2020年12月15~16日に開催されたイベント「SIAI2020 第 1 回インダストリアル AI シンポジウム」(主催:人工知能学会,名古屋市)のチュートリアル講演「ベンチャーによるAI活用事例」で使った資料です。
来栖川電算がトヨタマップマスター様と共同で実施している高精度地図作成に関する取り組みを紹介させて頂きました。高精度地図を自動生成する深層学習手法の話ではなく、それを活用して地図作成(アノテーション作業)業務を効率化する話です。様々なアプローチと落とし穴を分かりやすく解説しています。大きな費用対効果を生み出す地に足ついた取り組みの話でもあるので、PoC どまりでお困りの方にもお勧めの内容です。
AI を用いて「どのように問題を解くか」について考えると、主要な関心事が「どのようにデータ収集・アノテーションするか」になることが多く、データ収集・アノテーションこそが AI 研究開発の本質と言っても過言ではありません。このような流れに対応するために、来栖川電算では「一貫した正しいデータを効率的に作れるようにする技術」を研究開発し、annofab をはじめとする製品・サービスにのせてお客様へ提供させて頂いております。ご興味がある方はお気軽にご相談ください。
2020年12月15~16日に開催されたイベント「SIAI2020 第 1 回インダストリアル AI シンポジウム」(主催:人工知能学会,名古屋市)のチュートリアル講演「ベンチャーによるAI活用事例」で使った資料です。
来栖川電算がトヨタマップマスター様と共同で実施している高精度地図作成に関する取り組みを紹介させて頂きました。高精度地図を自動生成する深層学習手法の話ではなく、それを活用して地図作成(アノテーション作業)業務を効率化する話です。様々なアプローチと落とし穴を分かりやすく解説しています。大きな費用対効果を生み出す地に足ついた取り組みの話でもあるので、PoC どまりでお困りの方にもお勧めの内容です。
AI を用いて「どのように問題を解くか」について考えると、主要な関心事が「どのようにデータ収集・アノテーションするか」になることが多く、データ収集・アノテーションこそが AI 研究開発の本質と言っても過言ではありません。このような流れに対応するために、来栖川電算では「一貫した正しいデータを効率的に作れるようにする技術」を研究開発し、annofab をはじめとする製品・サービスにのせてお客様へ提供させて頂いております。ご興味がある方はお気軽にご相談ください。
2019年7月9日(火)にウィンクあいちで開催されるイベント「AI活用セミナー」で使う資料です。
AI や機械学習とは何か、来栖川電算がどのように取り組んでいるかが分かります。
資料にも登場する「アノテーション駆動研究開発」は数年前から実践している手法(具体的な手法というより考え方)です。それに名前を付けました。合理的な手法なのでお勧めです。
2019年7月9日(火)にウィンクあいちで開催されるイベント「AI活用セミナー」で使う資料です。
AI や機械学習とは何か、来栖川電算がどのように取り組んでいるかが分かります。
資料にも登場する「アノテーション駆動研究開発」は数年前から実践している手法(具体的な手法というより考え方)です。それに名前を付けました。合理的な手法なのでお勧めです。
This is the material for Gartner Summit 2018 -Customer Experience- on Feb 20, 2018 as sponsor session from Microsoft in Tokyo Shinagawa.
This Session covers innovative customer experience in the future using Azure AI, Cognitive Services, and other Azure technologies.
The document discusses internal development (internalization) and provides tips to address its challenges. It explains that internalization has benefits like creating the most suitable systems and moving faster. However, it requires having or hiring people with the right skills, and understanding the business. Selecting what to internalize, like design, development or operations, is important. Connecting existing solutions and reducing what needs to be built can help address challenges like hiring and education. Understanding the perspective of business teams can also help create the right systems.
2. 2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 2
会社概要
*機械学習とディープラーニングを含む
協力会社
会社名 株式会社キカガク
設立日 2017年1月
代表 吉崎 亮介
所在地 東京都豊島区池袋
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