1/20(水)【見逃し配信!】Aidemy 機械学習モデル 実運用セミナー

2021/01/20(水)12:00 〜 13:00 開催
ブックマーク

イベント内容

■株式会社アイデミーについて

・「AIを始めとする先端技術と産業領域の融合に取り組む人と組織を支援する」をミッションとする東大発ベンチャー。 主力サービス「Aidemy」は、ユーザー数8万人以上、演習回数は300万回以上の日本最大級のAI研修サービス。 教育・研修を切り口に、要件定義・試作品(PoC)の開発支援など、AIプロジェクト成功に必要なソリューションをワンパッケージで提供、AIに強い組織づくりを支援。

・代表の書籍『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』は松尾豊教授が推薦し、ディープラーニング協会のG検定合格者がおすすめする書籍で「第2位」にランクイン。

・川崎重工、ダイキン工業、旭化成、三井住友銀行など120社以上の法人導入実績あり。日本マイクロソフト、電通などの講師講座も好評。

■開催の背景

新型コロナウイルスの影響を受け、多くの企業がリモートワークを導入し従来の働き方が難しい日々が続いております。 この環境下のなか、これからの組織のあるべき姿を見なおしている企業様は多くあるかと思います。

働き方、組織のあるべき姿について再定義されていくこの環境下で、「AI」はどのように活用されていくべきか。

「AI教育・研修を切り口に、要件定義・試作品(PoC)の開発支援など、AIプロジェクト成功に必要なソリューションをワンパッケージで提供、AIに強い組織づくりを支援」してきた株式会社アイデミーの代表取締役社長 石川聡彦 が、「機械学習モデル」を今どう実用化していくか、そしてこれからの在り方について語り、皆様の質問に答えていきます。

■コンテンツ

・機械学習モデル開発後の落とし穴

・MLOpsとは?

・アイデミー製品の紹介

・質疑応答

「MLOpsとは?」 「試作品(PoC)開発をしたものの実運用に至って壁がある」

アイデミーが取り組む、AI教育研修、事業定義をはじめとした企業のAI内製化支援の中で、 本セミナーでは、特につまずきがちな機械学習モデルの実運用に向けたテクノロジー支援に関してご案内致します。

■プログラム内容

機械学習モデル開発後の落とし穴 - MLOpsとは?/アイデミー新製品の紹介/質疑応答

■テーマ

「機械学習モデル開発後の落とし穴 - MLOpsとは?」 「リモートワーク環境下で実現できる機械学習モデルの導入とは?」

■登壇者

石川 聡彦(いしかわ あきひこ)

株式会社アイデミー代表取締役。Forbes U30 Japan 選出。元歌舞伎子役。東京大学工学部卒、同大学院中退。AIの内製化ソリューションAidemyを提供。著書『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』(KADOKAWA/2018年)『投資対効果を最大化するAI導入7つのルール』 (KADOKAWA/2020年) など。

■日時

1月20日(水)12:00〜13:00

■開催場所

オンライン(ZOOM)

■対象者

AI・機械学習活用に関心のある経営者の皆様

マネージャークラスの皆様

事業推進担当の皆様

開発・研究職の皆様

■定員

100名(先着)

■参加費用

無料

■参加特典

セミナー終了後のアンケート回答者には、当日セミナー資料を後日送付させて頂きます。

■申込方法

こちらのconnpassページ「このイベントに申し込む」より、お申し込みください。

■申込締め切り

1月19日(火)12:00

■問い合わせ先

株式会社アイデミー カスタマーサポート

support@aidemy.co.jp

※アンケートでご登録いただくメールアドレスに、事前案内のメールをお送りします。 迷惑メールの設定や、メールアドレスの記載に誤りによって、ご案内ができないケースがございます。 設定確認と登録アドレスに間違いがないよう、ご協力お願いいたします。

■個人情報の取り扱いについて

セミナーに関する個人情報の取り扱いについて/株式会社アイデミー(以下、当社といいます)は、当社「プライバシーポリシー( https://aidemy.net/privacy-policy )」に記載の利用目的に基づき、本セミナーにお申込みいただいたお客さまの個人情報を取得させていただきます。また、お客さまの同意のもと、弊社から製品・サービス情報等のご案内にも利用させていただきます。利用させていただくにあたって、当該個人情報は「個人情報の保護に関する法律」の定めに従い、適正に取り扱います。

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
情報提供元ページ(connpass)へ

新規会員登録

このイベントに申し込むには会員登録が必要です。
アカウント登録済みの方はログインしてください。



※ ソーシャルアカウントで登録するとログインが簡単に行えます。

※ 連携したソーシャルアカウントは、会員登録完了後にいつでも変更できます。

関連するイベント