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内容説明
活用事例が満載。キューピー、楽天、ＮＴＴドコモ、フジクラ、荏原環境プラント、リコーなどが明かす「ビジネス活用の最前線」がここにある。
目次
第１章 ディープラーニングで付加価値高めこうして稼ぐ―日本ディープラーニング協会松尾豊理事長に聞く
第２章 商品開発・業界構造を変える
第３章 消費者のデマンドに応える
第４章 働き方を改革する
第５章 不正・異常を検知、社会課題を解決する
第６章 先端技術の動向を知る
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
vinlandmbit
44
最新の事例に触れられる点でこの界隈に関連している方は一読必須かと思います。当然、本書に掲載されいている事例は一般公開できるレベルのもの(氷山の一角)かと思いますが、それでもこれだけいろいろな分野で事例が増えつつある事は一年前、半年前からしっかり変化が見られるので学び多いです。2020/01/03
ショア
24
2019年。ひたすら企業の実用例。共通しているのは大量で手間な業務をAIで自動判別して省力化パターン。莫大なデータをミスなく精度高く(疲れなく)解析・活用。稀にエキスパートの知見パターン。それほど面白くはないかな。2022/12/19
Hiroo Shimoda
12
ビジネス現場への活用のイメージを掴むには事例集はベスト。降雨予測のダウンスケーリングが面白い。2020/05/23
やまと
8
デープラーニング活用アワードを受賞した２６のシステムが紹介され、最近の動向をつかむことができた。主に画像処理の分野で、９０％以上の精度をだすシステムが開発され実用化がすすんできたことが伺いしれる。画像検査装置として使っている高価な機械よりも高い精度をだすシステムもあり、人でなく機械を代替する手段ともなっている。開発を担当した企業のいくつかは、AIスタートアップ企業であり、日本のベンチャーもこの分野では活躍。軽量のCNNも開発されエッジでの利用も進んできた。だが、大量のデータの準備とラベリングは大変だ。 2020/08/14
M_Study
4
ディープラーニングを国内企業が導入するに至った経緯や苦労した点が載っており参考になる。多くの事例はアルゴリズムよりも、課題の設定やデータの収集方法、エッジデバイスの設置や運用がポイントになっており、結構泥臭い仕事なのだとわかる。AIそのものの知識も必要だが、現場の状況を把握し課題を発掘する力が今後は重要になるだろう。2019/12/23
