日に発生しました大阪地震により被災や被害にあわれた皆様へ心よりお見舞い申し上げます。松岡聡先生に変更をさせていただきます。金出先生のご自宅が大阪地震の被害を受けており、余震が継続して発生している状況など現地の諸状況を鑑み、変更することにいたしました。ご理解を賜りますようお願い申し上げます。思いから生まれました。ディープラーニングに関連する技術とビジネスの両面に精通したプロ達と活動を行っております。EngineIoTの発展により、機械が生成するデータの量は爆発的に増加し、大規模かつ多種多様なデータ処理のために機械学習技術に大きな注目が集まっている。様々なアプリケーションで活用が進み、様々な未解決課題を解決する可能性を示している。PFNが目指す実世界でのAI活用をどの様に実現するのか、事例を交えて紹介する。GPU環境が与えられます。課題に対する精度を各チームで競います。ハッカソン自体は13時開始、17時終わりです。4時間の間に一度休憩を取り、各チーム専門家に1つ質問ができます。質問は全チームが聞く中で行われます。17-18時は各チームの成果発表(2分ずつ)、その後、専門家からベストプラクティスを紹介いただきます。優秀チームはナイトイベント壇上で表彰します。困難な場合が多い」「学習済みモデルの性質等が学習用データセットによって左右される」「中間成果物や成果物についてユーザ・ベンダ双方に再利用の需要が存在する」などいくつか相違点がある。その相違点ゆえに、AI開発案件においてユーザ・ベンダ双方の意向が折り合わず破談になったりトラブルになったりすることも多い。定め方」「生成された学習用データセット及び学習済みモデルの権利関係」「AIの開発・利用によって生じる可能性のある損害をコントロールの仕方」の3つのポイントを解説する。活用で流通業の地殻変動が始まっています。米アマゾン・ドット・コムを筆頭に、国内外のEC企業が、垣根を越えてリアル店舗を持つ流通・小売り業界に参入する中、実際に当事者はどう考えているのか。活用してマーケティングを推進するP&Gが、これからのリテールAIの現状と今後の展望を語ります。Studyテクノロジーとデザインの融合を目指してーDeepleaningを使用したモノクロ映像のカラー化紹介ーRidge-i社と共同開発したAIカラー化システム開発の経緯や、実際の制作現場での使用状況を紹介します。開発したシステムを実際の映像制作のワークフローの中に取り込み、現場での修正や締め切りに対応し放送水準を満たす映像を作り出すことにたどり着いたプロセスなどを現場の声から紹介します。今後、AIと他の技術の新しい可能性を探るきっかけになるような機会にできればと思います。数理的手法をいち早く応用するイメージのある金融業界、中でも資産運用業界ですが、活用データソースの多様化、分析手法の高度化は未だ緒についたばかりです。Learningによる運用商品を展開するアセットマネジメントOne株式会社、ビッグデータ解析サービスを運用会社向けに展開する株式会社ナウキャスト、そして全国6600万人超の消費者購買データからリアルタイムの経済情報の指標化等に取り組むCCCマーケティング株式会社の3社に、今後の資産運用業界におけるビッグデータ解析の役割と期待についてお話頂きます。システムの開発について架空送電線の健全性確認の一手法としてヘリコプターで撮影したVTR画像を、作業員がスローモーション再生で診断を行っており、当該作業に長時間を要していました。システムの開発に着手しました。架空送電線の健全性確認の自動化を推進する最適なソリューションの構築を目指します。認識、翻訳、など多くのアプリケーションに導入されています。ロボットと組み合わせて多様な実世界の現場に導入してゆくためには、学習コストの低減、説明可能性の向上、品質保証、など様々な課題があることも明らかになってきています。この講演では、深層学習のようなデータから学習する手法と、人間が蓄えてきた知識体系との関係も含めて、こうした課題の解決に向けた研究事例をご紹介します。当社における開発事例を交えてお話しします。315:00|15:40Technologyマイクロソフトが考えるAI活用のロードマップAI活用は早くも研究中心のフェーズから本格的なビジネス活用のフェーズに移行してきています。マイクロソフトはこれまでAI研究に多大な投資を行ってきました。今後もAI研究への投資を継続すると同時に、ビジネスの中でAIを活用する為の研究開発投資を積極的に行っています。当セッションでは、マイクロソフトが考えるAIの今後と本格的なビジネスシーンでの活用を視野に入れた製品、サービス、そしてテクノロジーとその取り組みを紹介します。Academyの一企業として人材育成を行ってきました。キカガク代表の吉崎をモデレータとして、日本ディープラーニング協会理事の井﨑氏(NVIDIA)、現在AIの研究開発を始めた企業の開発者を踏まえて、技術以外の視点も含めた育成や開発において現場で生じているボトルネックやその解決策についてパネルディスカッション形式で話します。今後のAI案件において遭遇する問題をひとつでも減らし、ビジネスでの活用がさらに進められることを目指します。深層学習を実際に進められているスタートアップ4社をお招きしてパネルディスカッション形式で、実例、現在の課題、今後の展望を語ります。Learning推論をどう実現するか小型で廉価なエッジデバイスでの推論を実現しようとすると、CPU+GPUという一般的なハードウェア構成が選択できるとは限らない。一般的に数百MBオーダー以上のサイズになる学習済みモデルは、そのままではデバイスに搭載できないこともある。Learning推論技術の研究開発を行ってきた。本講演では、これまでLeapMindが得てきた知見を踏まえ、エッジにおける実用的な推論を実現するためにどのハードウェアを選択すべきか、ビジネス的視点を踏まえての考え方を紹介する。Learning推論デバイスの開発フローについて紹介する。117:00|17:40EnablementAI研究を加速するオープンデータ深層学習の学習、研究、実装を進めるためにはオープンデータが求められていますが、データの偏在とアクセスへのむずかしさが、深層学習の実用化を妨げています。日本国内固有のデータが圧倒的に不足していることも大きな課題となっています。スタートアップを紐づけることでオープンイノベーションの促進に取り組みます。協議会に協力いただいている井佐原先生と清水社長をお招きして、今後の取り組みを語ります。Learning活用する企業が増えています。このような取り組みの成功に必要な条件として、データ管理・AI/マシンラーニング活用・業務適用までのフルサイクルをサポートするプラットフォームと、人材面も含めた総合的なプランを持った”AI-Ready”な企業になる事が大切です。Learningを最大限に活用するための”AI-Ready”な企業とは何かについてご紹介します。Networksが開発しているPython製の深層学習フレームワークである。Chainerの特徴のひとつに、研究を加速する多彩な関連ライブラリの充実がある。UI、大規模分散実験にはChianerMN、学習済みモデルの出力にはonnx-chainerがある。Chainerユーザーがより多くの研究成果を生み出すことを目指す。ご参加の皆様のコミュニケーション、ネットワーキングを促進するための時間です。※本イベント中は軽食・飲み物が提供されます。困難な場合が多い」「学習済みモデルの性質等が学習用データセットによって左右される」「中間成果物や成果物についてユーザ・ベンダ双方に再利用の需要が存在する」などいくつか相違点がある。その相違点ゆえに、AI開発案件においてユーザ・ベンダ双方の意向が折り合わず破談になったりトラブルになったりすることも多い。定め方」「生成された学習用データセット及び学習済みモデルの権利関係」「AIの開発・利用によって生じる可能性のある損害をコントロールの仕方」の3つのポイントを解説する。数理的手法をいち早く応用するイメージのある金融業界、中でも資産運用業界ですが、活用データソースの多様化、分析手法の高度化は未だ緒についたばかりです。Learningによる運用商品を展開するアセットマネジメントOne株式会社、ビッグデータ解析サービスを運用会社向けに展開する株式会社ナウキャスト、そして全国6600万人超の消費者購買データからリアルタイムの経済情報の指標化等に取り組むCCCマーケティング株式会社の3社に、今後の資産運用業界におけるビッグデータ解析の役割と期待についてお話頂きます。Academyの一企業として人材育成を行ってきました。キカガク代表の吉崎をモデレータとして、日本ディープラーニング協会理事の井﨑氏(NVIDIA)、現在AIの研究開発を始めた企業の開発者を踏まえて、技術以外の視点も含めた育成や開発において現場で生じているボトルネックやその解決策についてパネルディスカッション形式で話します。今後のAI案件において遭遇する問題をひとつでも減らし、ビジネスでの活用がさらに進められることを目指します。117:00|17:40EnablementAI研究を加速するオープンデータ深層学習の学習、研究、実装を進めるためにはオープンデータが求められていますが、データの偏在とアクセスへのむずかしさが、深層学習の実用化を妨げています。日本国内固有のデータが圧倒的に不足していることも大きな課題となっています。スタートアップを紐づけることでオープンイノベーションの促進に取り組みます。協議会に協力いただいている井佐原先生と清水社長をお招きして、今後の取り組みを語ります。活用で流通業の地殻変動が始まっています。米アマゾン・ドット・コムを筆頭に、国内外のEC企業が、垣根を越えてリアル店舗を持つ流通・小売り業界に参入する中、実際に当事者はどう考えているのか。活用してマーケティングを推進するP&Gが、これからのリテールAIの現状と今後の展望を語ります。システムの開発について架空送電線の健全性確認の一手法としてヘリコプターで撮影したVTR画像を、作業員がスローモーション再生で診断を行っており、当該作業に長時間を要していました。システムの開発に着手しました。架空送電線の健全性確認の自動化を推進する最適なソリューションの構築を目指します。当社における開発事例を交えてお話しします。深層学習を実際に進められているスタートアップ4社をお招きしてパネルディスカッション形式で、実例、現在の課題、今後の展望を語ります。Learning活用する企業が増えています。このような取り組みの成功に必要な条件として、データ管理・AI/マシンラーニング活用・業務適用までのフルサイクルをサポートするプラットフォームと、人材面も含めた総合的なプランを持った”AI-Ready”な企業になる事が大切です。Learningを最大限に活用するための”AI-Ready”な企業とは何かについてご紹介します。Studyテクノロジーとデザインの融合を目指してーDeepleaningを使用したモノクロ映像のカラー化紹介ーRidge-i社と共同開発したAIカラー化システム開発の経緯や、実際の制作現場での使用状況を紹介します。開発したシステムを実際の映像制作のワークフローの中に取り込み、現場での修正や締め切りに対応し放送水準を満たす映像を作り出すことにたどり着いたプロセスなどを現場の声から紹介します。今後、AIと他の技術の新しい可能性を探るきっかけになるような機会にできればと思います。認識、翻訳、など多くのアプリケーションに導入されています。ロボットと組み合わせて多様な実世界の現場に導入してゆくためには、学習コストの低減、説明可能性の向上、品質保証、など様々な課題があることも明らかになってきています。この講演では、深層学習のようなデータから学習する手法と、人間が蓄えてきた知識体系との関係も含めて、こうした課題の解決に向けた研究事例をご紹介します。315:00|15:40Technologyマイクロソフトが考えるAI活用のロードマップAI活用は早くも研究中心のフェーズから本格的なビジネス活用のフェーズに移行してきています。マイクロソフトはこれまでAI研究に多大な投資を行ってきました。今後もAI研究への投資を継続すると同時に、ビジネスの中でAIを活用する為の研究開発投資を積極的に行っています。当セッションでは、マイクロソフトが考えるAIの今後と本格的なビジネスシーンでの活用を視野に入れた製品、サービス、そしてテクノロジーとその取り組みを紹介します。Learning推論をどう実現するか小型で廉価なエッジデバイスでの推論を実現しようとすると、CPU+GPUという一般的なハードウェア構成が選択できるとは限らない。一般的に数百MBオーダー以上のサイズになる学習済みモデルは、そのままではデバイスに搭載できないこともある。Learning推論技術の研究開発を行ってきた。本講演では、これまでLeapMindが得てきた知見を踏まえ、エッジにおける実用的な推論を実現するためにどのハードウェアを選択すべきか、ビジネス的視点を踏まえての考え方を紹介する。Learning推論デバイスの開発フローについて紹介する。Networksが開発しているPython製の深層学習フレームワークである。Chainerの特徴のひとつに、研究を加速する多彩な関連ライブラリの充実がある。UI、大規模分散実験にはChianerMN、学習済みモデルの出力にはonnx-chainerがある。Chainerユーザーがより多くの研究成果を生み出すことを目指す。GPU環境が与えられます。課題に対する精度を各チームで競います。ハッカソン自体は13時開始、17時終わりです。4時間の間に一度休憩を取り、各チーム専門家に1つ質問ができます。質問は全チームが聞く中で行われます。17-18時は各チームの成果発表(2分ずつ)、その後、専門家からベストプラクティスを紹介いただきます。優秀チームはナイトイベント壇上で表彰します。ご参加の皆様のコミュニケーション、ネットワーキングを促進するための時間です。※本イベント中は軽食・飲み物が提供されます。※開催までセッション内容を随時更新いたします。※タイムテーブルやセッションについては、予告なしに変更する場合がございます。2018は、多数の方にお越しいただき終了いたしました。ご来場いただき、ありがとうございました。