AIリテラシー向上を進めるための人材育成

企業活動において広く普及しつつあるAI（人工知能）ですが、どれだけのビジネスパーソンが理解しているでしょうか？AIに使われるのではなく、AIを使いこなすために人材育成とリテラシー向上が急務です。本セッションでは、有名企業におけるAI人材育成事例を交えつつ、求められるスキルや学習方法などを取り上げます。AIリテラシーを1から学べるオススメ書籍も合わせてご案内！

イキリデータサイエンティスト
マスク・ド・アナライズ 氏

コンピュータビジョンで勢いづくEdge AI

ガートナの市場予測では2025年までに75%のデータはデータセンターあるいはクラウドの外、つまりEdgeで生成され、その活用が進むとされています。本セッションでは、そのコンピュータビジョンを中心とした動向とEdge AIで直面する課題を取り上げ、具体的なアプローチについて考察します。

デル・テクノロジーズ株式会社
DCWソリューション本部
AI Specialist | シニアビジネス開発マネージャ
増月 孝信 氏

知識転移グラフによる深層学習の共同学習

本講演では、Deep Learnningにおける複数のネットワークモデルを用いた新たな共同学習法について紹介します。我々が提案する知識転移グラフによる共同学習手法は、4種類のゲート関数を用いて損失値を制御することで多様な知識転移が可能となるアプローチです。性能の高いモデルを構築するには、どのような共同学習が適切であるのか等、ハイパラ探索して最適化した知識転移グラフから得られた知見を紹介します。

中部大学
工学部 ロボット理工学科
AI数理データサイエンスセンター 教授
藤吉 弘亘 氏

パネリスト対談

＜モデレーター＞
イキリデータサイエンティスト
マスク・ド・アナライズ 氏

＜パネリスト＞
中部大学　工学部 ロボット理工学科
AI数理データサイエンスセンター 教授
藤吉 弘亘 氏

＜パネリスト＞
デル・テクノロジーズ株式会社　DCWソリューション本部
AI Specialist | シニアビジネス開発マネージャ
増月 孝信 氏

AI導入活用はトップダウンか？ボトムアップか？のどちらで進めるか？

AIを使いこなすべく人材育成とリテラシー向上を進めて、いざ我社もAI導入活用！という段階まで進めるために、どのように準備を進めていきますか？やってみたけどうまく行かない、他社はどうやっているのか、成功するコツを知りたいとお考えでしょう。本セッションでは組織体制に注目して、ボトムアップとトップダウンにおける両方の視点から、導入活用につながる道筋をご紹介いたします。

イキリデータサイエンティスト
マスク・ド・アナライズ 氏

次世代AIワークロード基盤の新潮流

企業でAI導入を検討する上で、従来型のIT基盤に新たな要件が加わる為、今後は、基盤の多様性が加速化されると予想します。本セッションでは、進化するAIワークロードに対応する為に必要なIT基盤の最新トレンドについてご紹介します。

デル・テクノロジーズ株式会社
DCWソリューション本部
AI Specialist | シニアビジネス開発マネージャ
増月 孝信 氏

AIは何を見ている？～画像認識における判断根拠の視覚的説明～

深層学習は画像認識分野において高い性能を達成し、認識する際の判断根拠の説明性について注目が集まっている。その中で，視覚的説明は人が深層学習の判断根拠を理解しやすいような形で可視化できるだけでなく、認識精度を向上させたり、人の知見を深層学習に導入したりできる。本講演では、Attention Branch Networkによる判断根拠の視覚的説明について紹介し、人の知見を取り入れる仕組みも合わせて紹介する。

中部大学
工学部 情報工学科
AI数理データサイエンスセンター 教授
山下 隆義 氏

パネリスト対談

＜モデレーター＞
イキリデータサイエンティスト
マスク・ド・アナライズ 氏

＜パネリスト＞
中部大学　工学部 情報工学科
AI数理データサイエンスセンター 教授
山下 隆義 氏

＜パネリスト＞
デル・テクノロジーズ株式会社　DCWソリューション本部
AI Specialist | シニアビジネス開発マネージャ
増月 孝信 氏

「導入」で終わらず継続的なAI活用に必要なもの

AI導入も実施したものの、成果がでているのか？「導入」が目的になってしまい、肝心の「結果」には目を逸らしがち……というお声も伺います。「高い費用をかけた成果がプレスリリースだけ」という失敗に陥らず、継続的なAI活用で成果を出すために必要なポイントを本セッションでご案内。現場から感謝されつつ、上司にも成功をしっかりアピールできるプロジェクトを目指しましょう。

イキリデータサイエンティスト
マスク・ド・アナライズ 氏

AIワークロード基盤を支える最適解！「場所」意識してますか？
～エッジからデータセンターまで最適な選択肢を選ぼう～

AIワークロードを動かすサーバーだから、高性能でGPU搭載モデルでいいよね。というわけにはいきません。IoT、Edge、Data CenterやOffice等、よりAIが身近になる事で活用する場所も多様化していきます。これら様々なロケーションに対応する最新ハードウェアをご紹介致します！

デル・テクノロジーズ株式会社
パートナーセールスエンジニアリング本部
パートナーSE 2部 パートナーシステムズエンジニア
中西 祐輔 氏

最先端技術を用いた現場への実装事例

AI系ベンチャー企業として、他のAI系ベンチャー企業との差異、特に弊社の持つ強みとは何かについて。それらを活かして、実際に現場にてプロダクトを納品・現在進行中の事例の紹介。またその事例で使われた技術や知識の説明。

Trust Smith株式会社
顧客価値創造局 コンサルタント
船木 駿 氏

アジラの行動認識AIと導入事例

１．アジラの基礎技術について
まずは弊社の技術の根底にある姿勢推定技術と行動認識技術について説明し、どんな技術がベースにあって、どんな独自技術を構築してきたのかを深堀する。
２．これまでの導入事例について
さらに上記を用いて、これまでに実施したPoCや製品開発の概要をそれぞれ説明する。特に各社と協業して作り上げた製品で、弊社AIがどのような役割をしているのか紹介し、どんな場面で利用されているかなどのビジネス的な側面も絡めて説明する。

アジラ株式会社
IVA事業部
山下 勝也 氏

パネリスト対談

＜モデレーター＞
イキリデータサイエンティスト
マスク・ド・アナライズ 氏

＜パネリスト＞
Trust Smith株式会社
顧客価値創造局 コンサルタント
船木 駿 氏

＜パネリスト＞
アジラ株式会社
IVA事業部
山下 勝也 氏