【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。

後編は2019年7月 3日（水）13:00－18:00 IoTマイコンM5Stackを活用した、電子制御デバイスの知識と電子回路、 プログラミングの基礎を学ぶ講座です。 温度、照度、人感などの各種センサーでデータを取得し、 汎用的に活用できる「IoTデバイス」の制作を目的として ハンズオンを実施いたします。 M5Stackは、Arduino IDEを使いプログラミングを実施します。 本講座受講によりArduinoについても学ぶことが出来ます。 例えば、 「立ち入り禁止区域に人が立ち入ったときに通知をするIoTデバイス」 「電気の消し忘れを防止するIoTデバイス」 「工場内のランプの光を検知し通知するIoTデバイス」 このようなIoTデバイスを製作します。

TensorFlowとサンプルデータセットを利用して AI（機械学習）による一般物体認識の仕組みを ハンズオン（PC実習）を交えて学びます。 一般物体認識とは、画像を読み取ってそれが何であるのか、 イヌなのかネコなのかデーブルなのか飛行機なのか といった識別をプログラムで行うものです。 例えば、画像検索。 膨大な写真の中から特定の物体が写っているものを 抽出する仕組みに利用されています。 また、工場でのエラー検知、防犯、自動運転など 様々な分野で応用技術が利用されています。 有名な応用例としては、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 これはAI囲碁プログラム『AlphaGo』の存在をきっかけに、 農作物の等級仕分け作業をAIに任せられないかと 思い立たれた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」を見つけてください。

このセミナーは、AI（人工知能／機械学習）の分野を飛躍的に進化させた 「ディープラーニング」という仕組みについて、 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差異を識別してくれます。 複雑な数式を計算することで結果が出るのですが、 それをより簡単に利用するため Google社が開発したプログラムが「TensorFlow」です。 このセミナーでは、 TensorFlowの公式サイト（英語）で公開されている 「手書き文字認識」のサンプルを使い、 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。

ハイクオリティなゲームを制作するためにプロが使用する3Dゲームエンジン『Unreal Engine 4』。 さまざまなプラットフォームに対応しており、有名な家庭用ゲーム、スマホゲームやアプリもこのエンジンでたくさん作られています。 プロ仕様のこのゲームエンジンですが、コーディングをすることが少なく非プログラマでもコンテンツ作成がしやすいため、初心者にとっても直感的に操作が可能となります。 本講座では、こちらで用意したWindows PC上のUnrealEngineを使い、拡張現実にオブジェクトを配置し、スマホ端末のARアプリ上で確認をするところまでをゴールとします。 デザイナーやプランナーの方にとっても、知っていて損がない技術。 ゲームエンジンならではの光の表現など、美しいコンテンツや楽しいコンテンツを作るのに最適なこのエンジンの学習をスタートしましょう。

IoT、AI、ブロックチェーンなど、 新しい話題にあふれるITの世界ですが、 昔と違ってそれら最先端の技術も パソコンひとつで試せるのが今の時代。 アイデア次第で新規ビジネスがどんどん生まれているニュースを見て、 「よし、自分もやってみようか」と セミナーなどに参加される方も多いのではないでしょうか。 セミナーを受けて、その仕組みやプログラミングなどの基礎を学び、 さあここから実際に開発を進めるぞ、という方のために用意したのが、 この 「これからはじめる開発環境構築」 セミナーです。 実際に開発を行う場合、入門セミナーのようにひとつのファイル、 数十行程度のソースコードで完結することはまずありません。 また複数人で協力して開発にあたるケースもでてくる可能性があります。 その時、適切にソースコード管理を行わなければ、 どのファイルが最新なのか、 どのタイミングでどのような変更を誰が行ったのか、 開発が進むほど 収拾がつかなくなってしまいます。 「自分ひとりで作業するし、把握できているから大丈夫だよ」 というあなたのフォルダ内は、 test.txt test_20181020.txt test_20181103.txt test_bak.txt test_bak2.txt test_new.txt test_newnew.txt のようになってしまっていませんか？ 今回は、開発を進めていく際に必要となる 「ソースコード管理」でよく使われている「Git」と、 Gitを利用したサービスでこちらも非常によく使われている 「GitHub」について、 ソースコード管理の考え方から使い方までを 座学と実習を通じて 現役エンジニアに伝授していただきます。 プログラミングだけでなく、Webサイト制作や、 日常の書類やメモを記したファイルの管理にも 役立つ内容ですので、この機会にぜひご参加ください。

やさしいPython入門２ ―scikit-learnで人工知能を体験― AIなど機械学習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なんです。 2018年の調査では「プログラミング言語別の年収ランキング」で1位となった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。 ・エミリー「2018年度版　言語別年収ランキングをまとめてみました。」 https://engineer.emilee.jp/32-2 「やさしいPython入門」の続編として、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を利用して、人工知能（AI）による画像認識を体験していただきます。