カテゴリー: イベント

ハンズオンで学ぶ生成AIを活用したソフトウェア開発の生産性向上(2024/12/7)

投稿日時: 投稿者: topse-center

タイトル： ハンズオンで学ぶ生成AIを活用したソフトウェア開発の生産性向上

日時： 2024年12月7日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： オンライン開催(Zoom)

概要：ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）の登場により、ソフトウェア開発の世界が大きく変わろうとしています。多くの開発者が既にChatGPTを活用してコーディングやデバッグの効率を上げていますが、LLMの可能性はそれだけにとどまりません。要件定義から設計、実装に至るまでのソフトウェア開発の全工程において、LLMを活用することで生産性を飛躍的に向上させることができます。また、近年では、より高度なAI活用を可能にする革新的なツールが次々と登場しています。例えば、v0やbolt.newなどの自然言語の入力だけでソフトウェアを開発できるWebサービス、CursorやCodeiumなどの生成AIを搭載した統合開発環境やプラグイン、Anthropic社のcomputer useなどのコンピュータを自動操作するAPIが挙げられます。これらの最新ツールを使いこなすことで、ChatGPTなどのサービスにプロンプトを入力する作業と比べてより少ない工数で、より効率的に開発作業の自動化を実現できます。
本講義では、これらの最新ツールを最大限に活用するために必要な、効果的なプロンプトの設計手法やツールの特性について詳しく解説します。さらに、実際のWebアプリケーション開発を通じた実践的な演習を行うことで、生成AIを活用した次世代のソフトウェア開発手法を体得していただきます。

セミナー内容：
・生成AIの基礎とプロンプトエンジニアリング
・ソフトウェア開発におけるプロンプトパターンの解説と演習
・要件定義から設計、実装に至るまでの各工程におけるプロンプトの例を示します。
・Webアプリケーション開発の演習を通して、各工程におけるプロンプトパターンの理解を深めます。
・生成AIによるソフトウェアの自動生成サービスの使い方の解説と演習
・v0やbolt.newなど、自然言語のみでソフトウェアを開発できるサービスについて解説します。
・Webアプリケーション開発の演習を通して、各サービスの理解を深めます。
・生成AIを搭載した統合開発環境の使い方の解説と演習
・CursorやCodeiumなど、生成AIが組み込まれた統合開発環境やプラグインについて解説します。
・コーディング演習を通して、各ツールの理解を深めます。

受講対象：
・生成AIを活用したソフトウェア開発手法について学びたい方
・ソフトウェア開発の生産性を向上したい方

事前に準備していただくもの：
・演習用のパソコン。ブラウザとテキストエディタが必要です。

講師：坂本一憲（WillBooster株式会社 代表取締役、東京通信大学 准教授、早稲田大学 研究院客員准教授、国立情報学研究所 特任研究員）
国立情報学研究所の助教、IT系のベンチャー企業のCTOを経て、研究成果の事業化および研究者支援のために起業。研究者・技術者・教育者・起業家の4つの顔を持つ。専門はソフトウェア工学（ソフトウェアテスト・プログラム解析）、プログラミング教育、動機づけ。生成AIを搭載した次世代のプログラミング教育サービスExercode (https://exercode.willbooster.com/) を開発・運用している。早稲田大学大学院博士後期課程修了、博士（工学）。未踏スーパークリエータ。

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。

https://ws.formzu.net/fgen/S91059831/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp <http://topse.or.jp/> ※_[at]_部分を@に変えてください

ベイズ統計モデリング入門(2024/12/14)

投稿日時: 投稿者: topse-center

セミナー概要

タイトル： 統計モデリング入門

日時： 2024年12月14日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： オンライン開催(Zoom)

概要：近年，計算機と通信技術の進歩により，いまだかつてないほどの多量のデータが取り扱える環境が整ってきました．それに伴い，機器に取り付けられたセンサーから得られるデータを解析して異常検知を行うことや，商業施設の未来の集客数を過去のデータ傾向から予測するなど，実践的なデータ解析に対する要望が高まってきています。 本セミナーでは，統計学や機械学習の初学者を対象に，ベイズ統計を用いた予測モデルの開発手法に関して解説します．Pythonによるプログラミングを用いて，様々な確率分布の使い方や統計モデルの構築方法に関して手を動かしながら実践していきます．

なお，コーディングのハンズオンはGoogle Colabを利用して行う予定ですので，参加者は各自、事前にGoogleアカウントをご用意していただく必要があります．
また，本講義を受講される際，初歩的なPythonの文法やNumpy, Matplotlibなどのライブラリの使い方に関する基礎知識を事前に有していることを前提とします．

講師：須山 敦志（データサイエンティスト）
東京工業大学情報工学科卒業．東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了．
国内メーカーやUKのベンチャー企業の研究職を経て，現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事．
ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中．
著書：「ベイズ推論による機械学習入門」（講談社，2017），「ベイズ深層学習」（講談社，2019），「Pythonでスラスラわかる ベイズ推論「超」入門」（講談社，2023）
X：@sammy suyama

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。

https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

2023年度定期総会(2/19開催)

投稿日時: 投稿者: topse-center

下記日程で2023年度定期総会を開催いたします。正会員の皆様には、ご出席賜わりますようにお願い申し上げます。ご案内は会員の皆様にお送りしておりますメール（件名：NPO法人トップエスイー教育センター「2023年度通常総会」開催のご案内）をご覧ください。
■日時：２０２４年２月１９日（月）　９：００～９：３０
■場所：オンライン(Zoom)

第1号議案　2023年度活動・事業報告
第2号議案　2023年度会計収支報告、監事報告
第3号議案　2024年度活動・事業計画
第4号議案　新監事候補者にともなう役員選挙

総会資料

ハンズオンで学ぶAutoML

投稿日時: 投稿者: topse-center

タイトル：ハンズオンで学ぶAutoML

※本セミナーは都合により延期とさせて頂きます。大変申し訳ございません。※

日時： 2024年2月24日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： オンライン開催(Zoom)

概要：

近年、企業ではデータはあるもののそれを解析するデータサイエンティストの絶対数が足りないことが問題になっています。
それを受けて、データのドメインの知識があるがデータサイエンティストではない人材を市民データサイエンティストとして教育する機運が高まっています。
表データとタスク設定を入力すれば機械学習モデルを得ることができるAutoMLツールは、そういった市民データサイエンティストでもベースとなる機械学習モデルを得られる手段であり、広く使われようとしています。
本講義では、AutoMLツールの一つであるOSSのSapientMLを使って、データ解析と機械学習モデルの構築の最初の一歩を体験することができます。

セミナー内容：

・表データを扱う機械学習の基本的な解説
・AutoMLツールの概要
・AutoMLツールであるSapientMLの解説と演習
・サンプルデータでツールの概要を学んだ後、実際の機械学習コンペ(kaggle)に挑戦してもらいます。

受講対象：

・データと解きたいタスクを持っているが、機械学習モデルを作ったことがない方
・AutoMLツールを使ってみたい方

事前に準備していただくもの：
・演習用のパソコン。ブラウザとCSVファイルを開く表計算ソフトが必要です。
・kaggleのアカウント。演習の時に作ってもらっても構いません。

講師：

菅原茉莉子（富士通株式会社 人工知能研究所 AutoML PJ）
ハードの研究開発からキャリアをスタート。その中で開発者を支援する技術に興味を抱き、ソフトウェア分野への転向を決める。転向の際に13期生としてトップエスイーを受講し、ソフトウェア工学の基礎と応用を学ぶ。
近年は市民ＤＳの機械学習モデル作成を支援する、AutoMLの研究開発に従事。

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

2022年度定期総会(3/23開催)

投稿日時: 投稿者: topse-center

NPO法人トップエスイー教育センターは、令和5年1月より第15期目に入りました。そこで下記日程で2022年度定期総会を開催いたします。正会員の皆様には、ご出席賜わりますようにお願い申し上げます。ご案内は会員の皆様にお送りしておりますメール（件名：NPO法人トップエスイー教育センター「2022年度通常総会」開催のご案内）をご覧ください。
■日時：２０２３年３月２３日（木）　９：００～９：３０
■場所：オンライン(Zoom)


議題：

１）開会の辞
２）議長選出
３）議案
第1号議案　2022年度活動・事業報告
第2号議案　2022年度会計収支報告、監事報告
第3号議案　2023年度活動・事業計画
第4号議案　任期満了にともなう理事、監事選挙

総会資料

DXのためのアイデア創出とデザイン思考要求獲得手法

投稿日時: 投稿者: topse-center

※最少催行人数を満たさなかったため、中止とさせて頂きます。大変申し訳ございません。※

日時： 2023年3月11日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： Zoom

概要：
　真の顧客要求に応えるためには上流工程からの品質の作り込みが必至であり対象ソフトウェアの機能や非機能の範囲を定める要求定義工程が重要です。Digital Transformation（DX）への関心の高まりや、それに関わる対象顧客の多様化が加速している中、「真の要求」につながるアイデアを創出し、仕様化してまとめることは容易ではありません。そのため、シナリオ分析、ユースケースモデリングに加えて、デザイン思考による顧客体験を重視したカスタマージャーニーマップ等、様々な手法が提案されています。
　本セミナーでは、代表的な要求獲得手法と適用事例について解説し、具体事例で実践演習を行います。本セミナーを通して、要求獲得手法の基本知識と、デザイン思考型の要求獲得手法の考え方、適用プロセスを修得します。本セミナーが、新たなソリューション考案に向けた取り組みのきっかけとなることを期待しています。

[実施内容／スケジュール]（時間は目安、当日の状況により前後する可能性有）
13:00〜14:30
・イントロダクション（ビジネスアイデアの創出と要求工学）
・様々な要求獲得手法（従来型、デザイン思考型、アート思考型）
・デザイン思考に基づく要求獲得（ペルソナ、シナリオ、カスタマージャーニーマップ、ユースケースモデリング）
14:40〜17:10
・ワークショップ型のグループ演習
　具体事例を用いて、デザイン思考に基づく要求獲得を実践
17:20〜18:00
・ディスカッション・まとめ

講師：位野木万里（工学院大学情報学部コンピュータ科学科・教授）1989年早稲田大学理工学数学科卒．1991年同大学院理工学研究科修士課程修了．同年4月株式会社東芝入社．以降，ソフトウェア生産技術の研究開発に従事．2008年早稲田大学大学院理工学研究科情報・ネットワーク専攻博士課程修了．2013年4月1日〜2014年1月31日　東芝ソリューション(株)　生産技術センター　主幹．2014年より工学院大学情報学部勤務．2018年 工学院大学情報学部コンピュータ科学科教授（現在に至る）．博士（工学），日本学術会議連携会員、トップエスイー教育プログラム 要求工学シリーズリーダ．

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S53688864/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

ハンズオンで学ぶフロントエンドフレームワーク（Svelte編）

投稿日時: 投稿者: topse-center

タイトル： ハンズオンで学ぶフロントエンドフレームワーク（Svelte編）

日時： 2023年5月13日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： オンライン(Zoom開催)

概要：JavaScriptはWebアプリケーションのフロントエンドを実装する際によく利用されています。2023年1月11日に公開されたJavaScript関連のツール等に関する調査 State of JavaScript 2022 (https://2022.stateofjs.com/ja-JP/) では、フロントエンドフレームワーク（以降、FW
）に関する最新動向を発表しており、最も利用率が高いFWはReact、最も興味が高いFWはSvelteでした。
Svelteは2016年にリリースされ、名前は認知されつつある一方で、導入事例はほとんどない状況です。Svelteではコンパイラ技術を応用することで、React等の近代的なFWと比較して、より小さいファイルサイズで、より高速に動作するWebアプリケーションを開発できます。昨年末にSvelte専用のサーバーサイドFWであるSvelteKitのバージョン1がリリースされたこともあり、今まさに注目されている新しいFWです。本講義では、各自のペースにて実際にWebアプリケーションを実装していただき、短期間でSvelteの基礎概念と使い方を習得することを目指します。
なお、本講義は二部構成の第2回であり、第1回ではReactを取り上げました。React（もしくは類するFW）をご存じの方は、第1回を受講しなくとも受講できるように設計しております。

セミナー内容：
Svelteの特徴と主要なフロントエンドフレームワークとの相違点
開発環境の構築（任意・ハンズオン）
開発環境の構築は任意であり、Webブラウザ上で開発するための環境を別途ご用意いたします。
Webアプリケーションの実装（ハンズオン）
TODOアプリ（予定）の開発を通して、Svelteの使い方を学びます。
OSSを活用して、第三者が提供するUI部品の使い方を学びます。
ローカルストレージを活用して、データの永続化方法を学びます。
LinterやFormatterを活用して、コードの品質を高める方法を学びます。
Reactのコードとの比較を通して、Svelteの優れている点を学びます。

受講対象者：

  • 開発用のパソコンを用意できる方。
  • 開発環境を構築しない場合、Webブラウザを利用できるパソコンが必要です。
  • 開発環境を構築する場合、Mac OS または Ubuntu を利用できるパソコンが必要です。Windowsユーザの方は、WSL2上にUbuntuをインストールすることを推奨します。
  • HTMLおよびJavaScriptに関する基礎的な知識がある方。
  • React（もしくは類するFW）に関する基礎的な知識がある方。

講師：坂本一憲（WillBooster株式会社 代表取締役、東京通信大学 准教授、早稲田大学 研究院客員准教授）
国立情報学研究所の助教、IT系のベンチャー企業のCTOを経て、研究成果の事業化および研究者支援のために起業。研究者・技術者・教育者・起業家の4つの顔を持つ。専門はソフトウェア工学（ソフトウェアテスト・プログラム解析）、プログラミング教育、動機づけ・行動変容。プログラミングコンテストが好きで、少なくとも年に1回はコンテスト関連のイベントに従事。早稲田大学大学院博士後期課程修了、博士（工学）。未踏スーパークリエータ。

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S91059831/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

ハンズオンで学ぶフロントエンドフレームワーク（React編）

投稿日時: 投稿者: topse-center

タイトル： ハンズオンで学ぶフロントエンドフレームワーク（React編）

日時： 2023年4月15日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： オンライン(Zoom開催)

概要：JavaScriptはWebアプリケーションのフロントエンドを実装する際によく利用されている言語です。2023年1月11日に公開されたJavaScript関連のツール等に関する調査 State of JavaScript 2022 (https://2022.stateofjs.com/ja-JP/) では、フロントエンドフレームワーク（以降、FW）に関する最新動向を発表しており、最も利用率が高いFWはReact、最も興味が高いFWはSvelteでした。
本講義では、二部構成でハンズオン形式でReactおよびSvelteを学び、FWの最新動向を理解します。第1回（4月15日）にReactを、第2回（5月13日）にSvelteを取り上げます。
Reactは2013年にリリースされ、知名度も高く、実務での導入事例も多数出ています。旧来のフロントエンド開発はjQueryによる実装が中心でしたが、コードが手続き的になり保守しにくく、また、コンポーネント化による再利用が難しいという問題がありました。一方、Reactのコードは宣言的で保守しやすく、コンポーネント化により複雑なフロントエンドを少ない工数で実装できます。本講義では、各自のペースにて実際にWebアプリケーションを実装していただき、短期間でReactの基礎概念と使い方を習得することを目指します。
なお、第2回で取り上げるSvelteは2016年にリリースされ、名前は認知されつつある一方で、導入事例はほとんどない状況です。そこで、React（やVue.js、Angular）をご存じの方はSvelteの講義だけを受講でき、フロントエンドFWに馴染みのない方は両講義を受講できるように二部構成としております。

セミナー内容：

  1. JavaScriptフロントエンドフレームワークの歴史
  2. Reactの特徴と主要なフロントエンドフレームワークとの相違点
  3. 開発環境の構築（任意・ハンズオン）
  4. 開発環境の構築は任意であり、Webブラウザ上で開発するための環境を別途ご用意いたします。
  5. Webアプリケーションの実装（ハンズオン）
  • TODOアプリ（予定）の開発を通して、Reactの使い方を学びます。
  • OSSを活用して、第三者が提供するUI部品の使い方を学びます。
  • ローカルストレージを活用して、データの永続化方法を学びます。
  • LinterやFormatterを活用して、コードの品質を高める方法を学びます。

受講対象者：

  • 開発用のパソコンを用意できる方。
  • 開発環境を構築しない場合、Webブラウザを利用できるパソコンが必要です。
  • 開発環境を構築する場合、Mac OS または Ubuntu を利用できるパソコンが必要です。Windowsユーザの方は、WSL2上にUbuntuをインストールすることを推奨します。
  • HTMLおよびJavaScriptに関する基礎的な知識がある方。

講師：坂本一憲（WillBooster株式会社 代表取締役、東京通信大学 准教授、早稲田大学 研究院客員准教授）
国立情報学研究所の助教、IT系のベンチャー企業のCTOを経て、研究成果の事業化および研究者支援のために起業。研究者・技術者・教育者・起業家の4つの顔を持つ。専門はソフトウェア工学（ソフトウェアテスト・プログラム解析）、プログラミング教育、動機づけ・行動変容。プログラミングコンテストが好きで、少なくとも年に1回はコンテスト関連のイベントに従事。早稲田大学大学院博士後期課程修了、博士（工学）。未踏スーパークリエータ。

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

ハンズオンで学ぶプライバシー保護技術入門(2022/11/19)

投稿日時: 投稿者: topse-center

セミナー概要

タイトル： ハンズオンで学ぶプライバシー保護技術入門

日時： 2022年11月19日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： オンライン(Zoom)

概要：機械学習技術の進展に伴い、アルゴリズムだけでなく学習に用いるデータが企業の競争力の源泉となっています。このデータの多くは個人に関するものであるため、近年のプライバシー意識の高まりや法規制の強化などにより、プライバシー保護が企業戦略において重要となっています。

そこで本講義では、プライバシーの基本を学びつつ、主要なプライバシー保護技術(Privacy Tech)について学習します。主にプライバシーの非専門家である一般的な技術者やプライバシー保護技術の初学者向けを対象とし、プライバシーの概念を学びつつ、プライバシー保護技術の中で特に注目されている、匿名化技術、秘密計算、差分プライバシーを中心に技術の基本説明から簡単な動作確認をハンズオン形式で行います。企業等においてプライバシー保護技術の導入検討ができるよう技術のポイントを学習します。

（セミナー内容）

1. プライバシー保護技術の基本

　プライバシーの権利、プライバシー保護技術の概要、個人情報保護法の関わりなどについて説明します。

2. 主要なプライバシー保護技術の詳細とハンズオン

2-1. 匿名化技術

　データから個人特定を困難にするk-匿名化技術などについて、基本を説明しつつ、SQLのDatabaseを用いた単純な匿名化処理やOSS(Open Source Software)の匿名化ツールを用いて、実際に匿名化処理やプライバシーリスクの計測などを行います。

2-2. 秘密計算

　データを秘匿したまま処理できる秘密計算技術について、基本を説明しつつ、実際のアプリケーションを想定してOSSの秘密計算ライブラリを動作させます。なお、秘密計算は、秘匿計算やMulti-Party Computationとも呼ばれます。

2-3. 差分プライバシー

　データに乱数を加えることでデータからのプライバシー侵害を困難にする指標・技術である差分プライバシーについて、基本を説明しつつ、実際にOSSライブラリを動作させます。

ハンズオンは、ご自身のPCや、Google Colabを用いたり、パブリッククラウドの無料枠（無料ではありますが、有効なクレジットカードが必要です）を用います。OSSのダウンロード手順や、パブリッククラウドの無料登録の手順などは事前にご連絡します。

また、本講義を受講される際、初歩的なPythonの文法やSQLの使い方に関する基礎知識を事前に有していることを前提とします。

講師：竹之内隆夫（プライバシーエバンジェリスト）

電機メーカーやITネット関連サービス企業の研究開発組織にて、現在に至る十数年間、セキュリティ・プライバシー技術の研究開発・事業開発に従事。プライバシー技術の実用化には法制度等の整備も必要と考え、講演や記事執筆、法学者との連携、業界団体設立など、社会実装に向けて精力的に活動。電気通信大学大学院博士後期課程修了、博士(工学)。グロービス経営大学院大学修了、経営学修士。

主な著書・記事：

「6ステップでマスターする機械学習: Pythonによる丁寧な実践ハンズオン」 (分担翻訳、共立出版、2022)

「ソフトウェア品質知識体系ガイド （第3版） －SQuBOK Guide V3－」 (分担執筆、オーム社、2020）

「「秘密計算」大解説」 (記事執筆、日経クロステック、2019)

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

ベイズ統計モデリング入門(2022/7/30)

投稿日時: 投稿者: topse-center

セミナー概要

タイトル： 統計モデリング入門

日時： 2022年7月30日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： オンライン(Zoom)

概要： 近年，計算機と通信技術の進歩により，いまだかつてないほどの多量のデータが取り扱える環境が整ってきました．それに伴い，機器に取り付けられたセンサーから得られるデータを解析して異常検知を行うことや，商業施設の未来の集客数を過去のデータ傾向から予測するなど，実践的なデータ解析に対する要望が高まってきています。 本セミナーでは，統計学や機械学習の初学者を対象に，ベイズ統計を用いた予測モデルの開発手法に関して解説します．Pythonによるプログラミングを用いて，様々な確率分布の使い方や統計モデルの構築方法に関して手を動かしながら実践していきます．

なお，コーディングのハンズオンはGoogle Colabを利用して行う予定ですので，参加者は各自、事前にGoogleアカウントをご用意していただく必要があります．
また，本講義を受講される際，初歩的なPythonの文法やNumpy, Matplotlibなどのライブラリの使い方に関する基礎知識を事前に有していることを前提とします．

講師：須山 敦志（データサイエンティスト）
東京工業大学情報工学科卒業．東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了．
国内メーカーやUKのベンチャー企業の研究職を経て，現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事．
ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中．
著書：「ベイズ推論による機械学習入門」（講談社，2017），「ベイズ深層学習」（講談社，2019)，「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」（講談社，2022）

twitter ID：@sammy suyama

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
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