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AI・人工知能 EXPO セミナー詳細のお知らせ

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こんにちは。
KSKアナリティクス広報・マーケティンググループの土金です。

桜の満開宣言が出ましたね。
いよいよ来週、AI・人工知能 EXPOの開催です!

「IoT・AI時代に勝ち残るための分析チーム作りをサポート」をスローガンに、
弊社での準備もいよいよ最終段階に入っています。

本日は、EXPOで開催予定の2つのセミナーについて、詳細のお知らせをいたします。

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ミニセミナー:弊社ブースにて随時開催
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弊社が提供しているサービス、ツールに関連する8つのテーマに加えて、
IoT・AI時代に勝ち残るための分析チームの作り方、ユーザー様企業による特別講演など、
合計12のテーマで随時展開いたします。ひとテーマ20分です。

ミニセミナー内容(一部抜粋)=================================
・AI・機械学習で競争優位を生むために経営者がすべきこと
・データ分析内製化のためのコンサルサービス活用法
・見せます!最新次世代型BIツール「Looker」の活用方法
・「守り」と「攻め」これからのデータ統合基盤の作り方
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▼詳細のタイムテーブル(確定)は下記をご覧ください▼
https://www.ksk-anl.com/wp-content/uploads/2019/03/schedule_ai2019.pdf

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出展者による無料公開セミナー:展示会場内の特設ステージにて開催
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展示会場内の特設ステージにて出展社が行う無料公開セミナーです。
お席数は50です。

弊社はこの公開セミナーに、ユーザー企業 住友金属鉱山株式会社様と登壇し、
「AI・IoT時代に製造業が取り組むべき分析組織の作り方」をテーマに対談いたします。

無料公開セミナー詳細 ====================================
【日 時】4/5(金)11:00~12:00
【テーマ】AI・IoT時代に製造業が取り組むべき分析組織の作り方
【スピーカー】
住友金属鉱山株式会社 工務本部 設備技術開発部 青梅グループ グループ長 佐藤健司
株式会社KSKアナリティクス KSK Data Science University 学長 前川浩基

※お席のご予約を承ります。
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長年に渡り、データ分析・活用を行ってきた住友金属鉱山株式会社。
製造業の第一線の現場で指揮を取る佐藤氏が、データ活用の実例と共に、
「IoT時代を勝ち抜くために、本当に必要な分析組織と人材育成方針は何か」を
自らの体験を交えながら話します。

これからの時代、データ分析は自社で行うべきで、AI導入を丸投げしない組織が勝ち組になると佐藤氏は言います。
第一線の現場を知る佐藤氏の話は臨場感と重みがあり、同じ課題を抱える多くの方々に
共感していただけると思います。

対談のメンバーとして弊社から参加するのは、KSK Data Science University 学長の前川です。

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弊社のビジョンは「Data Analysis for Everyone!」(誰もが当たり前にデータ分析・活用できる社会を作る)です。
しかしながらその実現には、未だにデータ分析に立ちはだかる3つの壁の解決が必要と考えています。

①ノウハウの壁(どのように分析して良いのかわからない)
②ツールの壁(分析ツールが使いづらい、高度な知識が必要)
③人材の壁(新分野のため分析人材がいない)

前川が学長を務める「KSK Data Science University」は
上記「③人材の壁(新分野のため分析人材がいない)」を解決するために開校いたしました。

この4月から「データ活用人材育成事業」を展開し、「社内に分析チームを作りたい」「データ活用を企業文化にしたい」と
お考えの方々を様々な角度からご支援をいたします。

展示会開催中は、弊社ブースにて個別相談会も実施いたします。
コンサルタント、プランナーが常駐し、御社の課題解決に直接対応いたします。
弊社サービス・ツールをご覧いただき、ご興味がございましたら、是非お話するお時間をいただけますと幸いです。

御社のお役に立てる情報を多数ご用意してご来場をお待ちしております。
何卒よろしくお願い申し上げます。

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お問い合わせ先:AI・人工知能 EXPO専用お問い合わせフォーム
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公開セミナーのお席のご予約、個別相談会のお申し込みは
下記よりお申し込みください。
https://ksk-anl.smktg.jp/public/application/add/138

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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