「これが好きな人にはこちらもオススメ」をAIで！ ECサイトや動画配信サイトなど、 実に数多くのサービスで目にするのが「レコメンド」、 つまりオススメ機能です。 オススメされるがままについつい買い物をしてしまったり、 次々に動画を見てしまった経験がある方も多いのではないでしょうか。 ユーザーの嗜好や履歴を元にレコメンドする仕組みとして、 AI（機械学習）によるレコメンドがよく用いられています。 今回のセミナーでは、 「k近傍法（k-nearest neighbor algorithm）」や、 さらに発展し現在主に使われている 「協調フィルタリング（Collaborative Filtering）」といった 「AIレコメンデーション」の基本をPythonを用いて学びます。

話題のゲームをはじめ、スマートフォンでは当たり前のようによく使われているGPSによる位置情報。IoTデバイスでも、GPSモジュールを繋ぐことによってデータは取得できるのですが、意外とつまずきどころが多いものです。 そこで今回のセミナーでは、Raspberry Piを使って、GPSから得られるデータを適切に加工して利用する工程をハンズオンで学びます。 どのようなデータが取得できるのか、どうすれば使える数字を取り出せるのか、そして扱う上での注意点にはどのようなものがあるか。位置情報をマップアプリにプロットする操作を通じて、たっぷり学んでいただきます。 ※屋内で実施するため、GPSデータはダミーデータを使用します。 ※終了後時間があれば、実際のGPSモジュールを体験いただきます。 Raspberry Piを使って位置情報を必要とするデバイス開発を考えられている方はもちろん、ラズパイやIoTに限らず「GPS」というもの自体を知りたい方もぜひ、この機会にご受講ください。

今や国内だけでも8100万ユーザーにサービスを提供するLINEは、 全ての情報やサービスにアクセス出来る、 スマートポータルの実現を目指しています。 そのLINEプラットフォームを利用することで、 自社サービスを手軽にパワーアップさせることができます。 今回のセミナーでは、主にWebでのサービスを想定して、 ・Webサービスに組み込むことで 　LINEのアカウントを利用したログインが可能になる「LINEログイン」 ・キャッシュレス決済機能をすぐに実現できる「LINE Pay API」 このふたつの機能について、事例と共にその実装方法を、 LINEの"中の人"から直接教えていただきます。

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IoTプロトタイプは、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。 ※本講座で使用するIoTデバイス本体（Raspberry Pi 3、USBカメラ、各種センサーなど）は講座受講料に含まれます。 ※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（１万５千円）を頂戴いたします。

人工知能（AI）はなぜそう判断したのか？ 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。 そこで今、「判別根拠の可視化技術」が注目されています。 このセミナーでは、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。 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。 （参考）人間中心のＡＩ社会原則検討会議 https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/humanai/index.html 一方、「Grad-CAM」や「Integrated Gradients」など、判別根拠の可視化技術も様々登場しています。 世界的なリサーチ企業であるガートナーが発表した「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」では、「説明可能なAI」を黎明期を抜け期待のピークへと差し掛かっていると位置付けています。 （参考）ガートナー、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」を発表 https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20190830 ディープラーニングを事業に取り入れようとされている方は、今後多くの分野で求められると予想される「判別根拠の可視化」について、その基本的な仕組みを今回のセミナーで学んでください。

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。

AI（機械学習）を使って「実在しない人物」の画像を生成し、肖像権などを気にせず使えるファッションモデルや広告宣伝素材として使う事例が増えつつあります。 これは、「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（Generative Adversarial Network）」によって実現されています。 今回のセミナーでは、GANとGANから派生した様々なモデルについて、その仕組みの基本を学び、AIで画像を創り出すサンプルプログラムをハンズオンで実際に体験します。 （サンプルでは計算時間を押さえるため白黒の手書き数字を用いる予定です） 与えられた訓練データを元に、それに似たデータを生成する。プログラムがまるで創造的であるような行為をするGANは、まさに「人工知能」といえそうですが、そこはやはりプログラム。あくまで数学的に処理しています。そして、だからこそできることがあります。 例えば、「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引き算して、「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、「眼鏡をかけた女性」のデータを生成するようなことができてしまいます。 これは応用すれば、ある人物の顔を、実在する別の人物の顔に差し替えることもできてしまいます。「ディープフェイク」などとも呼ばれる、偽物写真の出来上がりです。また同時に、「AIで作られたものであることを見破るAI」の研究も行われています。 話題のディープラーニングの中でも、特に注目を集めているGAN。日進月歩で進むこの分野の最先端を、このセミナーで感じ取ってください。

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。