AI運用成功事例から学ぶ教師データ作成ノウハウをご紹介 ーカメラを活用した危険察知のAIサービス開発企業と語る!ー

2022/04/27(水)19:30 〜 20:30 開催
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参加枠申込形式参加費 参加者
2022年4月27日(水)19:30~20:30(受付開始:19:20)
先着順 無料 2人 / 定員50人

イベント内容

AI運用成功事例から学ぶ教師データ作成ノウハウをご紹介

ーカメラを活用した危険察知のAIサービス開発企業と語る!ー

概要

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、高品質な教師データを効率的に作成/改善するAIデータプラットフォームを提供するFastLabel株式会社が、スポーツジムのAI監視(自動危険検知)システム「GYM DX」を開発、提供する株式会社Opt Fit様と共に、実運用まで見据えた精度の高いAIを開発するために必要な教師データ作成、運用のノウハウについて語り合うセミナーです。

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発表内容

①データセントリックなAI開発及びデータ作成ノウハウについて
データセントリックなAI開発の開発手法とは実際にどのような手法なのか、および具体的な取り組み事例についてご紹介いたします。また、Opt Fit様がAIを活用した自動危険検知システムを開発するにあたって、ジム内のカメラ映像からどのように教師データを作成しているのか、その作成ルールや、AI精度向上のための取り組みについてお伺いいたします。

②データセントリックなAI開発の実運用について
AIの精度を高く維持し続けるためには、高品質な教師データを作成、改善し続けられる仕組みが必要です。今回のセミナーでは、テクノロジー面、体制面 の2つのアプローチ手法をご紹介いたします。
テクノロジー面においては、自動アノテーションやアクティブラーニングの活用方法についてご紹介いたします。体制面については、Opt Fit様の具体的な取り組みを伺いながら、非エンジニアでも高品質なアノテーションを維持管理できる仕組み作りについてお話いたします。

タイムスケジュール

時間 内容
19:20〜 受付開始
19:30〜19:35 自己紹介
19:35〜19:55 データセントリックなAI開発及びデータ作成ノウハウについて
19:55〜20:15 データセントリックなAI開発の実運用について
20:15〜20:30 質疑応答
アンケート回答

※ 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 Co-Founder/取締役
Twitterプロフィール

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。


荒川 準也

株式会社Opt Fit COO

株式会社Opt Fit ホームページ

東京理科大学理工学部経営工学科卒業後、大手メーカー系IT企業にてAI開発を経験後、AI受託企業を創業。異常検知AIや材料開発支援AIなど様々な受託開発を行う。その後、フィットネス業界のDX推進行うサービスGYMDXを開発するOptFitを創業し、開発・展開を推進する。


参加対象

  • AIの開発担当者の方
  • AI事業責任者の方
  • 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

FastLabel株式会社について

AIに必要な教師データの作成から、分析、改善、自動化を実現するアノテーションプラットフォームを展開しております。AI開発・導入をされている企業様向けにご提供しており、アノテーション自動化ツールや教師データ作成代行、品質管理支援、運用後のチューニングまでも一気通貫でサポートしております。
弊社HP: https://fastlabel.ai

参加費

無料

開催方法

  • オンライン(Zoom)での開催を予定しています。
  • お申し込み後、イベント参加のURLをご案内いたします。

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

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