ICT技術:ICT Technology

保護中: 分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用れる分散データ処理を可能とするApache Sparkの活用 -アプリケーションの開発と実行(強制終了、yarn-clientモード、yarn-clusterモード、YARN、管理コマンド、クラスタ、python、Clojure、Shell、AWS、Glue、sparkplug、spark-shell、spark-submit、Nodemanager、HDFS、Sparkアプリケーション、Scala、sbt、plugin.sbt、build.sbt、ビルド、sbt-assemblyプラングイン、JARファイル)

2022.12.27

IOT技術:IOT TechnologyStream Data Processingweb技術:web technologyアーキテクチャデータベース技術:DataBase Technologyネットワーク技術ハードウェアマルチエージェントシステム時系列データ解析機械学習:Machine Learning

Dockerとは?その利点と課題、仮想化基盤との相違点とアーキテクチャ概要

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるDockerの利点と課題、仮想化基盤との相違点とアーキテクチャ概要(cgroups、資源管理ツール、仮想ファイル、Linuxカーネル、Windows、Windows Server、pid名前空間、user名前空間、uts名前空間、net名前空間、nmt名前空間、ipc名前空間、ハイパーバイザー型、名前空間、仮想化ソフトウェア、WIndows Server Container、無停止サーバー、ミッションクリティカル、ライブマイグレーション、キャパシティプランニング、オーケストレーション、kubernetes、イミュータブル・インフラストラクチャ、ディスポーザブル・コンポーネント、疎結合、IaaS、クラウドコンピューティング)

2022.12.26

ICT技術:ICT Technology

保護中: Apache SparkとMLlibによる大規模な機械学習

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるApache SparkとMLlibによる大規模な機械学習(予測値、RMSE、因子行列、ランク、潜在的特徴、近傍領域、二乗和誤差、Mahout、ALS、Scala、RDD、交互最小二乗法、alternating least squares、確率的勾配降下法、永続化、キャッシュ、Flambo、Clojure、Java)

2022.12.15

ClojureLarge-Scaleデータアルゴリズム:Algorithms機械学習:Machine Learning

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(1)概要

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される強化学習に対するニューラルネットワークの適用の概要(Agent、Epsilon-Greedy法、Trainer、Observer、Logger、確率的勾配降下法、Stochastic Gradient Descent、SGD、Adaptive Moment Estimation、Adam、Optimizer、誤差逆伝搬法、Backpropagation、勾配、活性化関数、バッチ法、価値関数、戦略)

2022.12.14

pythonアルゴリズム:Algorithms強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics

分散データ処理を可能とするApache Sparkの導入と環境設定

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される分散データ処理を可能とするApache Sparkの導入と環境設定(NodeManager、YARN、spark-master、ResourceManager、spark-worker、HDFS、NameNode、DataNode、spark-client、CDH5.4、haddop、Yum、CentOS)

2022.12.13

IOT技術:IOT TechnologyStream Data Processingweb技術:web technologyアーキテクチャコンピューター時系列データ解析

マイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes(minikube、コンテナ、デプロイ、kube-ctl、ローリングアップグレード、自動ビンパッキング、水平スケーリング、スケールアップ、スケールダウン、自己回復、kubelet、kube-apiserver, etcd, kube-controller- manager, kube- scheduler、Pod、kube-proxy、Docker CLI、Docker Registry、cgroups、Linuxカーネル、カーネルネームスペース、ユニオンマウントオプション、Hypervisor)

2022.12.12

アーキテクチャコンピューターネットワーク技術マルチエージェントシステム

保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(3)経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:ValueベースvsPolicyベース

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるモデルフリー強化学習のpythonによる実装ValueベースとPolicyベース(経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか、Deep Q-Network、深層強化学習、Off-policy Actor Critic、Q-Learning、SARSA、Actor Critic法、Multi-step Learning、TD法、Monte Carlo法、TD(λ)法、Epsilon-Greedy法)

2022.12.02

pythonアルゴリズム:Algorithms強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics

保護中: ClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装(ミニバッチ、Mapper、Reducer、Parkour、Tesser、バッチ勾配降下、結合ステップ、パーティショニング、uberjar、Java、バッチ型勾配降下法、確率的勾配降下法、Hadoopクラスタ、Hadoop分散ファイルシステム、HDFS)

2022.12.01

ClojureLarge-Scaleデータ微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI(Galea、VR、steam deck、Valve、Steam、EEG、EOG、EMG、EDA、PPG、Panatronix、UX、瞑想、ストレス、島津製作所、NIRS、リハビリテーション、外骨格ロボット、BMI神経リハビリテーション、Blackrock Microsystems, LLC、機能代償型、機能回復型、非侵襲型、fMRI、侵襲型、脳磁場測定、近赤外光計測、NIRD、脳波、脳波センサー、義手)

2022.11.30

IOT技術:IOT TechnologyStream Data Processingコンピューターハードウェアユーザーインターフェース/データビジュアライゼーション

マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用(Riemann、ロールアップ、スロットル構造、KafKaプラグイン、UTC、timbre、LogStash、log4j、tools.logging、構造化ロギング、一般的なログフォーマット、可視化機能、ダッシュボード、Kibana、パイプライン、UDP、Collectd、RRD、stdin、stdout、ELK Stack、Elastic Stack、Apache Kafka

2022.11.28

Clojureアーキテクチャコンピューターセキュリティデータベース技術:DataBase Technologyマルチエージェントシステム