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Jonathan Sanito, Nishimura Takahiro
Microsoft
Mathematics, Statistics and Data Analysis
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Course added: 17 May 2017
データを収集、変換、分析、可視化するために、データ・サイエンティストがよく使う一般的なツールの1つ、Excel であなたのスキルを磨きましょう。 Excel は、データの分析と可視化の目的で広く使われているソリューションの 1 つです。改善された可視化と高度なビジネスロジックを備えた、より多くのデータの分析を可能にするツールが含まれています。このコースでは、Excel 2016でこれらの新しいツールの最新バージョンを、Microsoft Excel製品チームのエキスパートより紹介します。各種のソースからデータをどのようにインポートするかを学び、データソースを組み合わせてマッシュアップを作成し、...
1 April 2018
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Learn the history, ideas and concepts behind contemporary Japanese architecture through four architectural facets and five generations of architects. This series will explore four facets of contemporary Japanese architecture; theory, technology, city, and humans. It will also span five generations of...
31 July 2016, 5 weeks
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Learn both traditional and aspirational ethics in science and engineering to improve human well-being. 本科目は、「志向倫理」を重視する、新しいタイプの科学技術倫理に関する最初のMOOCである。 Want to learn how to identify and solve every day ethical issues in engineering and science? If yes, this is the course for you! Ethics plays an integral...
28 June 2017, 6 weeks
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Takako Toda
WasedaX
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Course added: 9 July 2016
Practice pronunciation and improve your spoken Japanese in context. ひらがなのある説明(せつめい)はこちらをクリックしてください。 您可以查看网頁,动画在XuetangX One of the most challenging aspects of learning Japanese is pronunciation. Most non-native Japanese speakers, whether basic level or advanced, have experienced at least one situation...
6 April 2020
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Learn the history, ideas and concepts behind contemporary Japanese architecture through one facet of Japanese architecture, technology. This is the second course of “Four Facets of Contemporary Japanese Architecture” series, with the focus on the second facet: technology. The technology portion will...
16 April 2018, 7 weeks
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AIやコンピュータでやっていることは「計算」です。超入門的プログラミングで「計算」の設計法を体験しながら,コンピュータサイエンスの基礎を学びます。“Computations” are what computers, including those utilizing Artificial Intelligent algorithms are actually doing. Learn about the basic and key concepts of computer science while experiencing how to program and...
7 August 2019
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Jun Fudano, Daniel Schwarz
TokyoTechX
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Course added: 12 May 2020
Learn about Science, Engineering, Artificial Intelligence (AI) and Data Ethics to improve human well-being. 人が「よく生きる(well-being)」ために必要となる、科学技術、人工知能(AI)、およびデータ倫理について学びます。 Want to learn how to identify and solve every day ethical issues in engineering, science and Artificial Intelligence (AI)? If yes,...
27 May 2020
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Course added: 17 September 2018
機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラル ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。 問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。さらに、機械学習(ML)がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題...
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Course added: 17 September 2018
この 5 週間のオンライン速習専門講座は、Google Cloud Platform でデータ処理システムを設計、構築する方法を学ぶための実践的な入門コースです。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。 このコースでは、次のスキルについて学習します。 Google Cloud Platform 上でデータ処理システムを設計し構築する 非構造化データを Cloud Dataproc 上で Spark と ML の API...
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Course added: 17 September 2018
機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能になるデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、データセットを繰り返し作成できる方法について解説します。 コースの目標: ディープ ラーニングが注目を集めている理由を知る 損失関数とパフォーマンス指標を使用して、モデルを最適化および評価する 機械学習で発生しがちな一般的な問題を軽減する 再現可能なスケーラブル トレーニング用、評価用、テスト用データセットを作成...
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Course added: 17 September 2018
このオンライン コースでは、Google サイト信頼性エンジニアリング(SRE)から得られた実績のある設計パターンと原則を使用して、Google Cloud Platform 上で信頼性のある効率的なソリューションを構築する方法を学習します。このコースは、Architecting with Google Cloud Platform 専門講座の後続コースで、この専門講座の他のコースで取り上げている技術を習得済みの方を対象としています。 受講者はプレゼンテーション、チャレンジ、ハンズオンラボを通じて、信頼性と安全性の高い GCP デプロイの設計方法と、可用性とコスト効率に優れた方法で GCP デ...
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Serverless-ml-v2
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Course added: 17 September 2018
この 1 週間の速習オンデマンド コースでは、Google Cloud Platform での機械学習モデルの設計と構築を実践しながら学びます。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、機械学習(ML)と TensorFlow の概念を学習し、ML モデルの開発、評価、製品化の実践的なスキルを習得します。 目標 このコースでは、次のスキルについて学習します。 ● 機械学習のユースケースを理解する ● TensorFlow を使用して ML モデルを構築する ● Cloud ML を使用してスケーラブルでデプロイ可能な ML モデルを構築する ● 前処理と、複数の特徴を組み合わせることの重要性を理解す...
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Course added: 19 April 2019
この専門講座では、アプリケーション開発の方々に設計、開発、デプロイなどGoogle Cloudのエコシステムでシームレスなコンポーネントの統合を学んでいただけます。デモ、プレゼンテーション、ハンズオンの演習を行うことで、GCPサービスやトレーニング前の機械学習API がカバーされています。 このクラスはアプリケーション開発者がクラウドベースのアプリケーション作成、またはGCPで稼働中の既存アプリケーションの再設計をおこなう方に適しています。 学習項目は以下のとおりです。 アプリケーション開発のベストプラクティス アプリケーションデータのための適切なデータストレージを選択 連合アイデンティティ管...
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Course added: 17 September 2018
「Art and Science of Machine Learning」へようこそ。このコースでは、機械学習モデルの微調整と最適化を行って高いパフォーマンスを得るために不可欠な直感と判断力、実験のスキルを習得します。 このコースでは、モデルのトレーニングで調整に使用するさまざまなノブやレバー、すなわち「ハイパーパラメータ」について学びます。最初にこうしたハイパーパラメータを手動で調整してモデルのパフォーマンスに与える影響を観察し、使い方に慣れてきたら、Google Cloud Platform で Cloud Machine Learning Engine を使用して、自動的に調整する方法を...
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Course added: 17 September 2018
機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。Google では機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。こうした捉え方が、機械学習モデルのパイプライン構築を考えるうえでなぜ有効なのか説明します。次に、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 5 つの段階について説明し、こうした段階を省略しないことの重要性について論じます。最後に、機械学習が助長する可能性のある偏見の認識と、それを識別する方法について説明します。
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Course added: 17 September 2018
この 1 週間のオンデマンド速習コースでは、Google Cloud Platform が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントも含まれます。Console と Cloud Shell を使用して Google Cloud Platform を操作する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計...
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Course added: 10 August 2018
このコースでは、Google Cloud Platform(GCP)の操作に必要な重要な概念と用語について説明していきます。Google Cloud Platform で使用できる Google App Engine、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Google Cloud Storage、Google Cloud SQL、BigQuery などのさまざまなコンピューティング サービスとストレージ サービスについて説明し、それぞれを比較します。さらに、Google Cloud Resource Manager のリソース階層や Google...
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Computing-storage-security-with-gcp
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Course added: 17 September 2018
このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud Platform が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、ネットワークの安全な相互接続、顧客指定の暗号鍵の使用、セキュリティとアクセスの管理、割り当てと請求、リソース モニタリングなど、実用的なソリューションの実装についても学習します。 受講条件: このコー...
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Course added: 5 August 2019
このコースは、Kubernetes と Google Kubernetes Engine(GKE)を使用して効率的なコンピューティング インフラストラクチャを構築する方法に焦点を当てたスペシャライゼーションの一部です。このスペシャライゼーションでは、GKE などの Google Cloud Platform が提供するサービスにコンテナ化したアプリケーションをデプロイして管理する方法を紹介します。受講者は、講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ポッド、コンテナ、Deployment、Service などのインフラストラクチャ ...
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Course added: 17 September 2018
機械学習モデルの精度を高める方法や、特に有効な特徴を抽出するためのデータ列の見極め方を知りたい人におすすめのコースです。Feature Engineering on Google Cloud Platform では、良い特徴と悪い特徴の要素について、また、機械学習モデルで最適に使用できるように、特徴を前処理して変換する方法についても取り上げます。 このコースでは実践演習として、インタラクティブなラボを使用し、Google Cloud Platform 内で特徴を選択して前処理を行います。インストラクターが解答のコードについて説明します。解答のコードは、今後、皆さんが自身の ML プロジェクトに...
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