2024年 – NPO法人トップエスイー教育センター

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

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

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