ウェブシステムの最新技術に関して「データベース」「データサイエンス」「AI」「深層学習」の4つの科目があります。
 

データベース

科目概要

複数のユーザ間で一貫したデータの集合を共有して利用・更新するための関係データベースシステムソフトウェアの原理を学ぶ

担当講師

電気通信大学 情報理工学研究科 教授
大森 匡

第1回 関係データベースの概要
キーワード: データベース管理システム,関係データベース、関係データモデル
第2回 関係代数演算,問い合わせ言語
キーワード: 関係代数演算,SQL
第3回 関係代数演算の実行算法と高速化
キーワード: 1次・2次インデックス,結合算法
第4回 共有データの更新と一貫性維持の理論
キーワード: 正規化,トランザクション,データの一貫性
第5回 関係データベースシステムの現実
キーワード: SQL,ビュー,トランザクション

 

データサイエンス

科目概要

データサイエンスの概要と、基本的なアルゴリズムについて学ぶ

担当講師

電気通信大学 情報理工学研究科 准教授
山本 渉

第1回 データサイエンス概論
キーワード: 統計的データ解析、データマイニング、データサイエンス、パターン学習、統計的学習理論
第2回 ウェブにおけるデータサイエンス
キーワード: 分類予測、アンサンブル学習、サポートベクトルマシン、ランダムフォレスト
第3回 実応用例の紹介と演習
キーワード: R、Python、Perl、Ruby
第4回 Webデータの解析
キーワード: データマイニング

 

AI

科目概要

AI関連で使われている手法や活用方法について学ぶ

担当講師

慶應義塾大学 理工学研究科 教授
栗原 聡

第1回 人工知能概論
キーワード: チューリングテスト、モンテカルロ法、ビッグデータ、機械学習、深層学習
第2回 AIとIoT
キーワード: IoT, デバイス, ゲートウェイ, サーバ
第3回 AIとビジネス活用
キーワード: ビジネス、WEBマイニング、クラウドソーシング
第4回 AIとこれからの社会
キーワード: AIと仕事、社会

 
科目概要

AI技術の動向について学ぶ

担当講師

株式会社LIFULL 主席研究員
清田 陽司

第1回 AI技術の動向(1)
第2回 AI技術の動向(2)

 

深層学習

科目概要

画像認識を中心に学習方法や畳み込みネットワークについて学ぶ

担当講師

電気通信大学 情報理工学研究科 教授
柳井 啓司

第1回 深層学習概論
キーワード: 機械学習と深層学習の違い、画像、言語、音声による活用
第2回 画像における深層学習
キーワード: 畳み込みネットワーク、学習方法、誤差逆伝搬法
第3回 実応用例の紹介と演習
キーワード: 領域分割、画像生成、自動運転
第4回 学習済みネットワークの実行
キーワード: 簡単なネットワークの学習