第17回 人工知能研究会「今後のDeepLearning技術の発展とビジネス応用」

2017-05-14(日)14:00 - 16:00

大阪大学 基礎工学G棟5階 G516教室

大阪府豊中市待兼山町 1-3

Shigetaka Nishida Hoshimure Kenya 藤井 善隆 恩田 大輝 村松耕司 nosatohirotaka ktak199 澤井将至 大久保 聡 Akiko Hikima kudo 西本至秀 Masahiro  Inada 濱田浩嗣 Atsuhiro Semachi Yozo Kobayashi + 130人の参加者
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参加費無料

第17回人工知能研究会を大阪大学にて下記の要領で開催します!

人工知能研究会 / AIR 幹事、エクサインテリジェンス 代表取締役CEOの古屋俊和を講師として
最新のDeep Learning技術で何が可能になるのか、ビジネス応用について分かりやすく紹介します。

どなたでも参加できますので、奮ってご参加下さい!

第17回 人工知能研究会「今後のDeepLearning技術の発展とビジネス応用」

講師:古屋俊和 (株式会社エクサインテリジェンス)
日時:5月14日(日)14:00〜16:00
会場:大阪大学 基礎工学G棟5階 G516教室
申込み:https://air-osaka.doorkeeper.jp/events/60057

概要

  1. DeepLearningを使ったサービスの紹介
    DeepLearning等人工知能を使ったベンチャー企業が続々登場しています。
    さらに、技術的な発展もあり、これまで使いにくかったDeepLearningがとても使いやすくなって来ています。例えば、これまで、DeepLearningを使うには、大量のデータと大規模なGPUサーバーが必要と言われて来たましたが、少ないデータ・少ない計算量でもモデルの作成が可能になり、DeepLearningがより身近になって来ています。
    このような最新のDeepLearning技術を使ったサービスを紹介します。

  2. ワンショット学習や転移学習の技術紹介
    現在、DeepLearningで精度を出すには転移学習が主流です。転移学習よりも少ないデータで学習可能なワンショット学習と呼ばれる方法があります。
    また、ワンショット学習を用いることで数枚〜数十枚のデータでも精度が出るようになって来ています。
    これらの技術紹介とこの技術が将来どうなるか私の予測をご紹介します。

  3. ビジネス応用
    DeepLearning等AI技術が今後どのような領域で使われてやすいのかを技術的課題と社会的課題という切り口でご紹介します。
    例えば、AIの医療応用は技術的課題は少なく導入しやすいですが、法律等、社会的課題が多くなかなか広がりません。
    では、どういう領域ならAI技術を広めやすいのか、AIの使い所のご紹介します。

講師

株式会社エクサインテリジェンス 代表取締役CEO
人工知能研究会 / AIR 幹事
古屋俊和

ご不明な点があれば下記アドレスよりお気軽にご連絡ください。


人工知能研究会 / AIR
広報 堀口修平 (Shuhei Horiguchi)
shuhei.horiguchi@riken.jp

コミュニティについて
人工知能研究会 / AIR

人工知能研究会 / AIR

人工知能研究会 / AIRは、次世代を担う学生自ら次世代の人工知能研究・応用を推進していくことを目標に設立されました。大阪大学、京都大学、東京大学の学生や若手研究者を中心に1500名以上の会員で活動しています。 詳しい設立趣旨などにつきましては、こちらをご覧ください。 ー 公式ウェブサイト:http://air-osaka.tumblr.com 公式 Facebook グループ:http...

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