勉強会

エンジニアは次の勉強会をしています(終了したものを含む)。
同じ課題を持つエンジニアがグループで学習を進めています。

  • AI勉強会
  • 人工知能に関する知識を広く浅く学習する。
  • 議論を通じて人工知能に関する見識を深める。
  • 具体的な商品アイデアを出すことで、発想力をつけたり、今後の商品開発に結びつける。
  • 量子コンピューティング
    勉強会
量子コンピューティングについての基礎を学び、今後の開発、研究活動に活かす。
  • 教科書:『量子コンピューティング』(J.Gruska著、伊藤他訳、森北出版(2003))
  • 進行方法
    1. 各章を参加者で分担(1人1〜2節分くらい)する。
    2. 担当になった部分の資料をtexで作成する。
    3. 参加者は全員(担当分だけではなく、)その日行なう予定の部分をよんでくる。
    4. 勉強会終了後、勉強会で行なったこと、出された質問コメントなどをとめ研究所wikiにて報告する。
  • もりもりプログラミング勉強会
プログラミングをモリモリ勉強する。
  1. プロフェッショナルなコードを書けるようになる!
  2. 美しいオブジェクト指向設計ができるようになる!
  3. プログラミングの知識をたくさんつける!
  • ハードウェア
    勉強会
  1. ハードウェアに関する勉強をする。
  2. 何を何のために勉強するかはメンバにより異なる。
  • 数理モデル
    勉強会
  • 機械学習の理解を目的とする。
  • 最終的に、勉強会で習得した理論を具体的な問題に適用することを目標とする。
  • システム開発
    勉強会
  • 「ソフトウェア技術の活用、最適メソドロジ選定、プログラミング技法」と 上流工程知識について学習し、グループの総力としてのシステム開発能力の 向上を図る。
  • UML勉強会
UMLモデルの読み書きが普通にできる。
(開発範囲の一部を担当し、モデリングができ、他者のモデルの意味を理解できる)
  • ビジネスモデリング
  • 要求分析モデリング
  • 構造モデリング
  • 振る舞いモデリング
  • 設計モデリング
  • 測度論勉強会
  • フーリエ解析、統計学、確率論等の数理的アプローチによる技術が応用され利用されている。
  • それらの分野は測度論を基礎としておりその基礎理論を完全なまでに使いこなせるようにする。
  • 統計学勉強会
統計学の理論と実際について学び、今後研究開発を行なう際の知識の一つとする。
  1. 出来れば、参加者は予習してくる。
  2. 勉強会当日は、基本的にリーダーが作成したプリントに基づいて進行をする。参加者はその内容に対して質問したり、コメントをしたり、互いに議論したりする。毎回1〜2節ずつ進める。
  3. 勉強会終了後、勉強会で行なったこと、出された質問、コメントなどを報告する。
  • モデル理論
    勉強会
  • モデル理論を勉強し、言語と意味論の関係について考察を深めることで、自然科学的知能情報処理の探求に役立てる。
  • 脳科学
    勉強会(HuuHoo上)
  • HuuHoo上でオンラインにより、脳科学について勉強する。
  • 時間論勉強会
  • メンバー各自の知識(物理学、哲学、脳科学、認知科学等)を発揮し、「時間」という概念の理解を深める。
  • そして、「ヒトのココロ」「ヒトとセカイ」そして「ヒトそのもの」の理解に繋げることを目指す。
  • Linux
    プログラミング
    勉強会
  • 初心者を対象にLinux上でのプログラミングの知識を身につける。
  • 作業を通してLinuxのシステムの取り扱いについても習得する。
  • メンバー間の議論を通じて開発思想に磨きをかける。
  • 意思決定
    モデル
    勉強会
  • 「人の気持ちの解る機械を創る」という「とめ研」のミッションに対するアプローチの一つとして、特に「意思決定」という側面に焦点を当て、そのモデル化を試みる。
  • 数理情報
    勉強会
  • 広い意味で情報学に関連する数学やアルゴリズムを広く学び、今後のPJに役立てる。
  • 勉強の題材の候補は、情報統計力学、ICA、SVMなど。
  • 微分方程式の数値解法勉強会
  • 微分方程式の数値解法を理解する。
  • テキスト:『常微分方程式の数値解法I、II』(E.ハイラー、S.P.ネルセット、G.ヴァンナー著)。
  • 当面はテキストを講読し、定理を理解する。
  • 語学勉強会
  • これからのメインとなる技術やイノベーションの源泉となる英語で書かれた文献を紹介する。
  • 語学力の向上と先端科学知識の取得、社員同士の知識交流を目指す。
  • 専門外の人、初学者にもわかりやすく、文献のキーポイントなどを解説する。
  • 癒し勉強会
  • 癒しに関する専門技術、社会動向を調査する。
  • コンピュータビジョンプログラミング勉強会
  • コンピュータビジョン分野における最新理論・アルゴリズムの原理を理解し、実装できるようになることを目指す。
  • スマートフォンアプリ開発勉強会
  • スマートフォンアプリの開発工程について学習する。
  • JavaScript勉強会
  • JavaScriptについて、テキストでの学習を行い、業務に役立つ知識を身に付ける。
  • リーダブルコード勉強会
  • 読みやすい、デバッグしやすい、効率のよいコーディングを行えるようになる。
  • Android勉強会
  • Androidのビジネス、技術面について最新動向を調査する。
  • ベイズ推定勉強会
  • ベイズ推定の理解を通じて、推定についての理解を深め、業務に役立つ知識を身につける。
  • 画像処理基礎勉強会
  • 画像処理関連のアルゴリズムについて学び、スキル向上を図る。
  • Deep Learning勉強会
  • Deep Learningを業務で活用できるくらいまで、Deep Learningの用語、ツール、関連技術の理解を深める。
  • ディジタル画像処理勉強会
  • 画像処理技術及びそれに関係するライブラリやツールについて実装可能なレベルで理解する。
  • ソフトウェア開発勉強会
  • 実際にソフトウェアを開発することで、プログラミングスキルの向上、開発ツールの使用法の習得、アルゴリズムの理解深化を図る。
  • メンバー間での発表を通じて、広くソフトウェア開発手法の知識を共有する。
  • 深層学習勉強会
  • 深層学習の学習・実践。
  • メンバー間での発表を通じて、広く深層学習の知識を共有する。
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