―「計算」したいわけじゃなく、「分析」したいんですよね？ 機械学習やデータサイエンスを学び始める時、いきなり立ちはだかる数字の壁。 複雑な数式や記号とともに並ぶ、聞き慣れない用語。 入門書の序章で心折れた方も多いのではないでしょうか。 そのような、いわゆる「文系」の方のために用意したのが今回のセミナーです。 （文系理系と分けることに意味はないので、文系＝数学が苦手、と読み替えてください） データサイエンスという名前には理系的な響きがあります。 でも、社会人のみなさんが高校生だった頃を思い出してください。 例えばそのデータサイエンスがよく用いられる「大学の経済学部」は、一般的には文系クラスの進学先でしたよね。そして実際に今、文系なのにデータサイエンスを学ぼうとされているんですよね。 そして、データサイエンスを学ぼうとされているのは、「計算」をしたいからではなく、「分析」をしたいからでは？それなら計算はプログラムにでもまかせて、データ分析について一緒に学びましょう。 ―「そうは言っても分析に使う統計などには数学知識が必須でしょ？」と思われた方こそ 機械学習やデータサイエンスの入門書には、大半が統計や計算の説明に費やされているものが少なくありません。そのせいで本来知りたい「分析」の要点がかすんでしまいます。 大切なのは、分析のための考え方であって、計算ではありません。 そもそも既に数式で表されているのなら、そこはプログラムで処理すればいいんです。 計算はPythonに任せて、分析のための基本的な考え方を学ぼうというのがこのセミナー。 Pythonを使えば、平均も相関係数も標準偏差も一瞬で答えが出るし、ヒストグラムも回帰直線も一発で表示されます。 これから学ぼうとされている方も、何度か挫折を繰り返された方も、このセミナーで「データ分析」の基本を一緒に学びましょう。 ※学問としての「統計学」そのものを学ぶ内容ではありません

「IoT」という言葉もすっかりお馴染みのものとなりましたが、 「IoTってなに？」「どう使えるの？」と問われると、言葉に詰まりませんか？ そろそろ自社でも取り組もうかと腰を上げたものの、 何から始めればいいのか途方に暮れている方はいらっしゃいませんか？ 新年度のスタート、TEQSでは改めて「IoTってなに？」からはじめ、 どのように使われているのかといった事例紹介や、 何から始めればいいのか、どういった選択肢があるのか、 機材やサービスはどう選べばいいのかなど、 これからIoTに取り組み始める方のための基礎知識をお届けします。 さらに実際のIoTサービスのデモも交えて、 より具体的にIoTを感じていただける3時間となっています。

機械学習などAIの分野、またデータ分析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です。 注目の高さを表すように、ここ数年「プログラミング言語別年収ランキング」など各種調査でも上位常連となっている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。 今年度もテックスでは森巧尚先生のPython入門セミナーとして今後、Pythonを使ったデータ分析や、スクレイピングのハンズオンセミナーを予定しています。 これからAIの学習を始めたい方や、データ分析に取り組みたい方にもオススメの講座です。

RPAって何？知っているけど触ったことがないから難しそう.. そんな風に思っているあなたにこそ受けてほしいセミナーです。 本セミナーでは、 RPAツール「Automation Anywhere」の最新バージョン「A2019」で、実際に皆様の手で開発していただき、 ロボットエンジニアになっていただきます。 もちろん「RPAっていったいなに？」という方も安心して参加していただけるよう、 「RPAとは」という概要についてもしっかりご説明いたします。 また、セミナーでは「RPA x AI」という部分についても触れていきます。 RPAにAIを組み合わせることで、 RPAがこれまで自動化出来ていた「単純作業」だけでなく、これまで自動化出来なかった「考える作業」の自動化を実現できます。 そんな、「未来の働き方」をご覧いただけるかと思います。 是非、この機会にRPAに触れるだけでなく、RPAツールの効果を実感し、RPAツールの強みを体感していただければと思います。 ※事前にA2019(無料版)の登録が必要なセミナーです。

IoTサービスの開発を進めると、ハードウェア・ソフトウェア・ビジネスモデル、 あらゆる側面で、知的財産が生まれる可能性があります。 その知的財産こそが、テクノロジーブランディングや、第三者への参入障壁など、 そのサービスの核となる事はよく知られています。 では、実際に どのような考え方で、知的財産を守っていけばよいのか！？ そのような考え方をお伝えする講座です。 知的財産の基本として、 特許、実用新案、意匠、商標など、知財の種類から、先行技術調査の簡単な方法、 特許取得の流れなどの基本を学んでいただきます。 また、IoTプロダクトの知財戦略を実践されている企業をお迎えし、 知財取得や知財調査、海外出願、知財系の補助金の取得など、事例を元にお話しいただきます。 これからIoTスタートアップを目指す方、 IoTサービスの新規事業のご担当者はぜひご参加下さい。

第3次人工知能ブーム、AIバブルとまで言われるほど今「AI」に注目が集まっています。 変わったところでは、昨年末の紅白歌合戦にAIで創り出した美空ひばりさんの新曲が流れたり、この2月には手塚治虫先生の新作がAIと人の共同作業で生み出されたりもしました。 このセミナーでは、改めて「AIってなんだろう？」という基本的なところから、最新事例、現状の課題など、これからAIについて学び始める方のイントロダクションとなるセミナーです。 2017年春に実施以来6度目となるこのセミナーですが、毎回内容がアップデートされるほど進歩の早い分野です。 ・AIによって無くなる仕事があるらしい ・「わが社でもAI導入を」と上司に言われたが何をすればいいかわからない ・なんだかすごそう、でも難しそう 漠然としたイメージが先行するAIですが、AIとは何なのか、何ができるのか、どう使われているのか。その仕組みまでをざっと俯瞰し、あなたのビジネスに取り入れるためのはじめの一歩、取っかかりとなる基礎知識をお伝えします。 テックスではすっかり定番となった早石直広先生のAIセミナー、今年度はこの座学セミナーを皮切りに、基礎編としてAI画像識別のハンズオンセミナー、応用編として人物属性識別、文章解析、需要予測、画像生成、判別根拠の可視化、音声処理、レコメンデーションなど、さまざまな切り口で「AI」に迫ります。

「IoT」という言葉もすっかりお馴染みのものとなりましたが、 「IoTってなに？」「どう使えるの？」と問われると、言葉に詰まりませんか？ そろそろ自社でも取り組もうかと腰を上げたものの、 何から始めればいいのか途方に暮れている方はいらっしゃいませんか？ 新年度のスタート、テックスでは改めて「IoTってなに？」からはじめ、 どのように使われているのかといった事例紹介や、 何から始めればいいのか、どういった選択肢があるのか、 機材やサービスはどう選べばいいのかなど、 これからIoTに取り組み始める方のための基礎知識をお届けします。 さらに実際のIoTサービスのデモも交えて、 より具体的にIoTを感じていただける3時間となっています。

―「計算」したいわけじゃなく、「分析」したいんですよね？ 機械学習やデータサイエンスを学び始める時、いきなり立ちはだかる数字の壁。 複雑な数式や記号とともに並ぶ、聞き慣れない用語。 入門書の序章で心折れた方も多いのではないでしょうか。 そのような、いわゆる「文系」の方のために用意したのが今回のセミナーです。 （文系理系と分けることに意味はないので、文系＝数学が苦手、と読み替えてください） データサイエンスという名前には理系的な響きがあります。 でも、社会人のみなさんが高校生だった頃を思い出してください。 例えばそのデータサイエンスがよく用いられる「大学の経済学部」は、一般的には文系クラスの進学先でしたよね。そして実際に今、文系なのにデータサイエンスを学ぼうとされているんですよね。 そして、データサイエンスを学ぼうとされているのは、「計算」をしたいからではなく、「分析」をしたいからでは？それなら計算はプログラムにでもまかせて、データ分析について一緒に学びましょう。 ―「そうは言っても分析に使う統計などには数学知識が必須でしょ？」と思われた方こそ 機械学習やデータサイエンスの入門書には、大半が統計や計算の説明に費やされているものが少なくありません。そのせいで本来知りたい「分析」の要点がかすんでしまいます。 大切なのは、分析のための考え方であって、計算ではありません。 そもそも既に数式で表されているのなら、そこはプログラムで処理すればいいんです。 計算はPythonに任せて、分析のための基本的な考え方を学ぼうというのがこのセミナー。 Pythonを使えば、平均も相関係数も標準偏差も一瞬で答えが出るし、ヒストグラムも回帰直線も一発で表示されます。 これから学ぼうとされている方も、何度か挫折を繰り返された方も、このセミナーで「データ分析」の基本を一緒に学びましょう。 ※学問としての「統計学」そのものを学ぶ内容ではありません

― AIはノイズだけを判別して取り除けるか？ スマートスピーカーや音声入力デバイス、あるいはボイスチャットや会議の自動文字起こしサービスなど、近年、声や音で何かを行う機会が、生活でもビジネスでも増えています。 そこで問題になるのが「ノイズ」、つまり雑音。 それをニューラルネットワークを用いて解決しようというのが今回のセミナーです。 カクテルパーティ効果という言葉がありますが、聞きたい音だけ選択的に聞き取れる人間の耳（脳）とは異なり、機械にとっては声もノイズも等しく「音」として捉えてしまいます。 でも、世の中は様々な音が溢れていて、それら全てを拾い上げてしまっていては情報（データ）として使い物になりません。 いかにノイズだけを取り除くか。 このセミナーでは、ニューラルネットワークのうちLSTM（Long short-term memory）というしくみで人の声にかぶさったノイズを取り除くプログラムを題材に、AIノイズキャンセリングの基本的なしくみを学びます。 音声の活用は様々な分野で今後さらに増えていくことが予想されます。 今回のセミナーを新たなサービスを考えるきっかけとしてください。

クラウドネイティブ？コンテナ？Dockerって何？というあなたへ クラウドの登場によってインフラ環境は大きく変化しました。 それにともなって開発のあり方もまた変化が求められています。 細かな定義は様々ですが、大雑把に言えば、クラウド環境での動作を前提としたシステム開発、それがクラウドネイティブ開発です。 Docker？コンテナ？Kubernetes（K8s）によるオーケストレーション？ そもそもクラウドネイティブって何が違うの？ 出てくる用語も数多く、入門書を見てもつまずきどころがたくさん潜んでいます。 今回のセミナーでは、クラウドネイティブ開発におけるひとつの核である「アプリケーションのコンテナ化」を軸に、デモを交えながら丁寧に、その概念や具体的な手法についてお伝えします。 レガシーな開発から脱却したい方、これから開発に関わっていく方はもちろん、マネジメント視点で全体的なイメージをつかみたい方も是非この機会にご受講ください。