Future Standard では、IoTを活用した映像解析のサービス開発を行っており、その仕組みを支える技術についてお話をさせて頂きます。前半では、AWSでサーバー側の仕組みを構築した際に、どのような設計思想に基づいてアーキテクチャを構築したのかといったポイントを中心に説明します。後半は、NVIDIAのJetsonという組み込みコンピューターを使った、Faster R-CNN を使ったエッジでのリアルタイム物体認識の取り組みについてお話させて頂きます。
Future Standard では、IoTを活用した映像解析のサービス開発を行っており、その仕組みを支える技術についてお話をさせて頂きます。前半では、AWSでサーバー側の仕組みを構築した際に、どのような設計思想に基づいてアーキテクチャを構築したのかといったポイントを中心に説明します。後半は、NVIDIAのJetsonという組み込みコンピューターを使った、Faster R-CNN を使ったエッジでのリアルタイム物体認識の取り組みについてお話させて頂きます。
Deep Learning Use Cases - Data Science Pop-up SeattleDomino Data Lab
Companies like Google, Microsoft, Amazon and Facebook are in fierce competition for teams that can build deep-learning applications. Because of deep learning's general usefulness in pattern recognition, those applications are surprisingly diverse, ranging from image recognition to machine translation. This talk will explore deep learning use cases for the major data types -- image, sound, text and time series -- as they're emerging in the private sector. Presented by Chris Nicholson, Co-Founder and CEO at Skymind.
Slides from my workshop at Hack.LU 2010 in Luxembourg. This workshop introduced the basic concepts of Return Oriented Programming with some hands-on exercises.
Machine Learning and The Big Data RevolutionRob Thomas
Data is transforming every industry, whether you are a retailer, financial services firm, a physician, or a farmer. The winners in the data era will be decided by those that can move the fastest along the big data maturity curve. There are 3 business models for the Data era, and every organization must make a conscious decision on which one they choose.
Companies achieve big data leadership by rapidly transforming their skills and learning how to automate the application of analytics through machine learning. The Big Data Revolution will highlight the winners, describe why they are winning, and offer a practical approach for accelerating your organization to Big Data leadership.
IBM Watson Technical Deep Dive Swiss Group for Artificial Intelligence and Co...Romeo Kienzler
We are transitioning from the programmatic to the cognitive computing era.IBM Deep Blue won against the world champion in Chess 1996. IBM Watson won against the two world champions in the famous US quiz show "Jeopardy" 2011. Since then, the press heavily established the term "Cognitive Computing" to the public. I will explain how IBM Watson works internally and start with Algebraic Text Extraction. DeepQA is the heart of IBM Watson and I will explain each component of this pipeline, the linguistic preprocessor, hypothesis generation, hypothesis and evidence scoring, final matching based on supervised learning and confidence estimation. Finally, I conclude with an overview of actual use cases and outline the roadmap of future work.
What's trending in the Chat Bot market so far? - Gytenis Galkis, CEO at Blue ...Edmundas Balcikonis
"What's trending in the Chat Bot market so far?" presentation by Gytenis Galkis, CEO at Blue Lime Labs for the "Barcamp: The Bots Are Coming!"event.
More info about the event: https://www.eventbrite.com/e/barcamp-the-bots-are-coming-tickets-26824432600#
米国を中心とした 人工知能(AI)の事業トレンドを紹介する.“AI”というと私がリードしたドコモの 「しゃべって コンシェル」やApple Siri ,Amazon Echo, Microsoft Cortanaなどの擬人化エージェント,あるいはロボットを想起することが多いが,米国ではより一般的にAIは農業や交通,流通など各産業における自動化,効率化技術のマーケティング用語として用いられる場合が多い.実質はデータに基づく機械学習を用いた最適化である.基盤となる実装アルゴリズムの多くは急速にコモンディティ化して行く.画像解析,パーソナル化,音声対話,マーケティングオートメーションの多くは商用化段階にありレッドオーシャン化が進みつつある.農業,教育,医療,法律,福祉,防災などこれまでIT化が進んでいなかった領域での動きを含めてAIの事業化動向を解説する.
6月6日に実施された、ソーシャルCRMプラットフォームを活用した情報交換コミュニティ「みんなのドットコムマスター広場」のオープンについての記者発表会資料です。
なぜドットコムマスターで?NTTコムチェオが?ソーシャルCRMを使った取り組みを行うのか、分り易く説明されています。
また、このコミュニティは日本でほぼ初めてLirhium Community Platformを利用しており、その特長についても分り易く説明されていますので、ぜひご覧ください。