データサイエンス基礎講座<学習するIoT(ディープラーニング応用)編>~ディープラーニングの応用とロボットシステム入門~ データサイエンス基礎講座<学習するIoT(ディープラーニング応用)編>~ディープラーニングの応用とロボットシステム入門~

DNNとIoT(ロボット)/デジタルジタルビジネスのための一貫した知見の習得

今回は、「ディープラーニング(DNN)」を利用し、「Raspberry Piを使った左右独立二輪方式の小型移動プラットフォームロボット(Raspberry Pi Mouse:ラズベリーパイ マウス・写真)」を利用して、賢くなる・学習するIoTシステムを実際に実習する「データサイエンス基礎講座<学習するIoT(DNN応用編)>」を実施いたします。

ハードウエアの知識無しで、簡易に利用可能なIoT/ロボット開発環境(RTM-IDE:Robotics Technology Middleware - Integrated Development Environment)と、その環境内で動作するDNN開発ツール(Keras-IDE)を使って、簡単に、文字認識を学習しながら稼働するIoT機器を実際に作成できる事を体感していただきます。
実際のビジネスの現場で、如何にDNNを応用するかの知見と各種IoTアプリケーション開発のための新たな知見の養成を目的としています。

ここがPoint!

  • 先ず「RTM」の理解を図ります。ハードウエアの詳細な性質・性能や動作形態の知識が無くても、このミドルウエアを利用するだけで、各種ハードウエアを制御・コントール・稼働させることができる講義とRaspberry Pi Mouseを実際に稼働させて動作を実感していただきます。
  • 次に、DNNの概論・基本的特徴・データフロープログラムや物体認識等の適用分野を講義するとともに、RTMとシームレスに連携するDNN開発環境Keras-IDEを実習していただきます。
  • 最後に、文字データの訓練データを利用してDNN利用環境を整備し、RTMとDNNを統合し、知能を持ち学習するRaspberry Pi Mouseシステムを完成させる授業の構成を予定しています。

<DNNとIoT(ロボット)>という先端分野でもありながらも、両分野には知識分野・活用組織的には隔離・分離している事が、ビジネスの場では数多見られます。この授業を契機に、デジタルジタルビジネスのための一貫した知見の獲得を目指したい方、合わせて、DNNを業務分野へ利用推進している部門、既にIoTシステムを企画・担当している部門は勿論、ハードウエアの知識に疎い方でも簡単に人工知能を用いたIoTシステムを構築できるよう教導いたしますので、新規事業部門や先端テクノロジーを体感し今後のビジネスに資する知見を得たい各層・多様な部門の方々からの受講を心からお待ちしています。

  • ※RTM-IDEとKeras-IDEは、早稲田大学尾形哲也教授と株式会社セックで共同開発したロボットシステムとDNNとのシームレスな連携開発環境です。

講師紹介

メイン講師 株式会社セック

リアルタイム技術専門会社で、システム工学を究めたプロの技術者集団であり、今回授業で利用するロボットシステムとDNNとのシームレスな連携開発環境を早稲田大学・尾形(哲也教授)研究室と共同開発した株式会社セックを迎え白熱の授業を展開していただきます。
同社では2003年からロボットソフトウェアの研究開発を開始し、ロボット関連技術を持つ数少ないソフトウェアベンダーとして、高い評価と数々の実績を誇っています。

特別講師

高橋三郎 氏

パナソニック アドバンストテクノロジー株式会社
イノベーション基盤開発室第二課課長
高橋三郎 氏
(*2018年3月迄・国立研究開発法人 産業技術総合研究所・ ロボットイノベーション研究センター・ロボットソフトウエアプラットフォーム研究チーム)から、授業を俯瞰する観点から、械学習・AI と言ったソフトウエアを融合させたサービスロボットや学習するIoT家電などの将来像と最先端の研究動向等を講演していただきます。

本講座の特徴
  • 実際に、Raspberry Pi Mouseを利用して、ハードウエアの知識無しで、簡易に利用可能なIoT/ロボット開発環境と、その環境内で動作するDNN開発ツールを使って、学習しながら稼働するIoTシステムを体験する
  • RTM(Robotics Technology Middleware)というハードウエア機器制御ミドルウエアを講義と演習で理解を図る
  • DNNの理論と基本機能理解と各種DNNのデータフロープログラム、ラッパーライブラリ等を実際に利用して理解を図る
  • 他の同様なタイプの授業よりも低価格(受講料、テキスト代含)な受講料を実現
  • 全5回。すべて就業後に参加し易い午後7時から授業を開始(1回:120分)
受講に際しての留意事項
★重要:利用ソフト、持参PC等、機器について
  • 受講時には、PCを持参・利用下さい
  • 受講生には、改めて使用プログラムの環境設定方法をメール等でご連絡いたします
  • PCでの演習時の機種・環境設定等は、ご自身の責任において行っていただきます

★通常の「データサイエンス基礎講座」とは異なり、各種ITスキル・経験等を要する方を対象として実施いたします。受講対象の要件を参照の上、受講を希望下さい。
  • ※必ずしも、数学的知識の高低・理解度・経歴・経験等は問いません。
    (大学初等レベルの微積分と線形代数を理解している、または受講前に事前に予習復習・学習しておけば、より授業内容の理解が深まります)
  • ※統計/機械学習について勉強または経験した事があること
  • ※Pythonまたは言語(タイプは不問)の基本文法を理解している
  • ※ハードウエアについての知識は必要ありません
  • ※昨年及び継続実施しているデータサイエンス基礎講座等の各種講座を受講された方も、新たな知識の獲得の意も含め受講をお薦めいたします。

開催概要

セミナー名 データサイエンス基礎講座
<学習するIoT(ディープラーニング応用)編>
~ディープラーニングの応用とロボットシステム入門~
日時
  • 2018年7月4日(水)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年7月12日(木)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年7月20日(金)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年7月26日(木)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年7月27日(金)19:00~21:00(受付開始 18:30)

全5回

会場 ■1限目

インプレスグループ セミナールーム

東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング23F

  • 三田線神保町駅[A9]徒歩1分
  • 新宿線神保町駅[A9]徒歩1分
  • 半蔵門線神保町駅[A9]徒歩1分
  • 東西線竹橋駅[3b]徒歩5分
  • 千代田線新御茶ノ水駅[B7]徒歩5分
  • JR線御茶ノ水駅[御茶ノ水橋口]徒歩8分
主催 株式会社インプレス
協力 株式会社セック
特別協力 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
参加対象
  • AIやディープラーニングのビジネス活用を検討している方
  • スタートアップ企業の経営者、生産技術系の技術者、事業責任者、新規事業担当者
  • ユーザ企業のシステム企画・開発部門、データ戦略部門、調査部門
  • サービスプロバイダー/ITベンダー等

★通常の「データサイエンス基礎講座」とは異なり、各種スキル・経験を要する「中級編」として実施いたします。受講対象の要件を参照の上、受講を希望下さい。
  • ※大学初等レベルの微積分と線形代数を理解している、または受講前には、事前に予習復習・学習していること
  • ※統計/機械学習について勉強または経験した事があること
  • ※Pythonまたは言語(タイプは不問)の基本文法を理解している
  • ※ハードウエアについての知識は必要ありません
受講料 86,400円(税込)
お問い合わせ先

株式会社インプレス データサイエンス基礎講座2018 事務局
(担当:石川義貴)

E-mail:jimukyoku@impress.co.jp

受付時間 10:00~18:00(土・日・祝日を除く)

定員 50名(最少開講人数20名)
  • ※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。

注意事項

  • 最少開講人数20名となります。
  • 受講票は2018年6月25日(月)以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
  • 応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
  • 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。
  • 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。

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インプレス・セミナーについて

インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。
2013年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、2014年4月からデータサイエンス基礎講座として実施してまいりました。

https://b-event.impress.co.jp/event/datascientist2014/

「機械学習」の技法・利用方法に範囲を絞り、演習を加えた授業は好評を博し、「数学知識ゼロ、プログラミング経験ナシ、から始める機械学習」、「Python演習篇」、「IoT/ビジネスアナリティクスク編」、「IBM Watson‐アプリケーション編」、「ディープラーニングの理論と実践編」など、機械学習の初級者から実際に機械学習の利用を図る先端アナリストまでを対象に授業ラインアップを拡充してまいりました。データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等が参加し、高い評価を受け、延べ1,000名以上の方々に受講いただいております。