人工知能技術コンソーシアム　深層学習Ｗorking Ｇroup主催

ABCI特別セミナー「AIとどう向き合うか？」

特別セミナーの趣旨

人工知能技術（AI）が近年急速に発展し、自動運転や故障予測だけでなく、次々に新しい応用領域が開発されています。また、毎日、新しい学習手法がWebで公開され（主に英語圏）、常に最新技術にキャッチアップするのも大変です。AIは確かに画期的な技術であり、日々技術の進歩も早いです。また、学習してみないと結果を保証できないため、委託契約を締結する際、従来とは異なる考えが必要です。
それに対して、我々はどのようにAIと向き合ったらいいのでしょうか？本セミナーを通して、皆さんがAI技術とどう向きあい、産業に生かしていくかを議論していきたいと思います。

プログラム概要（仮題）

　各講演30分（Q&Aを含む）です。
• 関口智嗣（産総研）：　ABCIが切り開くAIオープン・イノベーション・エコシステム
• 小林由幸(SONY)：　Neural Network Consoleでここまで身近になるDeep Learningの応用開発
• 斎藤　秀(SIGNATE)： AI研究開発の民主化, オープンデータサイエンスの潮流
• 上原将司（ネクサート）：　AI活用における課題と処方箋
• 中村良介（産総研）：　地理情報空間におけるCPSの構築
• 萩島功一（産総研）：　ABCIのご利用案内

講演概要

• 小林由幸(SONY)：　
「Neural Network Consoleでここまで身近になるDeep Learningの応用開発」
人を超える認識性能を実現するDeep Learningですが、その開発環境は近年急速に整いつつあります。簡単操作で高い開発効率を実現するDeep Learningツール、Neural Network Consoleを例に、その現状をご紹介します。

• 斎藤　秀(SIGNATE)：
「AI研究開発の民主化, オープンデータサイエンスの潮流」
成功裏にAIプロジェクトを推進するための条件として、潤沢なデータ・計算資源・AI技術者の確保があげられます。しかしながら、AI技術者は世界的に不足しており、人的リソースの確保は極めて困難な状況になっています。また、AIへの過度な期待と共に不透明な品質のAIが流通している状態の下、AIが適切に活用されていない実態が続いています。これらの課題への１つのアプローチにデータサイエンスコンペティションの活用があります。国内外のコンペ事例を紹介すると共に、その役割について解説します。

• 上原将司（ネクサート）：　
「AI活用における課題と処方箋」
ニュースソースで毎日のように報道される新技術「AI」。完全に「AIブーム」状態ですが、実際に事業導入を考えると多くの壁が存在します。独自モデル開発を手掛ける弊社事例をもとに、AI活用ファーストステップの一例を紹介します。