医療・介護分野における実践データサイエンス

膨大なデータを駆動して医療・介護マネジメントに取組む、というやり方だけど、実践できっちり効果を出すのって容易じゃない、ということでしょうよ。

まずは、ココイラの技法を体系化して、実践データサイエンスを可能にする人財育成って必須で、個人的には品質経営を基盤にアレコレと・・・。

もちろん、医療・介護のことをしっかり理解する、ということが必要で、対象に入り込む、という努力ってデータサイエンスを究めるのに必須、そんなこと。個人的は、既に入って奥に進めないでいる感じではあるけど、何しろお勉強をして・・・。

他の家の芝生を荒らす癖の厄介さ

困った癖への対処だけど、関わらない、ということが良いかと。忘れる、ということでもあって・・・。

オリジナルの構築ができない、ということが永年的に続くと、妙な癖に陥る、という場合があって、要は、他の家の芝生を荒らす、という厄介な状況に。常に、下を潰す、ということでもあって、やはりココロに問題が・・・。

若い頃に出会ったオカシな先生方のことだけど、ちょっと思い出して。とりあえず、合掌。

システム科学と意思決定、およびマネジメント

AIビジネスの基礎を固める、ということを自分に課している、そんな状態。とりあえず、システム科学と意思決定、およびマネジメントのアタリをしっかり構成する、ということに。

やり方は、自分本位で・・・。要は、信頼性理論を編む、ということ。

将来の機会を喪失することの把握と回避

曖昧さはあるけど、将来の機会を喪失することの把握って大切でしょうよ。もちろん、意思決定を行って回避に繋げる、ということも。

先の予測って大切で、AIの基本もココイラと絡む、ということでしょうよ。

AI故障診断とエンジニアリング・サービス、およびグローバル・ビジネスの変革

ものづくり企業さまの変革だけど、サービスとの融合が要でしょうよ。AI故障診断は、何しろ重要だし、IoTと絡んでグローバル・ビジネスとも絡むことで・・・。

応用力学とAI技法の融合

ロボティクスの基盤だけど、ココイラかなーと。応用力学とAI技法の融合、そんなこと。もちろん、機械学習と統計制御も含めてのこと。

情報量規準ってやはり偉大、ということが個人的には重要で・・・。もちろん、ロボティクスの基盤の奥にある数学の構成って、とても巧みで鮮やか、そんなことかと。

英語によるデータサイエンスおよびAI技法の授業

海外の大学院ではonlineでココイラの授業を提供、そんな状況でもあるの。データサイエンスおよびAI技法のこと。

確かに、多くの方々の関心が高い分野でもあるし、高額だけど、授業料を支払って確実にこの分野の基礎と応用を身につける、そんなことに努力するのが稀有じゃない、ということでしょうよ。

もちろん、教える側としては、教材開発が要で、PythonかRstudioでココイラをしっかり組む、ということでしょうよ。もちろん、理論の説明もしっかりと・・・。

TensorFlowとKerasは、PythonとRstudioで同じように使えるので、確かにどちらでも良いのだけど、ベイズだけを考えると、違いもあるので、ココイラをどう扱うかの検討って必要で・・・。

個人的には、授業開発だけはやっておこうかと・・・。職業上の癖で、仕込みって何しろ大切。まあ、企業の方々向けに信頼性絡みに関しては、既にセミナーをやっているけど、英語となると、やはり面倒で・・・。だけど、グローバルで捉えると、何しろ勢いを感じる、という具合。

次は、量子計算だし・・・。

Statisticsの補講

英語での授業だけど、補講とZOOMで定期試験対策を解説、そんな予定。試験も英語で出題なので・・・。

地道にコツコツと・・・。

Mind と Passion の育み

高度専門職の養成だけど、教養も含めて、ココイラに関わることって無意味では無いでしょうよ。

個人的なオモイのことで、MindとPassionの説明って難しい、ということ。だけど、これらの育みってとても大切でしょう。

品質・信頼性・安全性における深層学習の基礎と応用

とりあえず、ココイラを整理、ということが良いでしょうよ。品質・信頼性・安全性における深層学習の基礎と応用のこと。

表面的なやり方だけ、というのがどうも好きになれないのだけど、まずはこのアタリの基本から積み上げる、ということが重要で、だから容易じゃない、ということでもあって・・・。

コツコツと拘りながら創造を具現化し続ける、という単純なことでもあるけど・・・。