[ 第16号 ] ICSP idea株式会社/AIエンジニアになるための長期インターンプログラム/分類
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山口大学情報・データ科学教育センターメールマガジン
第16号・2022年7月発行
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教職員の皆さま、こんにちは!
情報・データ科学教育センターです。
暑中お見舞い申し上げます。
連日猛暑が続いていますが、皆様におかれましては
お元気でお過ごしのことと存じます。
夏は年々暑くなっているような気がしますが、
実際のところ、どうなのか気になったので調べてみました。
気象庁のデータによると、山口市の過去10年の
7月の日最高気温の月平均値は
2013年 32.9℃
2014年 30.9℃
2015年 29.8℃
2016年 32.3℃
2017年 33.2℃
2018年 33.7℃(7月25日に史上最高の38.8℃を記録)
2019年 30.5℃
2020年 28.4℃
2021年 32.9℃
2022年 32.0℃(7月20日まで)
となっており、これらのデータだけからは年々暑くなっている
とは言えないようです(回帰式はy = -0.0364x + 105.02)。
暑く感じるのはマスクも一因でしょう。年齢ではないはず!?
暑さにめげず、楽しい夏をお過ごし下さい。
▼ 日本気象協会「山口市の日最高気温の月平均値」▼
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/monthly_s3.php?prec_no=81&block_no=47784&year=&month=&day=&view=a2
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データサイエンスやDXに関する取り組みのご紹介
「ICSP ideaにおけるDX利用の方向性」
ICSP idea株式会社
代表取締役社長 原本 吉煜 様
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ICSP idea株式会社は、山口市にあるソフトウエアメーカーです。
分かりやすいとはどういう状態を指すのだろう、使いやすさとにくさの
境界はどこにあるのだろうと日々考察しながら、国内外に向けた
製品開発をしています。
社名のICSP ideaは、母体である創業46年のICSパートナーズの「ICSP」と、
ギリシャ語の「イデア」です。観察や洞察を通じて『着想』『発案』した
ものを具現化していく会社であることを表しています。
DX利用の方向性についてお話しさせていただきます。
DXは、2004年に「ITの浸透が人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化
させること」として定義され、今日では拡大解釈と発散がされています。
過去には1985年のSIS、1990年代のDWH、その後はBIやビッグデータなど、
多くのトレンドがありましたが、DXもその1つとして後に振り返られると
思います。やりたい事の戦略が曖昧なのにテクノロジを採用しても上手く
行きません。
絵の具があるなら名画が書ける訳ではないのですが、ITトレンドという絵の
具の話しが盛んです。3年後にどういう姿になっていたいのかという
ビジョンなり理想形があってそれを実現するためのテクノロジなのですが
テクノロジファーストで終わる事が多いのが残念です。
DXの前にデジタル化が進展した理由は何でしょうか?
アナログを数値であるデジタルにすると情報量は減るのですが、その代わり
可搬性や流用性にとても優れています。絵画を模写するのは大変ですが、
デジタル映像は簡単に複製出来ます。DXの根本にあるのはデータの可搬性
です。企業事務を支援する当社におけるDXは、入力データを多面的に利用する
だけでなく、背景情報とも組み合わせて気が利く便利さを追求していくこと
になります。
▼ ICSP idea株式会社様のリンクはこちら▼
https://icsp-idea.jp/
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24卒向け「AIエンジニアになるための長期インターンプログラム」について
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大学リーグやまぐちデータサイエンス教育WGからの
長期インターンプログラムのご案内です。
スキルアップAI(株)主催により学部3年生及び修士1年生(24年卒)を
対象に「AIエンジニアになるための長期インターンプログラム」の
エントリーを7月31日まで募集しています。プログラムは8月から開始です。
インターンプログラムでは基礎知識からJDLA認定プログラムである
「現場で使えるディープラーニング基礎講座」までを網羅する5講座を受講し、
E資格合格を目指します。
本プログラムの詳細や応募方法等については、以下のURLにてご確認ください。
「AIエンジニアになるための長期インターンプログラム」
https://www.skillupai.com/intern-program-2024/
募集期間:2022年6月1日~7月31日
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知っちょる?「分類」
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分類の目的は与えられたデータが属すべきクラス
(カテゴリーともいう)を識別することです。
分類では、事前に複数個のクラス C1, C2, ・・・, Cn が定められており、
各クラス Ci にはラベル Yi がつけられています。
分類とは与えられたデータ X に対して、それが属すべきクラスの
ラベル Y を識別するラベリング関数Y = ℓ(X)を見出すことです。
回帰と同様、この関数を導くために、これまで統計的手法が
使われてきましたが、教師ありの機械学習も使われるようになっています。
分類の応用には、
・画像認識
・異常検知
・顧客維持
など様々なものがあります。
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Voice -みなさまの声をカタチに-
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情報・データ科学教育センターでは、学内外の方々と連携を進めながら
サービスを高めていきたいと考えております。
数理・データサイエンス・AIに関連するご意見やご要望などが
ございましたら、下記の連絡先までメールか電話でご連絡ください。
ご協力をよろしくお願いいたします。
=== 最後までお読みいただき、ありがとうございました。 ===
〇編集・発行 山口大学情報・データ科学教育センター
メール:dsm@yamaguchi-u.ac.jp
ウェブ:https://www.dsc.yamaguchi-u.ac.jp/
電 話:083-933-5986(内線:5986)