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。

プログラミングをはじめよう　やさしいPython入門 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 TensorFlowなどでこれからディープラーニングの学習を始めたい方にもオススメの講座です。

画像やテキストの識別に利用されることが多いディープラーニングですが、今回のセミナーではそこからさらに一歩踏み込んだ内容として「判別根拠の可視化」と「データ生成への応用」を学びます。 データから特徴量を抽出し、人間よりも高精度な判別が実現されつつあるディープラーニングですが、「ディープラーニングは結果を示すだけで、その判別根拠はブラックボックスだ」と言われてきました。 様々な分野での利用が期待されるにあたり「ディープラーニングはなぜそのような推定をしたのか」という根拠が不明では、本当にその判断が最適であったのか説明することができずに困るケースが想定されます。このことについては政府も「意思決定の透明性と説明責任を確保すべき」と、AI利用に当たっての骨子を示しています。 そこで、「Grad-CAM」や「Integrated Gradients」といった判別根拠の可視化技術が注目されています。 前半は、その可視化技術の概略を知るとともに、ハンズオンを通じて実装の方法を学びます。 そして後半は、「機械学習において、この10年間でもっともおもしろいアイデア」とも評されるデータ生成のしくみ「GAN」について学びます。 GANとは、与えられた訓練データを元に、そこからその訓練データに似た新しいデータを生成するしくみです。 例えば、成人男性の画像を訓練データとして与えることで、実在しない男性の画像データを生成できます。それだけではありません。「眼鏡をかけた男性」のデータから得られた結果から、「眼鏡をかけていない男性」のデータから得られた結果を差し引き、「眼鏡をかけていない女性」のデータから得られた結果を加えることで、「眼鏡をかけた女性」のデータを生成することまでできてしまいます。 これはあくまでも一例で、その先は「クリエイティビティを持つAI」の実現へと繋がっていきます。 このセミナーではGANの理論や派生技術を学び、さらにハンズオンを通じてその理解を深めます。 進化し続けるディープラーニングの現状を知り、新規事業のアイデアを生む糧としてください。

2017年、コンピューター将棋ソフトとプロ棋士が対戦する「電王戦」で佐藤天彦名人がPonanzaとの二連戦で完敗。同年に囲碁の世界では、「大帝」「世界最強の棋士」と称される中国の柯潔氏がAlphaGo（アルファ碁）との三連戦で完敗。ディープラーニングを利用した「深層強化学習」によるソフトウェアの進化速度は関係者の想像をはるかに超えており、各業界を中心に激震が走りました。ディープラーニングを利用してソフトウェアが学習し取るべき行動を決定する「深層強化学習」は、もちろん囲碁や将棋といったゲームだけではなく、作業効率化やロボット分野など産業界でも応用され、研究開発が進められています。今回のセミナーでは、リバーシのゲームシステムを通じて、深層強化学習における学習のしくみ、行動決定のしくみを学んでいただきます。進化し続けるディープラーニングの現状を知り、新規事業のアイデアを生む糧としてください。