DLLAB関西AIMEETUP_1AzureMachineLearningと製造業事例

Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）登壇資料。
イベント名：DLLAB関西 AI MEETUP #1
開催日：2020/02/19
場所：wework御堂筋フロンティア

Transcript

1. AZURE MACHINE LEARNING
   と
   製造業事例
   田口 雅章
   

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2. AI
   人工知能
   Machine Learning
   機械学習
   DeepLearning
   深層学習
   マシンによって
   再現される
   人間の知能
   AI
   機械学習を
   実装するための
   手法
   Deep Learning
   人工知能を実現
   するための
   アプローチ
   Machine Learning
   用語の解説
   nvidia BLOG 人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは
   

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3. 何でも答えるAI欲しい
   AIやるけど予算がない
   ウチの事業知識あるよね
   設問①この空欄を埋めなさい
   AI導入の課題
   AI導入企業
   データ
   サイエンティスト
   ここの距離感
   

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4. MSR Beijing
   MSR Cambridge
   MSR Redmond MSR Montreal
   MSR New England
   MSR New York
   Fueled by Microsoft breakthrough research
   96% on RESNET
   vision test
   94.9% on
   Switchboard test
   89.4% on Stanford
   CoQA test
   69.9% with MT
   Research system
   39.5 Teraflops with
   Intel Stratix 10
   MSR India
   MSR Shanghai
   翻訳の品質
   人間レベルへ到達
   物体認識の正答率
   人間レベルへ到達
   Switchboard
   Switchboar
   d cellular
   Meeting
   speech
   IBM
   Switchboard
   Broadcast
   speech
   読解力テストの正答率
   人間レベルへ到達
   会話認識のエラー率
   人間レベルへ到達
   初めてFPGAを
   データセンターに配置
   Microsoft Research
   資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用
   

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5. Azure AI
   3つのソリューションから構成
   AI apps & agents Knowledge mining
   Machine learning
   資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用
   

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6. Azure Machine Learning の特徴
   Any tool + any framework
   Automated ML + drag & drop + code first
   Integrated with Azure DevOps
   資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用
   

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7. 国内大手 精密機器メーカー
   外観検査による検査工程の効率化
   工程1
   工程2
   工程3
   ・・・
   画像検知
   AIモデル
   工場の検査工程の
   効率化・工数削減
   Azure
   分析環境
   エッジデバイスで推論
   資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用
   

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8. BP様：貯留層回収率の予測
   資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用
   

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9. EOF
   

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