高精度エッジAIを構築するためのMLOps構築ソリューションのご紹介【ユースケース付き】

概要

AIは2030年までに約13兆ドルにおよぶ追加の世界経済活動をもたらす可能性があると予測されており、昨今では特に、自動運転やドローン、防犯カメラ等のエッジ（端末）自体にAIを搭載する、エッジAIのニーズが高まりつつあります。一方でAIプロジェクトの約80%は教師データの整備とラベリングに費やされているのが実状です。AIによる判断の精度を上げていくためには、データおよびモデルを継続的に改善し品質を高めていくことが必要です。

本セミナーは、AIの教師データの作成および改善プラットフォームを提供するFastLabel株式会社と、数々の企業のAIモデル開発を行い開発基盤も提供する株式会社ヘッドウォータースによる共催セミナーです。
エッジAI領域において、アジャイル思想を元に、教師データ作成からモデルへの学習、評価、改善をシームレスに実施するための、最適なMLOps構築のユースケースを具体事例を交えご紹介いたします。

タイムスケジュール

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

鈴木　健史

FastLabel株式会社　CEO

早稲田大学大学院創造理工研究科修了。 大手ERP ベンダーで、 会計 SaaS 立ち上げや複数の AI プロジェクトを経験後、 法人向けフードデリバリー企業を共同創業後、 独立し株式会社FastLabelを創業。 現状のAIプロジェクトにおける失敗原因はデータ起因が主なものだと考え、 データセントリックなAI開発を推進している。

長澤　良行

株式会社ヘッドウォータース
サービス推進室室長　テクニカルアーキテクト

長年にわたりビッグデータ、BI、分析、クラウド基盤構築、AI／IoT開発を経験。いち早い”AIの社会実装”を目指し、ヘッドウォータースのプロダクトである、マルチAIプラットフォーム「SyncLect」などの推進を行っている。

参加対象

• エンジニアやAI事業責任者の方
• エッジAI領域への取り組みを行なっている方、またこれから実施される方
• 自社で効率的にAI開発を進めていきたい方
• 自社でAI開発に取り組んでいるが、精度に課題を持っている方
• 教師データ作成の品質やコストに課題感を持っている方

参加費

無料

注意事項

• 本セミナーは先着制となります。定員に達しましたら予告なく申し込みを締め切らせていただきますのでご了承ください。
• 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
• 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。

本セミナーのお問い合わせ先

FastLabel株式会社（担当　中島）
メール：info@fastlabel.ai