 「LINE Front-end Framework（LIFF）」の基本を伝授します！ （参考）LIFFを活用したWebサービス ・アイカサ https://i-kasa.com/ ほか、各社LINE公式アカウント内でも利用されています。 ・L'OCCITANE（ロクシタン）の事例 https://www.linebiz.com/jp/case-study/loccitane/

「これが好きな人にはこちらもオススメ」をAIで！ ECサイトや動画配信サイトなど、 実に数多くのサービスで目にするのが「レコメンド」、 つまりオススメ機能です。 オススメされるがままについつい買い物をしてしまったり、 次々に動画を見てしまった経験がある方も多いのではないでしょうか。 ユーザーの嗜好や履歴を元にレコメンドする仕組みとして、 AI（機械学習）によるレコメンドがよく用いられています。 今回のセミナーでは、 「k近傍法（k-nearest neighbor algorithm）」や、 さらに発展し現在主に使われている 「協調フィルタリング（Collaborative Filtering）」といった 「AIレコメンデーション」の基本をPythonを用いて学びます。

話題のゲームをはじめ、スマートフォンでは当たり前のようによく使われているGPSによる位置情報。IoTデバイスでも、GPSモジュールを繋ぐことによってデータは取得できるのですが、意外とつまずきどころが多いものです。 そこで今回のセミナーでは、Raspberry Piを使って、GPSから得られるデータを適切に加工して利用する工程をハンズオンで学びます。 どのようなデータが取得できるのか、どうすれば使える数字を取り出せるのか、そして扱う上での注意点にはどのようなものがあるか。位置情報をマップアプリにプロットする操作を通じて、たっぷり学んでいただきます。 ※屋内で実施するため、GPSデータはダミーデータを使用します。 ※終了後時間があれば、実際のGPSモジュールを体験いただきます。 Raspberry Piを使って位置情報を必要とするデバイス開発を考えられている方はもちろん、ラズパイやIoTに限らず「GPS」というもの自体を知りたい方もぜひ、この機会にご受講ください。