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。

AI（機械学習）の分野の中に、最適な行動を自ら学習する「強化学習」という手法があります。 ある条件下で「こうしたい、でも最適な手順が分からない」という場合、試行錯誤を繰り返しますよね。その試行錯誤を自動化して膨大な回数学習し、どんどん精度を高めていく手法です。 例えば、ロボット。人間の作業を覚えさせて代替させたい、そのためのプログラムを最適に調整して制御したい、といった場合に利用されます。プログラムが自ら学習してどんどん賢くなっていく、いかにもAIらしい仕組みです。 その強化学習にディープラーニングを取り入れたものが、今回のセミナーで扱う「深層強化学習」です。 このセミナーでは、もっともイメージを掴みやすい「リバーシ（いわゆるオセロゲーム）」を題材に、深層強化学習によってプログラムが最適な戦略を自ら学習し行動を決定していく仕組みを学びます。 囲碁や将棋の世界では、AIがトップ棋士に勝ったことが大きなニュースになりましたが、もちろんゲームだけでなく、産業界でも日進月歩で研究が進められている分野です。 その基本的な仕組みと進化の現状を学び、ビジネスに繋がるヒントを持ち帰ってください。

「スクレイピング」とは、 インターネット上にある情報から任意のデータを抽出する技術です。 ビッグデータという言葉がありますが、インターネット上には膨大な情報が日々蓄積されています。 それをひとつひとつ拾って、分析に必要なだけの十分なデータを収集することは困難でしょう。 マーケティング、リサーチ、また近年のAI（機械学習）ブームの裏側で、 目的にかなった大量のデータが求められるシーンが増えています。 このセミナーでは、Pythonを使ってデータ収集を自動化する仕組みについて、 身近なデータを題材に基本をやさしく学びます。 【使用する主なPythonライブラリ】 requests Beautiful soup pandas matplotlib folium