工業デザイナー必須の３Ｄツール「Rhinoceros」の 基本的な仕組みとモデリング手順をわかりやすく解説します。 【Rhinoceros とは】 ３Ｄといえば、ゲームやＣＧなどエンターテイメントを連想しがちですが、 「Rhinoceros」はＣＧ系のアプリケーションと違い、 製品設計に用いられる３Ｄ ＣＡＤとのデータ互換性の高さや、 軟かつ精度の高い造形が可能なことから、 工業デザインの現場で広く使われています。 もちろんRhinocerosで作成したデータは ＣＧアプリケーションに出力することも可能ですし、 ３Ｄプリンター用のデータ作成も可能です。 そういった意味で自分でデザインし、絵を描いてプレゼンし、 設計・製造するという工業デザインのプロセスにピッタリなツールです。 ※当日、使用したテキストは、お持ち帰りいただけます。 （受講料にテキスト代を含みます） https://www.rutles.net/products/detail.php?product_id=833 Rhino 6 入門 定価：3,800円

「AIで未来予測ができる」 そう聞くと魔法のようですが、みなさんも日常的に過去のデータから未来予測をしているはず。 それをAIに任せるしくみの基本をハンズオンで学ぶのが今回のセミナーです。 過去のデータを元に、需要を予測する、売上を予測する、コストを予測する。 時系列データの分析はAI（機械学習）の得意分野でもあります。 このセミナーでは、 代表的な時系列データ分析のモデル 「LSTM（Long Short-Term Memory）」 「SARIMAモデル」 について学んだ上で、 Facebookによるオープンソースのフレームワーク「Prophet」を利用して、 ハンズオン形式でAIによる需要予測の流れをお伝えします。 なお数学的な知識、プログラミングの知識、ディープラーニングの知識などがあれば より深く理解していただけますが、まったく未経験でもご参加いただけます。

総合開発環境を内蔵しさまざまなプラットフォームに向けた ゲーム開発に用いられているゲームエンジン「Unity」は、 その汎用性の高さからゲーム以外の分野でも広く利用されています。 しかし現在主に使われている分野が「3Dゲーム開発」であるため、 いざUnityの学習を始めようとすると”3Dに関する知識”も必要となり、 思いがけない箇所でつまずいてしまうことがあります。 そこで今回のセミナーでは、まずは2DでUnityを知っていただいて、 そこから3Dへと進めていくことで、Unity学習の最初の一歩をスムーズに 踏み出していただく構成としました。 これから初めてUnityに触れる方、 過去に挫折してしまった方、 ぜひこの「超入門」セミナーにご参加ください。

AI（機械学習）の分野の中に、最適な行動を自ら学習する「強化学習」という手法があります。 ある条件下で「こうしたい、でも最適な手順が分からない」という場合、試行錯誤を繰り返しますよね。その試行錯誤を自動化して膨大な回数学習し、どんどん精度を高めていく手法です。 例えば、ロボット。人間の作業を覚えさせて代替させたい、そのためのプログラムを最適に調整して制御したい、といった場合に利用されます。プログラムが自ら学習してどんどん賢くなっていく、いかにもAIらしい仕組みです。 その強化学習にディープラーニングを取り入れたものが、今回のセミナーで扱う「深層強化学習」です。 このセミナーでは、もっともイメージを掴みやすい「リバーシ（いわゆるオセロゲーム）」を題材に、深層強化学習によってプログラムが最適な戦略を自ら学習し行動を決定していく仕組みを学びます。 囲碁や将棋の世界では、AIがトップ棋士に勝ったことが大きなニュースになりましたが、もちろんゲームだけでなく、産業界でも日進月歩で研究が進められている分野です。 その基本的な仕組みと進化の現状を学び、ビジネスに繋がるヒントを持ち帰ってください。

「スクレイピング」とは、 インターネット上にある情報から任意のデータを抽出する技術です。 ビッグデータという言葉がありますが、インターネット上には膨大な情報が日々蓄積されています。 それをひとつひとつ拾って、分析に必要なだけの十分なデータを収集することは困難でしょう。 マーケティング、リサーチ、また近年のAI（機械学習）ブームの裏側で、 目的にかなった大量のデータが求められるシーンが増えています。 このセミナーでは、Pythonを使ってデータ収集を自動化する仕組みについて、 身近なデータを題材に基本をやさしく学びます。 【使用する主なPythonライブラリ】 requests Beautiful soup pandas matplotlib folium

AI（機械学習）、IoT、フィンテック、etc.、 話題の分野どれにも共通することは「データ」をどう扱うか。 そのデータ処理ツールの定番となっているのが、 Pythonライブラリ「NumPy」と「pandas」です。 複雑な計算処理のほか、データを扱う上で 必要な機能が簡単に利用できることが特徴です。 今回のセミナーでは、pandasやNumPyを利用するにあたって 欠かせないツール「Jupyter Notebook」を使って、 主に機械学習で求められるデータ処理の基本を学びます。 【pandasの主な特徴】 ・統計処理が得意 ・幅広いデータ形式に対応 ・欠損値の処理ができる ・時系列データを扱える 【NumPyの主な特徴】 ・本来Pythonが苦手な複雑な演算処理の高速化 【Jupyter Notebookの主な特徴】 ・コード、ログ、メモ、また描画したグラフもひとつのファイルに保持できる ・実行結果を記録しながら進められる ・HTMLやPDFへの書き出しができる ・Pythonコード部分だけをエクスポートすることもできる ※本セミナーではAnacondaを利用して環境を用意します。 ・Anaconda https://www.anaconda.com/

本ハンズオンでは、複数のセンサとアクチュエータを取り付けたIoTプロトタイプの製作を体験します。デジタル・ファブリケーション機器と小型コンピュータを用いることで、素早く安価にプロトタイピングを行えることを学びます。 基礎知識を習得するための座学と、演習形式での実践を細かく交互に繰り返す構成を取ることで、言葉や紙面での認識だけでなく、深い理解を得てもらうことを目指します。 ワークショップを通じて作成したものは、そのままお持ち帰りいただけます。また、サンプルプログラムに関しても原則著作権表示を行っていただければ、個人での利用・商用利用のどちらも制限は設けておりません。 ぜひ、ご自宅での自学自習や職務における新規事業開発など、さまざまな場面でお役立ていただければと思います。

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が、 使うために少々難易度が高く、取り組んではみたものの 挫折した方もいらっしゃるのではないでしょうか？ そこで、ROSの成り立ちの解説から、使用するメリット、 簡単なシミュレーションモデルの構築や、 実機ロボットとの接続・動作に至るまでの 一連の流れを解説します。 実際に手を動かしてシステムの構築を行いますので、 セミナー終了後はオリジナルロボットを ROSで動作させるための方法の理解と実践力を高めることが出来ます。 ROSでの実機動作を学ぶために本セミナオリジナルの ４軸アームロボットキットを使用しますが、セミナ終了後、 ロボットはお持ち帰りいただけます。 （お持ち帰り頂くロボットは後編でのお渡しとなります。） ROSシステムの基本的な解説から、 ハンズオンによるROSシミュレーションモデルの動作と ロボット実機とROSの連携動作まで学べる本講座を足掛かりにして、 ROSによるロボット開発をスタートさせてください。 ※本講座で使用する 4軸アームロボット本体は講座受講料に含まれます。 　後編（10月10日）でのお渡しとなります。 ※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（2万円）を頂戴いたします。