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。

手軽に楽しめて、IoT開発にも広く使われている Raspberry Pi （以下、ラズパイ）ですが、 誰でも手軽に始められることがあだとなって、セキュリティ面の問題が発生しています。 そこで今回はラズパイを利用するにあたって最低限注意しておかなければいけない セキュリティのポイントについて学ぶセミナーをご用意しました。 昨年、NASAの機関（ジェット推進機構）がハッキング被害にあい 機密文書が盗まれるという衝撃的な事件がありましたが、 その原因は何気なく接続されたラズパイを 踏み台にしたものだったことが調査で明らかになりました。 ・ GIZMODO「NASAの機密文書を盗んだハッカー、利用したのはRaspberry Pi」 https://www.gizmodo.jp/2019/06/nasa-hacker-raspberry-pi.html 一般的にラズパイで使用されるOSは、Linuxの一種である「Raspbian」ですので、 基本的なLinuxと同様のセキュリティ対策が必要です。 本セミナーではそれに加えて、ラズパイのハードウェアに起因する セキュリティ上の課題や、IoTデバイスとしてのセキュリティの注意点なども解説します。

LINEといえば、メッセージ、スタンプ、電話……実はそれだけではありません。 今や国内8100万、タイ・台湾・インドネシアを含めると1億6400万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。 例えば、アプリやWebサービスのアカウント作成の際に、 LINEアカウントでログインできる仕組みを見たことはありませんか？ また、自動販売機にスマホをかざすとポイントがたまるサービスを 使われたことはありませんか？ 他にも、LINEを使ったキャッシュレス決済サービス、 チャットボットによるカスタマーサポート、スマートスピーカーとの 連動サービスなど、LINEプラットフォームを活かしたサービスが 次々に生まれています。 実はこれらの機能、全て公開されているAPIを利用して 実現されたものです。 もはやLINEはLINEだけのものではなくなっています。 今回のセミナーでは、そのLINEが提供する各種サービスについて、 それらをどうやって自社サービスに組み込むのか、その活用法を 豊富な事例を元に「LINEの中の人」が解説します。

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。

総合開発環境を内蔵しさまざまなプラットフォームに向けた ゲーム開発に用いられているゲームエンジン「Unity」は、 その汎用性の高さからゲーム以外の分野でも広く利用されています。 しかし現在主に使われている分野が「3Dゲーム開発」であるため、 いざUnityの学習を始めようとすると”3Dに関する知識”も必要となり、 思いがけない箇所でつまずいてしまうことがあります。 そこで今回のセミナーでは、まずは2DでUnityを知っていただいて、 そこから3Dへと進めていくことで、Unity学習の最初の一歩をスムーズに 踏み出していただく構成としました。 これから初めてUnityに触れる方、 過去に挫折してしまった方、 ぜひこの「超入門」セミナーにご参加ください。

ファイナンスについての考え方を学びます。 ベンチャーキャピタルや事業会社から資金調達を達成するために必要なファイナンス戦略。 アーリー、シード、シリーズA・B・C、それぞれの投資ラウンドにおいて、 どのような資本政策が必要なのかを知り、 多くの起業家が目標とする出口『IPO（新規上場）』までの道筋について学びます。 「失敗事例」を知ることで、最適なゴール設定を確認し、 「新規上場」を達成するためには、どのような考え方が必要なのか を学んで頂きます。 資本政策における立ち回り方をイメージし、 IPOを達成するまでのマイルストーンを5カ年計画におとしこみます。

新分野ビジネスを続々と実現させている 関西IT企業の雄、神戸デジタル・ラボ（KDL）。 https://www.kdl.co.jp/ 「ITで未来を創る」と掲げる同社が、先端分野の新規事業にどのように取り組み、 どのような成果を上げているのか。 また、その未来をどのように見ているのか。 このセミナーでは、AI/XR/IoT各分野について、 「新事業創造係」として各プロジェクトに取り組む最前線の担当者から 具体的な事例とその裏側をお話しいただきます。 手探りを続けられている新規事業担当者の方々や、 アイデアを求められている経営者の方々は是非この機会にヒントをつかんでください。 【KDLの取り組み（抜粋）】 ・LINEで動く住宅見守りアプリをスピード開発 https://www.kdl.co.jp/works/web/iot/akm2.html ・須磨海浜水族園でIoTを活用した水環境管理の実証実験を開始 https://www.kdl.co.jp/news/2018/06/iot_sumasui.html ・焼酎サーバやイチゴ畑、その他いろいろIoT化してみた https://www.kdl.co.jp/blog/2019/06/wirelessjapan2019.html ・音声自動応答による「双方向の展示」という試み https://www.kdl.co.jp/blog/2019/05/sumasui-vui.html ・KDLがMRのビジネスに取り組む理由| KDL BLOG https://www.kdl.co.jp/blog/2019/08/kdlmr.html ・フォントを活用して、MRをアップデートせよ！ ポスト・スマホ時代に向けたUX最適化【デブサミ2019】 https://codezine.jp/article/detail/11433

データ活用事例の紹介を通して、 データ解析の基礎知識や手法を学ぶ 膨大で多様なデータが取り巻く環境において、それらのデータをビジネスに活用する際の方法や事例をご紹介します。 探索とマイニングについての基礎知識や、RapidMinerなどを使った簡単なデータ解析の手法について学びます。