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Aiカンファレンス 2017@ビッグサイトでの講演資料です。自動車、ロボット、バイオヘルスケアでの応用事例、および今後の課題について書いてあります。

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最新の⼈人⼯工知能技術とその応⽤用
〜~⾃自動⾞車車、ロボット、バイオヘルスケア〜~
Preferred  Networks
岡野原 ⼤大輔
hillbig@preferred.jp
2017/1/19@AIカンファレンス
アジェンダ
l 会社紹介
l 深層学習と⼈人⼯工知能
l 実世界の事例例
̶— ⾃自動⾞車車
̶— ロボット
̶— バイオ・ヘルスケア
l 深層学習の研究の最前線
̶— 少数の事例例からの汎化
̶— 情報の組織化
̶— 物理理モデル、⼼心理理モデル
会社紹介:Preferred Networks (PFN)
l IoT時代に合わせた分散知能を備えた新しいコンピュータを創造する
l 2014年年3⽉月創業
l 東京オフィス,  シリコンバレーオフィス
l 従業員:約60⼈人 殆どが研究者、エンジニア
l 主な出資者 FANUC,  Toyota,  NTT
3
We are hiring !!!
AutomotiveHumanoid  Robot
Preferred Networks’ positioning in AI: Industrial IoT
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Consumer Industrial
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Device
PhotoGame
Text
Speech
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Robot
Automotive
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Smart  City
Industry4.0
Industrial IoT
ディープラーニング(深層学習)とは
l 層が深く、幅も広いニューラルネットワーク
を利利⽤用した機械学習⼿手法
l 2012年年の⼤大ブレーク以来、研究コミュニティ
のみならず産業界に多く使われてきた
– 2014〜~2015年年中に出された関連論論⽂文数は1500を超える*
l 画像認識識、⾳音声認識識などで劇的な精度度向上を果たし、そ
の多くが既に実⽤用化されている
5
2014年の一般画像認識コンテストで優勝した
22層からなるのGoogLeNetの例 [Google 2014]
*http://memkite.com/deep-‐‑‒learning-‐‑‒bibliography/
急激に複雑化するニューラルネットワーク
2012年年〜~2014年年
6
AlexNet, Kryzyevsky+, 2012 ImageNet winner(8層)
GoogLeNet, Szegedy+, 2014
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