データサイエンス基礎講座 2017＜IBM Watson‐アプリケーション編 in 京都＞ [2017年11月30日（木）・12月1日（金）(全2回)]

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11月30日(木)　【1日目】

19:00-21:00
（120分）
特別講演
IBM Watsonの現在～実用化への取り組みと最新活用事例のご紹介
講師
日本アイ・ビー・エム（株）
ワトソン事業部 プラットホーム　セールス
部長
宮坂 真弓
講演概要

コグニティブ・ビジネスは多くの企業で実装段階に入り、その成果を競う時代に突入しています。IBM Watson は、自然言語処理と機械学習を使用して、大量の非構造化データから洞察を明らかにするテクノロジー・プラットフォームです。企業が所有、収集したさまざまなデータを組み合せ、IBM Watsonに学習させることで、ビジネス優位性を得ることが可能になります。本講演では、あらゆる産業での最新の国内外お客様事例などもご紹介いたします。

略歴

日本アイ・ビー・エムで、開発部門、IBMアジアパシフィックを経て、ハードウエア、ソフトウエアからクラウドと幅広いプラットホームビジネスを経験。
特にパートナー、ソリューションビジネス関連に知見。医療情報技師。
21:00-21:30
（30分）		 質疑応答＆懇親会

12月1日(金)　　【2日目】

9:00-10:00
（60分）
1限目：Watson概論
  • Watsonのこれまでと現在
    Watsonとは
  • Watsonの応用例
    事例紹介/主なビジネス・ユースケース
  • 開発プロセスと環境
    Watson Developer Cloud(Watson API)/開発プロセス概要
10:10-11:00
（50分）
2限目：Bluemix講義と演習
  • Bluemixとは
    Bluemixの概要/Bluemixが提供する開発環境
    Watsonを利用するプラットフォームとしてのBluemix
  • ハンズオン
    Bluemixの利用開始/スペースの作成/ランタイム、サービスの作成
    Node-REDの利用
11:10-12:00
（50分）
3限目：Watson ハンズオン【その1】
  • Visual Recognition概要
    画像認識の機能
  • ハンズオン
    Visual Recognitionの利用
  • Visual Recognitionのユースケース
    ビジネス事例
13:00-15:00
（120分）
4限目：Watson ハンズオン【その2】
  • NLC概要
    自然言語分類器/NLCを構成する要素
  • NLCの利用
    NLC利用のフロー/APIリファレンス/学習データの仕様
    演習シナリオの説明
    (演習)classifier(分類器)の作成と学習
    (演習)アプリの実装
  • NLCのユースケース
    ビジネス事例
15:10-16:10
（60分）
5限目：Watson ハンズオン【その3】

※Watsonのサービスに変更があったため、当初のカリキュラムを変更いたしました。

  • Retrieve & Rank概要
    R&R概要/R&Rを構成する要素/Apache Solr
  • R&Rの利用
    R&R利用のフロー/APIリファレンス
    演習シナリオの説明
    (演習)Solrクラスタの作成
    (演習)Solrコレクションの作成
    (演習)ランカーの作成
  • R&Rのユースケース
    ビジネス事例
  • Discovery概要
    Discovery概要/Discoveryを構成する要素
    Discoveryの利用
    Discovery利用のフロー/APIリファレンス
  • 演習シナリオの説明
    (演習)Environmentの作成
    (演習)Collectionの作成
    (演習)Documentのアップロード
  • Discoveryのユースケース
    ビジネス事例
16:20-17:00
（40分）
6限目：まとめ
  • Watson APIの全体像
    さまざまなWatson APIと主なユースケース
    Conversation、Personal Insights、その他
  • 全体のまとめ～コグニティブ・コンピューティングの将来像～
    コグニティブ・コンピューティングに必要な人材像
  • 質疑応答

※ 講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。