今求められるAI検索システム開発時の検討事項と活用AI技術・PoCを次につなげるための効率的なプロトタイプ開発の方法

2022/11/11(金)19:00 〜 20:35 開催
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参加枠申込形式参加費 参加者
一般枠
先着順 無料 97人 / 定員100人

イベント内容

開催が延期となっておりました2022年10月24日のイベントにつきまして、
日程が決まりましたので下記の通り開催いたします。
開催日時:2022年11月11日(金) 19:00~20:35

概要

AIの民主化が進んだ今、さまざまなシーンでAIが活用されています。
(例えば人工知能搭載ロボット、検索レコメンドシステム etc.)
製品やサービスにAIを搭載する、ビジネスにAIを活用する裏側では当然ながらシステム部分の開発が必要です。

今回は、少し先のあるべきシステムの姿を見据えつつ、
同時にAIのプロトタイプ開発のサイクルを高速化するための、ISIDのAI特化プロジェクトチーム「AITC」の取り組みをご紹介します。

■テーマ①:検索システムにAIを搭載する際の検討事項・活用AI技術 ―基礎から展望まで―
機械学習を使った検索システムは、大量のユーザー行動データを学習させて
ユーザーに合った検索結果を出してくれます。
それに加えて、正確な検索ワードが分からなくても、学習データから想像しニュアンス検索を可能にしたり、
求めていた以上の検索結果を提示してくれることが今求められています。

本パートでは、
検索システムをよりよくするために活用できる以下のような技術と、
技術の統合の仕方についてご紹介します。

  1. 検索システムの基盤となる検索エンジン
  2. ユーザー行動を考慮した協調フィルターリング。
  3. ドメイン知識を表現したナレッジグラフ。
  4. 最近注目された文書のEmbeddingを活用する方法。

■テーマ②:AIのPoCを次に繋げよう!PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介
PoCでモデルをつくってレポートを書いて終わり、ということはありませんか?

AIのPoCを次につなげるためには、顧客にAIシステムの価値を理解していただく必要があります。具体的な価値を伝えるために有効なのが「プロトタイプ」の開発です。

  • データ準備、パラメータ管理、ユーザー要望の反映などなど...やることが多すぎて時間がかかる
  • 技術要素が多く複雑になりがち
  • 複雑になった結果、バグが増えたり属人化が進む

など、AIモデルのプロトタイプ開発時のあるあるの課題ではないでしょうか...。

AITCではPoCの成果を次につなげるために、素早く効率的なプロトタイプ開発の仕組みをAzure PaaSを用いて開発しました。
本パートではその開発のポイントをお話します。

※配信URLは、申込者に対し本ページ上にて当日までに表示されます。

タイムスケジュール

時間 内容
19:00〜19:05 オープニング
19:05〜19:45

検索システムにAIを搭載する際の検討事項・活用AI技術 ―基礎から展望まで―

ファイサル ハディプトラ
今求められるAI検索システムの要素、活用技術についてご紹介します。
  • AI搭載検索システムの技術要素
  • 実現するためのロードマップ
19:45〜20:15

AIのPoCを次に繋げよう!PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介

後藤 勇輝
PoCを次のフェーズにつなげるために必要な「効率的なプロトタイプ開発」のポイント、ISIDの取り組みをお話します。
  • AIモデルを活用したプロトタイプ開発における問題​
  • AIプロトタイプ開発を効率化する3つのポイント​
20:15〜20:30 Q&A
20:30〜20:35 クロージング

※ 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

後藤 勇輝
株式会社電通国際情報サービス
Xイノベーション本部
AIトランスフォーメーションセンター部
データサイエンティスト
ISID XI本部 AITC所属。AI製品開発、AI関連の研究開発を主な業務とする。対外活動として以下の内容を実施。
  • 「PyTorch実践入門」の翻訳出版
  • 「アジャイルとスクラムによる開発手法」の翻訳出版
  • Azure AI Days 2021の登壇
  • 2022年の人工知能学会 インダストリアルセッションで発表
ファイサル ハディプトラ
株式会社電通国際情報サービス
Xイノベーション本部
AIトランスフォーメーションセンター部
データサイエンティスト
ISID XI本部 AITC所属 自社開発の自然言語処理ソリューション TexAIntelligenceのテクニカル・リーダーとして開発を推進しています。AI領域では、特に自然言語処理に深く興味を持っています。 対外活動として以下の内容を実施しています。 日本語の形態素解析のsudachiのRust版の開発きっかけに貢献。 ISID独自の高精度のBERTを開発。 自然言語処理の論文読みチャレンジ(NLPaperchallenge)のホームページ開発。

参加対象

  • 機械学習の基本(システム化する流れ)を理解しており、興味があるエンジニアの方
  • システム開発と機械学習双方に興味・関心があるエンジニアの方

参加にあたっての注意事項

  • 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。
  • 配信映像や音声は各自の通信環境に依存します。なるべく通信環境の良い状態で視聴ください。

グループにあなたのことを伝えて、面談の申し込みをしましょう。

電通国際情報サービス(ISID)

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