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。

TensorFlowでテキストマイニングに挑戦！ AI（人工知能）分野を飛躍的に発展させたディープラーニングのアルゴリズム。 そのディープラーニングのアルゴリズムを簡単に実装するためにGoogle社が開発し、 オープンソースとして公開したライブラリがTensorFlowです。 今回は、Web上からテキスト（文字）データを取得し、 そのテキストデータをTensorFlowを用いて分類します。 文章に含まれる単語を前後関係などから整理し手数料計算可能な言語データ化、 それを元にして、ある文章の文意がネガティブかポジティブを判定します。 これを応用すると例えば、SNSなどで自社や特定のサービスに言及した投稿を抽出し、 生活者にどのように受け止められているかを調査することなどに利用できます。 続き物ではなく独立したセミナーですので、前回のセミナーを受講された方に限らず、 「独学で学んだものの行き詰ってしまった」という方もぜひご参加ください。 ディープラーニングを使った画像検査システムとしては、 農家の方が自作された「キュウリ仕分け機」が有名です。 その方がAIで仕分け機を自作しようと考えられたのは、 AI囲碁プログラム『AlphaGo』の存在を知ったことがきっかけだったそうです。

無料で使用可能なGoogleの「Google Data Studio」を活用した、 実践ハンズオン講座を実施します。 これまでのエクセルを使ったグラフ作成から脱却し、 迅速かつ精度の高い意思決定が可能となるBIツールを学び、 データの管理運用にご活用ください。

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。

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。

ロボット・アプリケーション作成を支援するツールの代表格 ROS (Robot Operating System)。 ROSによる産業用（人協働型）ロボットの 外部制御を体験するハンズオンセミナーを開催します。 ロボット制御の基礎となる、2種類の制御方法、 外部制御とジョブ制御について学びます。 ハンズオンでは、RaspberryPiにインストールした ROSを活用し、モジュールを作成します。