Keep Innovating! Blog

こんにちは、技術創発推進室の寺田です。
2020年6月18日に、JAISA(一般社団法人 日本自動認識システム協会)さまの「画像認識プロジェクト部会」にて、講演(Zoomリモート)させていただきました。貴重な機会をいただきありがとうございます。
講演テーマは、私たちが注力している、「画像処理AIによる異常検知」です。発表スライドは SlideShare にて公開しています。(https://www.slideshare.net/hideoterada5/ai-236155076)
以下、講演風景のスクリーンショットを幾つか貼ります。



講演では、先日このブログでも紹介したような手法紹介とともに、現状の問題点についての考察や、今後の研究開発で注力していきたい方向性についても少し述べてみました。
ディープラーニングは膨大で複雑な計算パスが含まれているため、そのままではブラックボックスになりがちですが、近年の研究の進歩のおかげで、その特性を理解したりモデルの振る舞いをある程度意図的にコントロールする方法が以前よりも増えてきています。また学習データが不十分な状況でも、性能を改善する方法も数多く登場してきています。こうした最新の知見を取り入れて、今後の研究開発を進めていきたいと考えております。
本件について、ご意見・ご質問・ご要望等あれば、こちらまでよろしくお願いします!
タグ
- テレワーク
- リリースノート
- リネージ管理
- knitfab
- OpeN.lab
- ChatGPT
- 画像生成
- 画像認識
- 書籍紹介
- 対話
- 自然言語処理
- Open Innovation
- アカデミック
- 活動報告
- ビジネス
- ガジェット
- オープンイノベーション
- TIPS
- 線型代数
- 数学
- Airflow
- 論文紹介
- MediaPipe
- 顔認識
- 可視化
- 異常検知
- プラモデル
- イノベーション
- 自動運転
- AI
- MLOps
メンバー