GPUの理解とディープラーニング

CUDAの仕掛けをアレコレと理解，そんな試みをしている，という状態．結局，Cを使って性能評価をしっかり確認できるくらいの力量って大切，そんなことかと．

Jetson Nanoで遊んでいる，という師走の日々なの．

トランジスタ技術，2019年9月号を手に入れて，アレコレとお勉強，そんなことでもあって，詳しく解説して戴いて助かる，という思い．余りに自分がNVIDIAのGPUのこと知らな過ぎて・・・．

ディープラーニングだけど，計算の実装手段と捉えて，ベイズ推論のアルゴリムを組むのに巧みにココイラを使う，そんなことが必要で・・・．

そう言えば，恩師の教えでは，機械であっても電子に強く，ということだったかと．そうそう，元々は機械なの，それと制御もで．正確には舶用が付くけど．

テキストマイニング

アレコレと・・・．ココイラもビジネス・アナリティクスでは，何しろ重要．

AR,VR and Personalization

アプリケーションの創成だけど，ビジネス・アナリティクスと絡むことでもあって，ココイラのこともアレコレと・・・．それと，品質経営の範疇でしょうし．

AR,VR and Personalizationに関しては，この先，サービスの要になっていくでしょうし，やはり探求って大切．

そう言えば，CPU＆GPUを使ったコンピュータの展開だけど，ビジネスを大きく変えていく，ということになって，AR,VR and Personalizationのアプリケーション創成もさらに発展して・・・

経営数学およに経営統計学，そしてファイナンスのAI

ファイナンスにおける学習推論のアルゴリズムだけど，ココイラを身につけるには，経営数学と経営統計学を地道に積み上げるお勉強を続ける，ということって必須でしょうよ．あくまでも，経営の学生さん向けのやり口，となるけど．

だけど，ビジネス・アナリティクスとして，ということが前提なので，アナリストとしての力量も同時に必要，ということでしょうよ．

そう言えば，ウチの大学だけど，全体を俯瞰すると，計算科学およびその応用に関しては，今後の展開の勢いってもう止められない，そんなことでしょうよ．個人的には，ビジネス・アナリティクスの基盤を大切にする，そんなことでもあって・・・．要は，ビジネス・スクールにおける位置づけを・・・．

IoTによるサービス品質のマネジメント技法，および機械学習

ビジネス・アナリティクス絡みのアルゴリズム開発だけど，ビジネスそのものの発展でもあって，かつハードのイノベーションも促す，そんなことに．

エッジとクラウドを使ったIoTに基づく製品信頼性のモニタリングのアタリて，サービスとしての品質向上が要でもあって，かつビジネスを創る，そんなことでのデザイン構成って必須でしょうよ．

この分野って社会安全の基盤にもなるし，CSVでもあって・・・．

品質・信頼性・安全性だけど，何しろ新しい概念で全体をまとめ直して様々な企業さまにご理解戴く，ということが個人的な使命かと．

情報数理物理とビジネス

横断的に展開する情報産業だけど，より高度な情報知能のアルゴリズムを開発し続ける，そんなことって必須でしょうよ．

ビジネスが基盤，そんなこともこの先ずっと崩れないこと，という気がしているの．

情報科学系とビジネスの融合って，何しろ重要で・・・．

そう言えば，信頼性・保全性絡みのエンジニアリングだけど，情報知能やデータサイエンスと融合して経営実績の向上に繋げる，というのって，実は経営の理論も必要なの．機械学習の適用だけじゃない，ということでもあって・・・．

個人的には，ディープラーニングのエッジ処理の開発を・・・．それと，ビジネスモデルおよび戦略も考究して・・・．