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

IoT・ロボットのビジネスのアイデアをお持ちの方、必聴! 「今、知りたい。」IoT・RT分野の先端技術と、ビジネス・事業化のポイントをお伝えします。 IoT・ロボットビジネスの情報があふれるている今だからこそ、事業の成功のためには本当に使える技術の見極めと、最新の技術動向の知識が必要となります。 本セミナーでは、RT分野の研究者であり新規事業開発支援の実績豊富な、IoT・ロボットビジネス創出プログラム「AIDORアクセラレーション」の専門コーディネーターである宮下 敬宏が、自動運転、移動支援、行動計測、ネットワーク連携などの最新の研究開発動向と、先端技術を活用したベンチャービジネスの事例をご紹介します。 ビジネスと技術の両面から、売れるビジネスに迫ります！ IoTやロボットを活用した新しいビジネス創出をご検討の方、ふるってご参加ください。

https://www.sansokan.jp/events/eve_超売り手市場と言われる昨今、ITエンジニア採用は特に熾烈を極めています。 小さな会社において人員不足は死活問題。 特に、いざ人を増やして次のステージへと踏みだそうとするスタートアップにとって、採用でのつまずきは事業計画を破綻させかねません。 労働人口が下がり続ける中、漫然とありきたりな採用活動を行っていては、「欲しい人」どころか、「採れる人」にすら出会えなくなるでしょう。 じゃあどうすればいいのか。 求める人材はどこにいるのか。 どうすれば求める人材から選ばれるのか。 大小様々な企業の採用を成功させてきたエキスパートが、ITエンジニア採用の秘訣を具体的事例を元にお話いたします。detail.san?H_A_NO=28876

AI（機械学習）、IoT、フィンテック、etc.、 話題の分野どれにも共通することは「データ」をどう扱うか。 そのデータ処理ツールの定番となっているのが、 Pythonライブラリ「NumPy」と「pandas」です。 複雑な計算処理のほか、データを扱う上で 必要な機能が簡単に利用できることが特徴です。 今回のセミナーでは、pandasやNumPyを利用するにあたって 欠かせないツール「Jupyter Notebook」を使って、 主に機械学習で求められるデータ処理の基本を学びます。 【pandasの主な特徴】 ・統計処理が得意 ・幅広いデータ形式に対応 ・欠損値の処理ができる ・時系列データを扱える 【NumPyの主な特徴】 ・本来Pythonが苦手な複雑な演算処理の高速化 【Jupyter Notebookの主な特徴】 ・コード、ログ、メモ、また描画したグラフもひとつのファイルに保持できる ・実行結果を記録しながら進められる ・HTMLやPDFへの書き出しができる ・Pythonコード部分だけをエクスポートすることもできる ※本セミナーではAnacondaを利用して環境を用意します。 ・Anaconda https://www.anaconda.com/