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若手社員

若手社員の「仕事力」を伸ばす科学と技術

内容
概要

自分の価値を高めるための「仕事力」を身につけるヒント満載の内容です。後輩への手本となることを含め、次のステップに向けた自身と仲間の成長に必要な要素(能力と技術)を理解し、目標に向けた課題解決の方法を考え、実行につなげます。
オンラインセミナーを通じて、日々の仕事におけるチームの成長へアプローチします。

対象
  • 若手社員

効率的な働き方

内容
概要

効率的に仕事を進めていくためのノウハウ習得を目標としています。仕事の段取りなどを体系的に学んだことがない受講者にとって有益な内容を含んでいます。仕事の優先順位の付け方やオフィス・会議の効率化手法について学びます。

対象
  • 若手社員
  • 中堅社員

国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学 人工知能の基礎と応用

内容
概要

近年、人工知能技術は著しい進歩を遂げおり、スマートフォンでの顔の認証、声の認識、翻訳から、コンピュータ将棋、ロボット、自動運転などこれまで夢だったものが続々と実現され始めています。このセミナーでは、人工知能について、その始まりから現在までの流れ、理解するために必要な数理統計の基礎、中核になっている問題解決器、信号処理、パターン認識、深層学習、強化学習の基礎を学び、そして、それらを用いた代表的な技術である、自然言語処理、音声言語処理、画像処理、人間情報処理、ロボティクスについて学びます。これにより、現在の人工知能を構成する技術や最近のトレンド、技術の利用に関するノウハウについても学びます。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

1.人工知能入門

内容
概要

近年、著しい進歩を遂げている人工知能技術について、その始まりから現在の技術に至るまでの経緯や技術の進歩について学ぶ。また、中核となっている機械学習技術、深層学習のコンセプトについて学ぶ。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

2.数理統計基礎

内容
概要

ネットやIoTが普及した現代では、比較的安価に大量のデータが入手でき、これは宝の山です。しかしその扱い方を知らなければ宝の持ち腐れです。
オンラインセミナーでは統計の基礎を通じてデータの扱い方を学びます。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

3.問題解決器と探索アルゴリズム

内容
概要

人間は、何らかの問題に直面すると、その解決策を考え出そうとします。AIの目的の一つは、問題を与えるとそれに対する答えを導き出す問題解決器としての役割です。答えを導き出すには、与えられた問題からゴールを探し出す探索が必要になります。このセミナーでは、問題解決器という考え方、そして、そこで使われる探索のためのアルゴリズムについて学習します。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

4.統計的パターン認識と深層学習

内容
概要

前半は、統計的パターン認識、機械学習に関して教師あり学習、教師なし学習、クラスタリングについて概説する。
後半は、近年画像認識や音声認識の分野で広範に利用されている深層学習の手法について、ニューラルネットワークの基本から最先端の具体的な応用例までを紹介する。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

5.データマイニング

内容
概要

さまざまな産業で、データサイエンスによるマイニングが必要となってきた。その背景には、企業には大量のデータがあり、このデータを活用し、新たな製品開発に活用することが認識され始めたからである。このことは日本に限らず米国でも、マテリアル・ゲノム・イニシアティブとして進められている。そこで、本講義では、Rプログラム言語を電卓の如く活用し、化学データの解析法(マイニング法)を紹介する。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

6.多次元信号処理と医用画像処理

内容
概要

人工知能(深層学習)による多次元信号処理・医用画像処理について、ベイズ推定を中心とした信号処理の基礎・古典との関連を踏まえ、直感的理解を重視して概説する。医用画像への応用が中心であるが、具体的な適用例の解説を通して、様々な分野への応用のベースとなる基礎と最新動向をわかりやすく述べる。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

7.系列データモデリング

内容
概要

時系列データをはじめとした系列データの数理的処理について、基礎的な内容を紹介するとともに、最新の深層学習による方法について概観する。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

8.強化学習

内容
概要

強化学習の基礎について解説します。
前半は方策ベース、後半は、価値ベースの強化学習の理論とアルゴリズムについて、演習や応用事例も交えながらわかりやすく説明します。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

9.自然言語処理1

内容
概要

コンピュータでことばを扱うための自然言語処理について、基本的な解析技術を紹介するとともに、最新の深層学習による方法について概観する。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

10.自然言語処理2

内容
概要

コンピュータでことばを扱うための自然言語処理について、応用的な解析技術を紹介するとともに、応用可能性についても概観する。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

11.音声言語処理1

内容
概要

テンプレートマッチング、隠れマルコフモデル、ディープラーニングによる音声認識システムの紹介。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

12.音声言語処理2

内容
概要

音声を用いたアプリケーションがどのようなどのように開発されてきたか、どのような類型を持っているか概観し、各類型のおおまかな仕組みについて説明します。また、用例対話を用いた自動FAQシステムの構築方法について説明し、実際にpythonで動作するソースコードについて解説します。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

13.画像情報処理1

内容
概要

2次元デジタル画像処理技術および3次元画像計測技術を説明し、コンピュータによる環境認識やメディア応用を紹介する。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

14.画像情報処理2

内容
概要

カメラで撮影される色情報はどのようにして決まるのか、また明るさの情報から物体の形状を推定する手法を概説します。さらに、人間が見ていない波長を計測するカメラや、撮影過程に計算を組み込んだ計測技術を紹介します。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

15.人間情報処理

内容
概要

前半は、HCIの定義、 HCIの歴史、代表的ユーザインタフェースの変遷、アフォーダンスなどについて重点的に学習する。
後半は、バーチャルリアリティ、特にその入力インタフェースと出力インタフェースについて、歴史や要素技術、応用事例などを重点的に学習する。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者

16.ロボティクス

内容
概要

ロボットの概要について紹介するとともに、人の形状や運動を計測して支援する技術、および、ロボットの手(マニピュレータ)に関する技術とその応用について述べる。

対象
  • 若手社員
  • 中小企業の技術者