1. AI・機械学習シリーズ１
- 人工知能 (AI) とは
- 機械学習とは
- 機械学習に必要な 2 つのステップ
- 機械学習の 3 大トピック
- 機械学習で扱うデータとは
- AI ブームはなぜ起きたのか
2. AI・機械学習シリーズ２
- 表データにおける回帰
- 表データにおける分類
- クラスタリング
- 次元削減
- 決定木
3. AI・機械学習シリーズ３
- ディープラーニング
- ニューラルネットワークの具体的な計算
- レコメンド
- 時系列予測
- 画像処理 1
- 画像処理 2
- 自然言語処理 1
- 自然言語処理 2
4. AI・機械学習シリーズ４
- 機械学習活用の全体プロセス
- 機械学習人材に必要なスキル
- AI 活用
- 最新のクラウド環境
5. クラウドシリーズ１
- クラウド登場の背景
- SaaSとは
- PaaSとは
- IaaSとは
- iPaaSとは
6. クラウドシリーズ２
- データ管理
- Webサイト
- データ分析
- システム開発
- IoT連携
- 機械学習
7. クラウドシリーズ３
- アプリケーション
- 分析アプリケーション
- 機械学習アプリケーション
8. クラウドシリーズ４
- オンプレミスとの比較①
- オンプレミスとの比較②
- 安全性と信頼性
- 導入の注意点
9. IoTシリーズ１
- はじめに
- IoT が注目を集める理由
- IoT の仕組み
- 身の回りの事例
- IoT が生み出す価値
10. IoTシリーズ２
- 価格の最適化
- 労働力の最適化
- タイミングの最適化
- センサーとデバイス①
- センサーとデバイス②
11. IoTシリーズ３
- データ通信
- データ蓄積
- データ分析・活用
- セキュリティ①
- セキュリティ②
12. IoTシリーズ４
- 導入ポイント①
- 導入ポイント②
- 導入ポイント③
13. さいごに
- 今後にむけて |