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東芝は、1967年に世界初のOCR(光学文字認識)郵便区分機を開発しました。このように長年にわたる「AI研究開発」や、画像認識・データ分析など広く展開可能な「AI技術力」、そして、モノづくりやサービスの実績・知見に基づく産業への「AI応用力」を発揮し、データの力を最大限に引き出しています。

 

最近では、機械学習の精度を継続的に維持・向上する仕組み「MLOps(機械学習基盤)」を導入し、社会課題の解決へ向けてAI技術の開発を加速しています。このことについて、本セミナーでは画像認識の実例を交え、東芝のAIの現在地をご紹介します 。

 

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開催概要

開催日時 2022年 7月15日(金) 14:00~16:00(予定)
開催場所・会場 オンライン
参加費 無料
概要 東芝AI 技術セミナー開催にあたり
  • 東芝では重要な社会インフラを支えるための様々なAIを社会実装し、実用化しています。私のパートでは東芝の目指すAIの一つの方向性をご紹介し、本セミナー内で語られるMLOps、画像認識の位置づけを示します。
AIの活用に不可欠なMLOps(機械学習基盤)の解説
  • AIは機械学習モデルを開発し、システムに組み込んで終わりではありません。運用開始後の環境変化による性能への影響など、モデルを継続的に更新する仕組みが必要です。その考え方としてMLOpsが昨今注目されています。本セミナーでは、MLOpsを知らない人でも具体的なイメージをもって頂けるように、外観検査などを例にとって解説します。
画像認識技術の社会実装に向けた取り組み事例の紹介
  • 人手不足が進む中での生産性向上や、作業者の安全性確保のために、人間の目視の代替として機械の目である画像認識技術の活用が期待されています。東芝では、テレビ番組制作の現場における出演者の本人確認や、道路や線路など社会インフラの保守点検の支援として実用化を進めています。本講演では実例を交えて、MLOpsと画像認識技術による社会課題解決に向けた取り組みを分かりやすく紹介します。
注意事項

ご参加には事前のお申し込みが必要です。

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本イベントは終了いたしました。たくさんのご参加ありがとうございました。
最新のセミナーはこちらをご覧ください。

登壇者紹介

  • 堀 修

    株式会社 東芝 執行役員
    研究開発センター 首席技監
    AIーCoEプロジェクトチーム リーダー

     
    昭和61年 (株)東芝 総合研究所(現 研究開発センター)入社。
    機械学習・画像処理技術の研究開発に従事。
    平成6年 メリーランド大学 Center for Automation Research 客員研究員。
    平成15年4月 研究開発センター マルチメディアラボラトリー 室長。
    平成27年4月 研究開発センター 所長。
    平成30年4月 研究開発本部 部長。
    令和2年4月 執行役員 首席技監 現在にいたる。
     

    工学博士。疑似量子コンピュータタスクフォースリーダを担当。
    また、AIに関する東芝グループ横断の活動を主導している。

  • 西澤 実

    株式会社 東芝 研究開発センター 知能化システム技術センター AI基盤技術開発部 シニアマネジャー

     
    平成12年 (株)東芝入社。AI応用技術、およびMLOps基盤の技術開発に従事。
    令和3年 研究開発センター 知能化技術センター AI基盤技術開発部 シニアマネージャー(現在に至る)。
    東芝グループにおいてAIに関する共通プラットフォームの推進を担当。
  • 柴田 智行

    株式会社 東芝 研究開発センター 知能化システム研究所 メディアAIラボラトリー フェロー

     
    平成17年 (株)東芝 研究開発センター入社。
    機械学習・画像認識技術の研究開発に従事。
    令和元年7月 研究開発センター エキスパート。
    画像認識技術の研究チームリーダーを担当。
    令和4年7月 研究開発センター フェロー 現在に至る。
     

    映像情報メディア学会2017~2019年 技術振興賞進歩開発賞(現場運用部門)、IEEE Computer Society Workshop on Biometrics Best Paper Awards、他受賞多数。

FAQ

非推奨のブラウザなどはありますか?
非推奨ブラウザは以下となっております。
・Internet Exploler
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パスワード部に表示されている「変更」ボタンをクリックし、パスワードを変更ください。
画面の操作方法について教えてください
操作方法について、ヘルプページをご用意しております。
以下URLをご参照ください。
https://help-eventhub.zendesk.com/hc/ja

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