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。

SPAとは「Single Page Application」の略で、 単一ページで遷移することなく インタラクティブなコンテンツを提供するものです。 Vue.jsはSPA構築をはじめインタラクティブなインターフェースを 比較的容易に実現するためのJavaScriptフレームワークで、 シンプルな作り、柔軟で高い拡張性が特徴です。 WebアプリケーションやWebページを作っていて 「インタラクティブな機能をちょっと追加したい」と思ったことはないでしょうか。 そんな時、手軽に実現できるのがVue.js。 さまざまなWebサイトで導入され、新定番となりつつあります。 ・Vue.js 公式サイト（サンプルページ） < https://jp.vuejs.org/v2/examples/ > ・Vue.js Examples （Vue.jsの利用事例をまとめた海外サイト） < https://vuejsexamples.com/ > 学びやすさも特徴のひとつです。 HTMLの基礎知識があれば、JavaScriptが苦手な方でも 理解しやすいVue.jsの基本をこの機会に学び、 明日からの制作に活かしてください。 注） Vue.js入門者向けの講座です。 Vuex、Vue Router、Nuxt.jsなどの解説は行いません。

ビジネス誌など各種メディアで「ディープラーニング」という言葉を見聞きする機会が増えてきました。 ディープラーニングとは、 AI（人工知能／機械学習）の分野を飛躍的に進化させ、現在のAIブームの火付け役となった仕組みです。 このセミナーは、その「ディープラーニング」について、実際にパソコンを操作しながら学んでいただくセミナーです。 ディープラーニングは、画像・音声・文章の解析でよく利用され、人間には区別が難しいわずかな「特徴」を識別してくれます。 このセミナーでは、Google社が開発したディープラーニング用のプログラム「TensorFlow」の公式サイト（英語）で公開されているサンプルを元に、流れを順に追って基本的な仕組みを解説しながら、ディープラーニングを体感していただきます。 ディープラーニングに興味を持たれた方にとって、その仕組みの基礎を知ることができる内容となっています。

IoTデバイスのプラットフォームとして ArduinoやRaspberry Piがよく用いられています。 しかし、PoC（概念検証）や少量のプロトタイプならともかく、 本格的なIoTデバイスを開発する段階になると、 省電力性やコストの問題もありarmマイコンなどの 組込みマイコンを使用した専用デバイスの開発が必要になることが多いです。 しかし、Arduinoなどの入門用デバイスに比べ、 本格的な組込みマイコンのプログラミングは、 マイコンのアーキテクチャやハードウェアの知識も必要であり、 敷居が高いのも事実です。 しかし、そこを乗り越えなければ、次の段階へ進めません。 そこで、当講座では、組込みシステムやIoTなどへの活用を念頭に置いて、 ARMマイコンの基礎知識を、実機を用いながらハンズオン形式で学びます。 なお、教材にはSTM32マイコン※を使用します。

【ハードウェア編】 複数のセンサを備え付けたプロトタイピング・コンピュータ・ボード「micro:bit」を用いて、センサデータロガーをプログラミングするとともに、ハードウェアの基本的な仕組み、およびエッジデバイスでのデータ処理方法を学びます。 【クラウドアプリケーション編】 Googleが提供するクラウドサービス「Firebase」を用い、 センサデータを蓄積するためのデータレイク、および可視化とラベル付けを行うWebアプリケーション構築を学びます。 蓄積したデータは機械学習を用いたデータ分析に役立てます。

TensorFlowとサンプルデータセットを利用して AIによる文章データ分析（テキストマイニング）の 仕組みをハンズオンを交えて学びます。 文章データから単語を抽出し数式で扱える形に処理、 前後の関係性などからその文章の特徴をAIが識別します。 例えば、 ・SNSに流れる投稿から自社に関わる投稿をピックアップし、 好意的な文脈で語られたものか、否定的な内容なのかを判定する。 ・同時によく語られるキーワードを拾って、広報戦略の参考データにする。 などの応用ができます。 セミナーでは仕組みの理解をシンプルにするため 英文を使用しますが、どの言語にも応用可能な仕組みです。 AI活用と聞けば遠い世界の話のように感じられるかもしれませんが、 ディープラーニングを身近に感じられる応用例として、 農家の方が自作された「キュウリ仕分け機」があります。 【参考】 キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2016/08/tensorflow_5.html これは農家の方が試作され、改良を重ねられたものです。 みなさんの身の回りにも、AIによる画像認識で 効率化できる作業はありませんか？ このセミナーでぜひ 「AIにできそうなこと」 「AIに置き換えることができそうなこと」 を見つけてください。

あなたのWebサイトは「危険なWebサイト」 かもしれません。 このセミナーでは、擬似的に用意した「危険なWebサイト」を使って、 企業が取るべき具体的な対策をサイバーセキュリティのプロから学べます。 インターネットを通じた情報漏洩や詐欺事件が報じられても、 「自分には関係ない」と思っていませんか？ 欧州でのGDPR（EU一般データ保護規則）施行を受けて、全世界的に 個人情報の取り扱いが厳格化されました。それでも漏洩があいつぐのは、 手口の巧妙化以上に、危険に気づいていない企業が多いからです。 「うちのホームページでは個人情報は扱っていないから」と思っていても、 悪意によって改ざんされたページが犯罪に利用される可能性があります。 今回のセミナーでは、よくあるWebサイトの脆弱性を知ると共に、 セキュリティのプロも利用する脆弱性検査ソフトの無料版を用いて、 ・脆弱性の発見 ・実際に問題があるかの検証 ・問題があった場合に想定されるリスク ・対策 などについて学びます。 最近では、セキュリティ意識の高い企業も増え、セキュリティ会社に 脆弱性（セキュリティ上の問題箇所）診断を依頼する企業も多くなりましたが、 診断される方によると「同じような診断結果がとても多い」とのこと。 それは、Webサイトが増え、プロから素人まで大勢が関わるなかで、 「脆弱性について知識が少ない担当者が多い」からだと推察されます。 知識が無いため、気づかないままに危険なWebサイトを作り続ける。 そして、大きな問題が起こるまで、意識することもなく使い続ける。 知らず知らず地雷原で暮らしているような怖さを感じます。 ただ「危険かも知れないと思っているがプロに診断を頼む予算がない」 という方もいらっしゃるのではないでしょうか。 そこでまず、自社で検査できるように基本を学んでみませんか？ このセミナーを通じて基本的な脆弱性検査を内製化することで、 コストを抑えながら、セキュリティリスクに備えてください。

このセミナーでは、TensorFlowとサンプルデータセットを利用して AI（機械学習）による歩行者属性認識の仕組みをPC実習を交えて学びます。 歩行者を撮影した写真から 写っている人物の性別や年齢・服装の特徴などを 識別し、AIが推定します。 この仕組みを応用することで、動画データから人物識別も可能。 有用なリサーチデータを得ることができるだけでなく、 防犯対策にも活用可能です。 道路や商業施設でいくつものカウンターを使って歩行者をカウントする光景も、 ディープラーニングを利用し自動化することで見られなくなっていくのかもしれません。 また、ディープラーニングを身近に感じられる応用例として、 家の方が自作された「キュウリ仕分け機」があります。 【参考】 キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2016/08/tensorflow_5.html これは農家の方が試作され、改良を重ねられたものです。 みなさんの身の回りにも、AIによる画像認識で 効率化できる作業はありませんか？ このセミナーでぜひ 「AIにできそうなこと」 「AIに置き換えることができそうなこと」 を見つけてください。