金沢工業大学、人工知能IBM Watson活用した学生一人ひとりに対応した修学支援サービス開始 | IoT NEWS
2021-09-092017-07-31 金沢工業大学、人工知能IBM Watson活用した学生一人ひとりに対応した修学支援サービス開始 金沢工業大学が、昨年度9月に全学的に導入を行ったコグ二ティブ・コンピューティング・システムIBM Watsonを活用した、学生一人ひとりにあった修学アドバイスを行うサービスを8月1日から4日にかけて試験的に開始する。 金沢工業大学では、修学アドバイザーや教育支援機構の教職員が学生一人ひとりと向き合い、学生への充実した修学支援を行っている。 社会環境が複雑化する中において、学生の修学に対する価値観やニーズが多様化し、それに応えるべく150を超える様々な課外学習の機会を提供してきたが、その内容が多方面に渡るため、個々の学生にベストなアドバイスをタイムリーに行う手法の開発が求められてきた。 そこで昨年9月よりIBMとKITとの連携によりWatsonプロジェクト
次世代のワイヤーフレーム「マイクロフレーム」とは
Marcinは製品デザインのプラットフォームである、UXPinのCEOおよび共同創設者です。2010年にUXPinを共同創設して以来、彼はポーランドのシリコンバレーオフィスの製作チームをリードし手助けしてきました。 「ワイヤーフレームの時代は終わりました。インタラクティブなプロトタイプこそがすべてです。」 私たちは少なくとも７年間は、この主張を聞き続けてきました。もしこのような議論に対して、人気がすべてを証明するというなら、真実はこの主張の逆と言えるでしょう。なぜならワイヤーフレームは終わったらしいと議論され続けているという事実自体が、ワイヤーフレームは顕在で、デザインプロセスにおいて少なくとも一部のプロジェクトやデザイナーに適合する形で存続していることを証明しているからです。 ワイヤーフレームはどのように生き残ってきたのでしょうか？ 実はワイヤーフレームは進化し続けています。 ワイヤーフ
起業は1人では無理 優れた仲間を集める一言 | NIKKEIリスキリング
創業するとき、第一の関門は人材だった――。創業から5年でジャスダックに上場したワークスアプリケーションズ。創業時3人だった会社は、約6000人の企業に成長した。起業ブームが高まる今、牧野正幸最高経営責任者（CEO）は、21年前の創業当時に直面した困難を振り返る。「創業時も今も代表は3人体制。1人でも欠けたら、1年たたずにこの会社は解散していた」という牧野氏に、スタートアップを支え、企業を存続させるメンバーの見つけ方を聞いた。 システム開発、「自前」は無理と思ったが…実は、私は起業したくありませんでした。そもそも、私の強い問題意識は「日本の労働環境や慣習に合う統合基幹業務システム（ERP）ソフトが絶対に必要だ」ということでした。システムをつくるのは、資金も人材も豊富にある大きな企業にまかせるとして、私はそのビジネスを手伝いたいと思っていたのです。 ERPの開発には非常に大きなコストがかかりま
新しいことができる企業かどうかを見分ける13の質問
新しいことができる企業かどうか、もし見分けられたら、それなりに有意義である。自分の勤務先が新しいことを成功できだそうだと分かれば一安心と言える。取引先、投資先、友人知人家族の勤務先がどうなのか、それも気になる。 新しいこととは何か。すぐ思い浮かぶのは新規事業や新製品の創出である。組織の見直しや工法の改良によって既存の事業や製品の魅力を増し、売り上げを維持することも含めたい。 「新しいことができる企業かどうか」を見分ける一つの方法として、13の質問を紹介する。出所はジェフリー・ムーア氏の著書『ゾーンマネジメント 破壊的変化の中で生き残る策と手順』である。 ムーア氏は100万部以上売れた『キャズム』の著者で、テクノロジーが企業に与える影響と、企業がとるべき戦略について著述と講演を続けており、新興企業と大企業の双方に助言している。SOR（システム・オブ・レコード）、SOE（システム・オブ・エンゲ
徹底比較：Amazon、Azure、Google、IBMの機械学習機能 現時点の勝者はいるか
関連キーワード IBM（アイ・ビー・エム） | Amazon Web Services | API | Google | Google Compute Engine | OSS | Microsoft Azure | オープンソース | Watson | クラウドコンピューティング | クラウドサービス | ビッグデータ | データ分析 | ディープラーニング | 機械学習 クラウドサービスの機械学習機能を比較（英語版、記事本文では日本語版を掲載）《クリックで拡大》 データサイエンティストが機械学習モデルを構築し、運用するためのツールは多数存在する。だが適切なツールを選ぶには難しい判断が幾つも伴う。 下記の表では、Amazon Web Servicesの「Amazon Web Services」（AWS）、Microsoftの「Microsoft Azure」（Azure）、Googleの
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