Policy:ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのであらかじめご了承ください。代理で参加いただくことは可能ですので、連絡先のメールアドレスへご連絡をお願いいたします。ディープラーニングの実社会での活用を推進するコミュニティです。先端技術を実際のビジネスに応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロたちが毎月の勉強会や教育活動をベースに、ニーズに合わせた最適な技術を選択し開発した事例や最新技術動向の情報発信を行い、ソリューション検討を具体的に行えるようにします。マイクロソフトとPFNの協業から生まれました。​コミュニティご紹介資料はこちらです。カンファレンス過去、アルゴリズム自体の研究と精度に大きな注目が集まってきましたが、ディープラーニングの実社会での活用には様々な技術要素が必要です。やってデータを集め、アノテーションし、蓄積するのか。学習済みモデルをどうやってシステムに組み込み、どのような環境(クラウド?エッジならどのチップ?)で動かすのか。データドリブンな機械学習システムをどうやって継続的に運用していくか。市場に枯渇している機械学習関連エンジニアの育成も大きなブロッカーです。Tech/Chip、Careerの5カテゴリーで21セッション、8つのLTを各領域で経験豊富な専門家が講演を行います。技術者が深層学習の実社会での活用に必要な技術に1日で触れ、学ぶことができます。1日目はハンズオンを開催しております。こちらも併せてご参加ください。今回は無償化いたします現在の集客見込みでは会場キャパに届かない予定でございます。魅力的な講師陣による講演を聞いて頂けないとイベントの意味がございませんので、今回はイベント自体を無償化いたします。有償チケットご購入いただいた皆様には事務局よりPaypal経由で10月上旬をめどに返金しますのでそちらをお待ちください。0円(当日現金不可、コンパス集金は事務局の株式会社中外が代行します。)当日Connpassの受講票(携帯の画面でOK)とお名刺2枚をお持ちください。限界まで会場費用削っているのでWifiはございません。セッションの割り振りはイベント当日まで変更の可能性があることをご容赦ください。株式会社Ghelia表現が不適切であったため修正します。全カテゴリの話を含む広範なセッションとなります。Learningの技術的アプローチおよびPowerBIを使ったサービス開発のお話。今後の業界を超えた活動の一部もお話しします。経由で連携する事になります。アプリケーションへの組み込みを、既存のサンプルコードを題材にHackしていきます。Learningモデル開発では、複雑な環境構築・計算リソースの確保・大量に発生するデータや学習履歴の管理といった煩雑な作業が多く発生し、貴重なAI開発者の時間を奪ってしまうという問題が起こっていました。そこでAI技術者の作業効率向上のため、これら副次作業を自動化・効率化するためのAI開発プラットフォーム「KAMONOHASHI」を開発し、OSSとして公開しています。本セッションでは実体験を元に、AI開発にて発生する課題とそれを技術的にどう解決したのか、OSSの内部まで踏み込んで詳しくご紹介します。顔認証に代表される画像認識AIがスマートフォンで実用化された背景には、デバイスの性能向上と、ディープラーニングによるエッジ推論技術の発達という、ハードとソフトの2つの側面があります。近年では、メイクや髪色などのおしゃれシミュレーションにAIを活用した映像加工アプリが人気を集めています。本講義では、Android/iOS端末におけるエッジ推論のパフォーマンスを最大限に引き出すために、自身の開発経験からフレームワーク選定やモデル設計のノウハウを共有いたします。Explainerで推論結果の説明性を獲得する手法について解説します。カテゴリカルデータの場合、ラベルエンコーディングとOne-Hotエンコーディングの前処理を実施してから機械学習を実施しますが、これらの前処理をどのように用意すればAzure上でAutoMLとExplainerがシームレスに連携できるのかについて解説します。本セッションの後半では弊社で研究・開発を実施しているテキストデータに対する説明性に取り組みを紹介します。具体的にはBERTと呼ばれる自然言語処理のディープラーニング・モデルを利用し、教師あり学習の推論結果を説明する手法を紹介します。Symbiosys)」の延長線上にある。本論では、ヒトと計算機の共生とはどのような志からスタートしたのか振り返り、これから先、IT革命の延長としてのAI革命のあり方、そこで実現が期待されること、そして社会実装の現状について考察する。自動翻訳技術は、母語の異なる話者同士の円滑なコミュニケーションを支援するだけではなく、社内における翻訳作業の効率化や多言語システムの構築など様々な場面で用いられている。2015年にニューラル機械翻訳モデルが登場して以来、その翻訳システム性能の改善/課題はたびたび話題となっている。Translatorにおける機械学習モデルおよび技術について解説する。Aidemyは機械学習技術等のデータサイエンスに特化したオンラインのプログラミング学習サービスです。本発表では、Aidemyにおけるサービスから受講者のログデータなど取得されているデータについて説明し、それらのデータをどのように活用してサービスの改善を行なっているかの事例を紹介します。受講者の問題への回答率、離脱率や受講ルートの解析を用いた教育講座の品質の定量化やパーソナライゼーションのための取り組みについてお話しします。オフラインマーケティングでのAI活用を通して、どのようにAIが現場で活用され、AIプロジェクトに関わる人たちにとってどのような知識・技術が必要になるのかを紹介していきます。AIプロジェクトを成功させるためには、「データ」、「アルゴリズム」、「ビジネスモデル」の3つの理解が重要になります。この3点をつなぐスキルが今後現場で活躍するエンジニアには必要になると考えられます。本セッションでは、これらの点を網羅的にお伝えしていきます。これからのAIの「活用」の時代に、現場で活躍していく方々の1つの地図のようなものとなればと思っております。スタートアップであるRidge-iを例に、スタートアップで働くことやエンジニアのキャリアをどのように考えていくと良いかかなどを紹介する。実際に働いているエンジニアの個別キャリアを紹介しつつ、エンジニア・リサーチャーの様々なキャリア像を具体的にイメージできるようにする。富士フイルムのデジタルトランスフォーメーションへの取り組み紹介を通して、情報科学系人材が活躍できる業務領域や情報科学系人材にもとめられる技術・技能をご紹介いたします。自然言語処理や音声技術を使ったサービスのマーケット・トレンドや、そのサービス品質向上に寄与するアノテーションについての情報をお届けします。AIの最先端を行くシアトルで日々テックジャイアンツにAI向け学習データを提供する、DefinedCrowdだからこそお伝えできるユースケースについてもお話します。電化製品やプログラムにより実装されるシステム同様に、AIを用いたシステムも製造物責任から逃れることはできません。加えて、学習に用いるデータは、従来のデータを消費する分析とは異なり、形を変え永続します。このことにより、商用システムにおけるAIの使用は、従来のアルゴリズム実装よりも様々なリスクを抱えています。全てのAI研究者、システム開発者、利用者が知るべき課題と現状について紹介します。ための対訳構築から、画像アノテーション・テキストアノテーション等、各種学習データ構築に特化したサービスを展開しております。「アノテーションを外注したがノイズだらけのデータが納品されてきた。」「予定していた納期に間に合いそうにない。」残念ながら、このようなご相談は今なお、枚挙にいとまがありません。機械学習の要である高品質なアノテーションデータ構築のための第一歩について、具体的な事例とともにお伝えします。AI開発のためには多種多様なデータを収集することになりますが、それらのデータには収集や利用に法律上の規制がかかっていたり(個人情報)、個人の権利が含まれていたり(著作権、肖像権等)するものがあります。個人情報については、店頭などに設置したカメラ映像を利用したマーケティング・防犯AI、患者さんの診療情報を利用した医療AI、求職者や労働者等の情報を利用した人事労務AIなど様々な分野で利用されています。個人情報を収集する手法も様々です。本セッションでは、個人情報保護法の基本的な内容を前提に、可能な限り具体的なケースに即して、各種AIのための適法な個人情報の収集・利用方法についてお話をします。学習済みモデルのフォーマットとして実用化が進むONNXについて、ONNXのバージョン、内部構造や、対応レイヤーについて解説します。keras、chainer、pytorch、tensorflowの4つのフレームワークからONNXを出力し、どのようなモデルが出力されるかどうかを比較します。最後に、レイヤーフュージョンを含む推論の最適化方法について検討します。TPUにも焦点をあて、高精度ビジョンコンピューティングの未来を語ります。非力な端末で深層学習モデルによる推論を高速に実行する為には、モデルから実装まで幅広い技術の選択肢があります。本セッションでは軽量なモデルアーキテクチャ、グラフレベルでの最適化、カーネル単位での最適化等のトピックについて解説をします。PiのGPUを活用した高速化についても簡単にご紹介します。中村さんLTセッション(5分セッション)13:50からの枠で、Room3にて1社5分のLTセッションを実施します。AcculusPoseを紹介する。当社は、モデル開発から実行環境まで自社で開発する、画像認識の研究開発企業である。Nanoで動作する、子どもの姿勢を良くすることを目的としたゲーム環境を開発し、保育園で運用を始めたので、紹介する。TPUで植物の状態をモニタリングする。植物が発芽したらSNSに通知するシステムをLambdaとEdgeTPUを用いて実装し、解説します。AWSについての簡単な説明と植物のモニタリングの意義などについて解説します。EdgeTPUからのイベントを受理、AmazonSNSでSlackなどに通知と考えております。学習データは自ら作ります。数学やプログラミングを専門に学んだことがない人にも、短時間で理解できるようにディープラーニングの仕組みを伝える「早わかりディープラーニング講座」を福岡で開催しています。そこで使っている研修デザインのコツや、プレゼンテクニックについて紹介します。プログラミングをほぼしない人、ある程度機械学習やディープラーニングを学んだ人まで、レベルの差があるグループが一緒に楽しめる講座の作り方です。物体認識のアノテーションツール「VoTT」を使ったデモを実施します。画像を学習させる際に面倒なタグ付けを「VoTT」を使って簡単にやってみます。今回のイベントの収支情報はこちらに記載しております。最後までお読みいただきありがとうございました。データアノテーションとそのユースケースFeedcommunityさんが資料をアップしました。10:07communityさんが資料をアップしました。19:41communityさんが資料をアップしました。19:43communityさんが資料をアップしました。18:40communityさんが資料をアップしました。12:20communityさんが資料をアップしました。17:39communityさんが資料をアップしました。17:04communityさんが資料をアップしました。17:03communityさんが資料をアップしました。17:01communityさんが資料をアップしました。1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