エンジニアリングとビジネスの新展開

クルマだけど、やはり変化の勢いを感じる、という状況でしょうよ。この10年でも確かに大きく変わっているし、この先の10年を考えるとAIとEVの革新ってさらに飛躍して・・・。

だけど、エンジニアリングだけでなくビジネスも変化している、そんな構図でもあって・・・。ココイラの新展開のコアを探る、個人的にはそんなことに興味があるの。要は、クオリティ、そんなことを考えていて・・・。

頑張りましょう。

入力と出力による知識形成

線形システム理論とその解析だけど、伝達関数を使った特性の同定って余りに偉大、そんなことを感じているの。制御まで考えると、仕掛けが巧み、そんなことかと。

非線形の複雑なシステムをどう考えるか？　故障のシステム解析、そんなことを考えていて・・・。

信頼性工学ってシステム論をベースとした体系だったはずで、かつ故障物理といった現象の解明にも広がって、エンジニアリングの基盤でもあるでしょうよ。もちろん、マネジメントとも絡んで、先端の学問領域、という気がしているの。

だけど、入力と出力の考え方だけど、考察を深めるのに重要のように思えて・・・。

頑張りましょう。

AIとクオリティ・マネジメント

クラウドとミドルウェアに基づいてビッグデータを対象とした機械学習だけど、AIを活用したクオリティ・マネジメントでは必須、そんなことになっていくでしょうよ。

で、ココイラを扱える能力だけど、Python、R、それにSASといったツールを使って自在にアルゴリズム開発が可能、そんなことが望ましいって考えているの。もちろん、ミドルウェアやサーバーも弄れる、そんなことも必要で、データサイエンティストとしてもかなり高度、という位置づけでもあるでしょ。

だけど、あくまでもクオリティが専門、という状況での付随的な力量、ということ。統計的品質管理を超えているように思えるけど、でもココイラの範疇、そんな見方もできるかなーと。

ビジネス・アナリティクス、要はそんな言い方の範疇、という気もしていて、何しろ経営とデータサイエンスの両方をしっかり理解して・・・。既に、この分野の広がりってかなり進んでいるでしょ。

頑張りましょう。

12月21日(金)のつぶやき

機械のことは機械にしかわからない goo.gl/bbBEqn

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月21日 - 06:59

AIのための知識処理の理論研究 goo.gl/Ee2FZQ

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月21日 - 07:08

レポートと卒論 goo.gl/DjPhTM

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月21日 - 07:21

階層ベイズによる情報学習の仕掛け

ココイラだけど、やはり奥深い、そんなことかと。

アルゴリズム開発もまだまだ開拓すべきことが多い、ということでしょうよ。

頑張りましょう。

鍛錬すべき時の過ごし方

鍛錬すべき時期を過ごしても、ここでの取り組みが悪ければ機会を逃すというリスクってあるでしょ。やはり、このことをしっかり考える必要があるように感じているの。

卒論だけど、提出されたものを確認している、只今、そんな状態。1月にはプレゼンの後の口頭試問、それと論文修正、といったことを学生さん方には課す、そんな予定。

鍛錬すべき時期をどう過ごしたのかの一つでしかないけど、卒論ってやはり2年間のゼミの総括、そんなことでもあるので・・・。