「ディープラーニング 画像検査」に近い情報
「ディープラーニング」に関するIT製品・セミナー情報を表示しています。

日々、日進月歩で進化するAIも、現状では熟練者の「職人ワザ」を再現することは難しいといわれています。AIを活用しても現場の完全無人化は難しいのです。では、今AIを導入する価値とは何なのでしょうか。

ディープラーニングを画像認識に活用するためには、学習の段階でどのようなステップを踏む必要があるのしょうか。必要な画像データ数や、画像の種類は？　具体例で説明します。

ディープラーニングを使った画像認識は、従来の方式と何が違うのでしょうか。現場の技術レベルや認識対象の特長といった項目ごとに、表で説明します。さらに、ディープラーニングを使うべきではないケースについてもお伝えします。

従来の機械学習に比べて、圧倒的な精度を誇る深層学習。しかし、なぜそれが可能なのでしょうか。その仕組みを知ると、深層学習の「できること」「できないこと」が見えてきます。

新型aiboで注目されるソニー、実は2010年からディープラーニングへの取り組みを開始している。aiboにも搭載されているそのツールの特徴とは？

2017年末の性能ランキングで高順位をマークしたプライベートスパコン「MN-1」。汎用GPUが開く、ディープラーニングの新機軸とは？

AIを活用したビジネス開発が活発だ。なかでもディープラーニングは注目を集めているが、その理由は？　私たちの業務はどう変わる？　どこで使える？　基礎知識から技術応用のアイデアまでを解説する。

機械学習やディープラーニングは、ここ数年で劇的に進化を遂げた。一方でハッキングリスクを考えねばならない。求められるセキュリティ対策を議論する。

SAS Institute Japan株式会社

ディープラーニングを実業務へ展開する上で障壁となるのが、データ処理に用いられる「ニューラルネットワークアーキテクチャ」の複雑さだ。その仕組みを解説するとともに、モデル作成を支援するソリューションを紹介する。

ソフォス株式会社

AI、機械学習などとともに知られつつある「ディープラーニング（深層学習）」。昨今ではその仕組みが、エンドポイントセキュリティに活用されはじめている。ディープラーニング機能を統合したセキュリティ対策の特徴やメリットを紹介する。

株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン

AIやディープラーニングの中核はワークフロープロセスにある。だが、採用したフレームワークや戦略、機能によって、プロセスの規模と複雑さは際限なく拡大する。その負荷を解消し、迅速に処理するためにはストレージの選択が重要だ。

日本ヒューレット・パッカード株式会社

国内でのAIに対する理解はいまだグローバルスタンダードには程遠いが、その中でディープラーニングをビジネスに結び付けるにはどうすればよいのだろうか。デジタル変革後の世界や日本の姿について、東京大学大学院教授の松尾豊氏に聞く。

日本アイ・ビー・エム株式会社

製造業におけるAI活用で特に効果が期待されるのが、ディープラーニングの進化で活用領域が広がった「画像認識」だ。しかし、それを実装するには、データの質と量、人材確保、インフラ整備という3つの課題を解決する必要がある。