Education

AI / Data Sience / Entrepreneur

社会における

AIの広まり

2012年にヒントン教授が率いるカナダのトロント大学のチームが、ディープラーニングの論文を提出してから7年後の2019年にはチューリング賞を獲得しました。
世界がこのように動く中、
日本もようやく追いついてきたと見ることができるようになりました。
書店のAIコーナーには、人工知能、特にディープラーニング系の
基礎理論や応用などの翻訳本が数多く並び、だいぶ理解が深まっていると言えるでしょう。

 
 
 

教育プログラム​

 

01

AI

Deep Learning

AIシステム特に深層学習(Deep Learning)を活用したAI/IoTシステムの概要やビジネスモデルについて学ぶ授業

02

AI+

Specialized Area

特定の技術領域に絞って深く学ぶ授業

​(概論、理論、必要に応じた実践)

​アントレプレナーコースも

03

MT

Mentoring

スタートアップにおけるメンタリング

専門知識を活かし、対話による気づきと助言によるスタートアップの支援

 私たちは、大学教育において、AIシステム特に深層学習(Deep Learning)を活用した

AI/IoTシステムの概要やビジネスモデルについての講義、また特定の技術領域に絞って深く学ぶ授業、概論、理論、必要に応じて実践を行うなどの授業を実施しております。
 また、企業様におきましては「AI/IOTの最先端事情研修」、
教育企業向けには「AIプロジェクトの企画トレーニング研修」などを実施いたしております。

 現在、CEOである宮崎(Ph.D)が多くの授業・講演・企業研修を担当しておりますが、オレンジテクラボには14名の(Ph.D)と4名の(Ph.D candeidate)が名を連ねており、また現役のエンジニア、データサイエンティスト、UXデザインをはじめとする各領域の専門家が所属しております。(2020年8月)


授業・講演・企業研修・講演などにつきましては、どうぞお気軽にお問い合わせください。

教育実績

 

 私たちは、「教育として一番大切なことは、新しいことをどうやってどんどん勉強していくのか、その仕組みのようなこと」だと考えています。教育で1つのことをやっていくだけではなく、どうやって新しいことを次々と覚えていくか、ということが重要なのです。

 また、指標がないときに、どうやって自分で新しい領域にチャレンジし勉強していくか、技術者として、研究者としてそういったことがとても大切であるということも、特に学生たちに伝え、また授業をするにあたり念頭に置くよう心がけております。

 
 
 

大学教育実績(2006 - 2021年)

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駒澤大学

グローバルメディアスタディーズにて
年一回の授業(10年間継続)
GMSラボラトリ主催

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産業技術大学院大学

2年を担当、授業実施
授業内容:
「AI入門」
「事業アーキテクチャ入門」
「医療ビジネス検討」

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武蔵野大学

非常勤講師就任
授業内容:
「英語によるアントレプレナー入門コース」
*新設のデータサイエンス学部への協力予定

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北陸先端科学技術
大学院大学

授業内容:
「技術経営改革実践論」
IoT/AI,量子AIコンピューティングと技術経営革新

企業、教育企業向け研修・講座実績(2016 - 2021)

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日立アカデミー

日立グループ全体を対象
内容:
「AI/IOTの最先端事情研修」
(5年目)

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IoTシステム技術検定試験

モバイルコンピューティング推進コンソーシアムMCPCにて
内容:「AIプロジェクトの企画トレーニング研修」

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Singularity University, network society

Japan ambassador
内容:
ブロックチェーン、ICO

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ビジネス・ブレークスルー大学

オンラインAI教育実施
内容:
「AIプロジェクトの企画トレーニング研修」

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Skill Up AI

内容:
「AIプロジェクトの企画トレーニング研修」

メンター(2019 - 2021年)

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JST科学技術振興機構

研究成果展開事業 大学発新産業創出プログラム
START
採択プロジェクトSCORE

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JST内 SCORE

大学等の研究成果の社会還元を実現し、大学発ベンチャーの起業を目指す、JSTの「研究成果展開事業 大学発新産業創出プログラム」にて、事業化のためのメンターを務めました。

世界のAIをめぐる事情と教育について

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 今、世界に何が起こっているのか。
 18世紀後半から始まったイギリスでの蒸気機関の発明・改良やその他の技術革新による産業革命と同じような状況が、もっと広く世界規模でディープラーニングを中心にして起こっている、と言っても過言ではありません。現在の世界のAI事情はすざまじいスピードで動いており、アメリカと中国が論文の数、質において一位二位を争っている状況です。

 最先端の技術が応用の分野に入ってきたところで、ようやく日本の技術が生きるようになってきました。実際に成田・羽田などの空港で使用されている再入国の顔認証などは、きちんと産業化されているのは日本くらいのものです。また、街の中のパン屋さんには、自動的にパンを認識して合計金額を算出する装置が備わっているところがあります。ある程度のディープラーニングの技術を使っているのですが、ハードウェアとソフトウェアの両方を作っています。ハードウェアをなぜ作るかといいますと、人工知能の限界を知って限界に合わせる、例えば光線の強さを一定にし距離を一定にする、そうすることで学習させるデータを少なくすることができるわけで、つまり、よく技術を理解した上でアプリケーションを作る、応用として作る、というような具合になっているのです。このように応用に入ってきましたら、急激に日本が良くなってきたように見えます。

 ただし、最先端のところにはやはり課題があります。
 毎日登録される多数の論文を、追いかけるだけで精一杯になっていて良いものでしょうか。むしろ数学やディープラーニングの基礎に立ち返らなくてはならない状況のように思えます。

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