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- あつの さわなか
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1 University マイクロソフトの R&D クラウド 教育 研究者のためのマイクロソフトクラウドのレシピ 日本マイクロソフト株式会社パブリックセクター事業本部クラウドアーキテクト 中田 寿穂
2 Case Studies What you can do with Microsoft Azure?
3 バージニア工科大学の事例のビデオ
4 近畿大学の事例のビデオ
5 Azure で提供されるサービス 以上のサービスを提供 5
6 共同作業の レシピ
7 Microsoft Teams とは? Office 365 でチームワークを実現するためのプラットフォーム Communication Collaboration 3 rd party solutions Tele communication Tele conference File Sharing Co-editing Issue Tracking Microsoft Teams Multi devices
8
9 UNSWでのTeamsの利用のビデオ
10 コスト管理のレシピ
11 Azure Cost Management 無償で利用可能な クラウドコスト管理サービスです 予算を作成して管理する 予算を超えそうな時に通知する クラウドのコストを最適化する
12 教育者のためのレシピ
13 Microsoft Learn 無償で利用可能なラーニングパス パンズオントレーニング
14 Azure Notebook GitHub Classroom Jupyter notebooks on Azure
15 Azure Lab Services 高速かつ柔軟な環境構築簡易なユーザー管理コストの最適化 Azure Marketplaceで提供される Windows, Linux 仮想マシンイメージを利用して 数クリックで100 台以上のハンズオン環境を準備することできます 仮想マシンへのアクセスをユーザに許可するために Azureへのアクセス許可やAzure ADへのアカウント作成などの作業は必要ありません 授業時間以外は仮想マシンを起動できない 授業時間以外に1 0 時間使用できるといった設定ができます
16 Azure Lab Services
17 Azure Lab Services
18 Data Science Virtual Machines
19 データサイエンティスト のためのレシピ
20 Advanced Analytics on Azure AI in Power BI Machine Learning Studio Machine Learning service Business User GUI GUI プログラミング Data Scientist API GUI Cognitive Service Custom Vision
21 PowerBI PowerBI Desktop PowerBI Pro PowerBI Premium
22 オーストラリア某州教育委員会事例 School Dashboard BI Landing Pages PowerBI Solution
23 BCEO Leadership Dashboard High level measures Monitoring Tool measures linked to ELT strategy Academic measures: NAPLAN, Teacher judgements, Year 12 outcomes Enrolment & Retention measures Demographic data
24 School Leadership Dashboard
25 Teacher Leadership Dashboard 日々のあらゆるデータをリアルタイムで集計 分析し すべての教職員が権限に応じたダッシュボードを見ることができる 全学校の財務状況 生徒の成績 教員の配置状況 保護者からのクレーム 校内でのケガ いじめの内容などを集計 ドリルダウンすると個人情報や 個々のいじめの内容等を参照することができる 出席率 過去の全国模試 保護者の学歴 図書室の貸出回数などをもとに各生徒の次回模試の点数予測をしたところ 正答率は 93% だった 各学校に配置されている教員の性別 / 年齢 / 職歴はもちろん 日々の授業で協働学習方式をどれくらい利用しているかを集計し 新しい教え方 ができる優秀な教員を旧来の学校に配置することで 教え方改革 を横展開している
26 Azure Machine Learning Studio
27 Azure Machine Learning Service Python ユーザーのデータサイエンスを強力に支援 1 オープンなフレームワーク普段使っている Python ライブラリ 開発環境が利用可 Pytorch TensorFlow Scikit-learn 2 コラボレーション資産をクラウド共有し 効率的なアナリティクス促進 実行履歴モデルデータソース 3 パフォーマンスと精度分散コンピューティング & 自動機械学習の利用 Azure Databricks ML Compute Azure VM 4 迅速 柔軟な運用環境あらゆる業務要件に対応できる選択肢 クラウド エッジデバイス
28 Azure Machine Learning Service 普段使い慣れているプログラミング環境が利用可能 Python SDK が入っている環境であれば 環境は限定されない Jupyter Notebook PyCharm Azure Notebook Visual Studio Code Databricks Notebook
29 Azure Machine Learning Service 最適な機械学習モデルを完全自動で作成 Automated ML Workspace データセット LightGBM 基礎情報 ( モデル種類 / 精度評価 ) 機械学習モデル 制約条件 ( 処理時間 / 回数 ) 最適なモデル生成データ前処理 複数のモデルアルゴリズム ハイパーパラメータの組合せで精度の高いモデルを算出 Scikit Learn Pipeline 形式
30 Azure Machine Learning Service
31 Azure AI Gallery
32 Microsoft R Open & Server GNU R Microsoft R Open Microsoft R Server データ処理インメモリインメモリインメモリ or ディスク 分析スピードシングルスレッドマルチスレッド サポートコミュニティコミュニティ 分析のためのパッケージ 7500 を超えるパッケージ (CRAN) 7500 を超えるパッケージ (CRAN) マルチスレッド 1:N のサーバーに対する並列処理 コミュニティ + 商用サポート 7500 を超えるパッケージ (CRAN) + 商用の高速並列関数 ライセンスオープンソースオープンソース商用ライセンス
33 Microsoft R Open & Server
34 HPC のためのレシピ
35 CycleCloud Azure 上に HPC 環境を簡単に構築 利用状況にあわせてオートスケーリング ハイブリット HPC
36 AI for Earth AI for Earth is a Microsoft program aimed at empowering people and organizations to solve environmental challenges with technology.
37 AI for Earthのビデオ
38 AI for Accessibility A Microsoft grant program that harnesses the power of AI to amplify human capability for the more than one billion people around the world with a disability.
39 AI for Accessbility のビデオ
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Microsoft Azure Microsoft Corporation Global Blackbelt Sales Japan OSS TSP Rio Fujita
Microsoft Azure Microsoft Corporation Global Blackbelt Sales Japan OSS TSP Rio Fujita Agenda Microsoft Azure Microsoft Azure Microsoft OSS 2 Microsoft Azure Promotion 3 https://azure.microsoft.com/ja-jp/free/
Hortonworks Kitase
Data Platform エキスパートに聞く クラウドで実現するビッグデータ活 本マイクロソフト株式会社 本アイ ビー エム株式会社 ホートンワークスジャパン株式会社 佐藤 直 平 毅 北瀬 公彦 Hortonworks 2 アジェンダ メジャーなクラウドにおけるビッグデータ アナリティクス関連サービスについて確認 Azure のビッグデータ アナリティクス関連サービスについて IBM のビッグデータ
マイクロソフトが提供するAI関連サービスとその最新事例
Microsoft の AI 関連サービスと最新事例の紹介 本日のアジェンダ マイクロソフトの AI への取り組み マイクロソフトの AI 関連サービス お客様の導入事例 2019 Microsoft Corporation. All rights 2 Microsoft mission Empower every person and every organization on the planet
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Microsoft Enterprise Mobility License
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00hyoshi
Network and Information 2012 SENSHU UNIVERSITY School of Network and Information 2 3 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 27 28 1 2 3 4 Business Human being Technology Information Communication Technology
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Windows Server 2016 ライセンス体系に関するデータシート 製品の概要 Windows Server 2016 は 準備が整った時点でクラウドコンピューティングへ簡単に移行できる新しいテクノロジを導入すると同時に 現在のワークロードをサポートするクラウドレディのオペレーティングシステムです 本製品は お客様のビジネスを支えるアプリケーションとインフラストラクチャに新しい強力な多層セキュリティおよび
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ROOM A Time Room ID Title 9:30 10:30 A DEV-002 Visual Studio Online 概要 ~ 開発基盤のクラウド化 ~ 今ココ 13:15 13:40 G DEV-005S.NET Core 5 on Linux and Mac OS X 5/27 Day 2 14:35 15:35 C DEV-023 15:55 16:55 A DEV-006
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大学等におけるクラウドサービス利用シンポジウム 2016 学認と Office 365 の 認証連携 日本マイクロソフト株式会社 パブリックセクター統括本部 中田 寿穂 Azure Active Directory てステキ! Shibboleth IdP と認証連携すれば Azure AD の多要素認証や Risk-based 認証が使えるようになるのよ
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斎藤参郎 saito@fukuoka-u.ac.jp データサイエンス A 2018 年度水曜日 2 限目 (10:40-12:10) 0. イントロダクション 講義の進め方 担当昨年度より 講義の方針 1) 自宅でも学習できる 2) 様々なデータ分析手法を自分でインストールし 実験できる 環境の紹介 3) データ分析技法を自習していくことができる基礎能力 講義内容で考慮すべき点 4) 多くの手法が電卓のように使える時代
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WS_EOS_user_Web
2003 2003 Server and Cloud Platform Microsoft Azure http://aka.ms/ws03mig http://www.microsoft.com/ja-jp/server-cloud/#fbid=sct1bzgkj36 http://www.microsoft.com/japan/msbc/express/campaign/azure/ http://www.microsoft.com/ja-jp/casestudies
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一緒に使おう Windows Server 2019 & Microsoft Azure 日本マイクロソフト株式会社クラウド & ソリューション事業本部テクノロジーソリューションプロフェッショナル 瀧本文男 CI16 アジェンダ 2 Windows Admin Center 4 提供形態 https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows-server/manage/windows-admin-center/understand/windows-admin-center
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ネットワークシミュレーション 無線 衛星 移動体のネットワークシミュレーション 概要 OPNET Modeler Wirelessはネットワークシミュレーションツールです 通信ネットワーク デバイス プロトコル アプリケーションの設計と解析が可能です Modelerは 1987 年に業界初の商用ネットワークシミュレーションツールとして登場したデファクトスタンダードツールです 現在 世界中の研究開発に携わる多くのお客様に使用されています
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Flexible Deployment BIG-IP Local Traffic Manager Virtual Edition BIG-IP Local Traffic Manager TM LTM Virtual Edition VE BIG-IP BIG-IP LTM VE : 1 2 BIG-IP LTM VE 9 BIG-IP LTM TMOS BIG-IP LTM VE BIG-IP LTM
今から間にあう仮想化入門とXenについて
Xen Linux 2006 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice Agenda IA Xen. Xen 4. Xen 2 19 10 1 IA IA Server Linux Windows Linux Linux
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Ver.3 ~ クラウド時代の ID 連携を支援する ~ オープンソース ソリューション テクノロジ株式会社 http://www.osstech.co.jp/ Copyright 2016 Open Source Solution Technology, Corp. 1 クラウド時代の ID 管理 1. 管理対象の分散化 オンプレミスとクラウドサービスの混在 システムごとの ID 管理 2. 3.
製品別利用規約
製品別利用規約 以下のリストは 特定の製品に適用される追加の利用条件を示す 個々の製品名の後に示される数字は 当該製品に適用される利用条件の番号を表す ここに示す利用条件は 本契約を補足するものである 各利用条件の具体的な内容は 製品リストの後に記されている 注文関連ドキュメントで特に断りのない限り エクステンション製品の利用条件は 対応する製品の利用条件に準拠する デスクトップ製品 ArcGIS
オープンソース・ソリューション・テクノロジ株式会社 代表取締役 チーフアーキテクト 小田切耕司
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目次 初めに... 3 実習用 PC... 3 USB ケーブル... 4 Visual Studio 2015 のインストール... 4.NET Micro Framework SDK のインストール... 6 Azure SDK のインストール... 9 補足 NET Micro F
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Microsoft 365 Business 中小企業のお客様に最適な 統合ソリューション 日本マイクロソフト株式会社 日本が直面している課題 1 生産年齢人口の減少 2 労働生産性 国際比較 3 労働時間 国際比較 22%の日本労働者が週に 50時間以上働いている 労働 量 の挑戦 一部の従業員 介護 育児制度 労働 質 の挑戦 経営課題として取り組む働き方改革 全社員が実践して効果を最大化 中小企業における
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