開催時間: 10月01日（木）16:00～17:00 (日本時間）
近年、様々な業界で人工知能（AI）の活用により業務効率化や省人化への取り組みが拡大しています。一方で、AIの導入を進めるに当たり、データにまつわる様々な問題が起きています。
2018年度に国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構によって実施された「産業分野における人工知能及びその内の機械学習の活用状況及び人工知能技術の安全性に関する調査」の結果を見るとAIを活用する上での課題の中で、2位を占めている課題は 「データ量や質の取得」 です。
今回は、データにまつわる問題の中で、 「データの作成にかかるコストが高い」 ・ 「データが不足している」 という２つの課題に対して、AI学習用データの収集、アノテーションサービスを提供している我々の 4年間 にわたって 日本のお客様 のプロジェクトを遂行してきた経験から、見解及び解決方法をお伝え致します。
こんな方にオススメ
- 現在 AIプロジェクト に関わっている方
- AI開発において コスト削減 を図りたい方
- AIで実施したいが データが少 なく困っている方
ウェビナー概要
開催日程:
2020年10月1日(木) 16:00 - 17:00 (受付開始15:50) (日本時間)
形式:
Zoomオンラインセミナー
参加費:
無料
開催日程:
2020年10月1日(木) 16:00 - 17:00 (受付開始15:50) (日本時間)
形式:
Zoomオンラインセミナー
参加費:
無料
アジェンダ
16:00～16:05
講演者の紹介
16:05～16:45
1) 機械学習におけるデータの重要性
2) データの集め方
3) ツールを用いたアノテーション作業の効率化
4) ケーススタディ・実例の紹介
16:45～17:00
Q&A
16:00～16:05
講演者の紹介
16:05～16:45
1) 機械学習におけるデータの重要性
2) データの集め方
3) ツールを用いたアノテーション作業の効率化
4) ケーススタディ・実例の紹介
16:45～17:00
Q&A
*内容は変更となる可能性がございます。
講演者:
ゴク・チャン
株式会社Lotus Quality Assurance 日本市場の営業担当者
ベトナムで文系トップのハノイ貿易大学を卒業
関西大学と香港中文大学に留学
日立製作所でのインターンシップの後、日本の大手建設企業に勤めた。
現在、日本市場営業者としてLQAに勤めている。
小原拓朗
株式会社Lotus Quality Assurance マーケティング部
東北大学の経済学部を卒業
学生時代はベトナムに短期留学
日本の市場のマーケティングを担当
開催者:
Lotus Quality Assurance
株式会社Lotus Quality Assurance (LQA)は、 ソフトウェア開発、品質管理（テスト）、AI学習用データ作成（収集、アノテーション）の豊富な実績のあるベトナム・ハノイに本社のあるITオフショア企業。
4年間 にわたって 3つの大陸 のクライエントから、ADAS、ヘルスケア、Eコマース、農業等様々な業界の 700万以上の画像学習データ 作成を⼿がけています。
コロナパンデミックの困難な状況にもかかわらず、2020年の4月に日本法人、ロータスジャパン株式会社（Lotus Japan – LJP）を設立することに成功しました。
AIポータルメディアAIsmileyにアノテーションのサービス、ツールをまとめた「 AIアノテーション カオスマップ2020」に掲載された64サービスのうち、LQAは AIアノテーション の 「オフショア」 分野で選出されました 。
ウェビナーは終了しました
録画のご請求はここでお申し込み。
Lotus Quality Assurance
Tel: (+84) 24-6660-7474
E-mail: [email protected]