人工知能
【2018年01月23日:東京開催】なぜいま人工知能に取り組まないといけないのか?Vol.27
2017-12-18
~ 新たな時代に入った人工知能テクノロジーと社内利用を考える ~ 日本は「課題先進国」と呼ばれ、「少子高齢化」「労働人口の減少」「エネルギー」「環境」「教育」など様々な課題が更に加速度的に進んでいく現状において、これら課 […]
【2018年02月21日:東京開催】音声認識と人工知能テクノロジーを取り入れた製品・サービスを市場に展開するには?Vol.29
2017-12-18
~ コールセンターシステムにおける人工知能テクノロジーの活用 ~ 企業における人工知能テクノロジーの活用支援を目的とし、人工知能テクノロジーをどのように実ビジネスに取り込めるのか?人工知能、特にディープラーニングの本質な […]
【2018年02月02日:東京開催】いち早く音声認識と人工知能テクノロジーを取入れた製品・サービスを市場に展開するには?Vol.28
2017-12-17
~ 広がる音声認識テクノロジーの活用 ~ 企業における人工知能テクノロジーの活用支援を目的とし、人工知能テクノロジーをどのように実ビジネスに取り込めるのか?人工知能の本質ならびに最新動向と共に「いち早く音声認識と人工知能 […]
TensorFlow : Mobile : モバイル配備のためのモデルを準備する (翻訳/解説)
2017-12-17
訓練中にモデル情報をストアするための要件は、モバイルアプリケーションの一部としてそれをリリースすることを望む時には非常に異なるものになります。このセクションでは、訓練モデルから製品でリリース可能なものに変換することに伴う […]
TensorFlow : Mobile : TensorFlow ライブラリを統合する (翻訳/解説)
2017-12-13
解決しようとしている問題を扱うモデル上で何某かの進捗を得たのであれば、直ちにアプリケーション内部でそれを実際に試してみることは重要です。訓練データと現実世界でユーザが実際に遭遇するものとの間には予期せぬ違いがしばしばあり […]