SlideShare a Scribd company logo
1 of 45
最新、つまり、
最短で開発できる
AI アプリケーション開発
畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama | dahatake
日本マイクロソフト株式会社
プリンシパル ソフトウェア デベロップメント エンジニア
Perception Cognition
AI で自動化が期待されるビジネスの例
Vision Analysis
Decision
making
Analysis
Decision
making
Speech
Language
Learning
AI が人々の助けになる
AnalysisVision
Vision
Knowledge
LanguageSpeech
昔 今
真空管 トランジスタ
磁気テープ 磁気ディスク
磁気ディスク フラッシュメモリ
固定電話 携帯電話
携帯電話 スマートフォン
Azure Cognitive Services
Azure Bot Service
Azure Cognitive Search
Azure Databricks
Azure Machine Learning
Azure AI Infrastructure
Knowledge miningAI apps & agents Machine learning
Azure AI
Azure Cognitive Services
Azure Bot Service
Azure Cognitive Search
Azure Databricks
Azure Machine Learning
Azure AI Infrastructure
Knowledge miningAI apps & agents Machine learning
Azure AI
Bot Service
Microsoft で学習させ公開している
pre-trained AI
容易なカスタマイズ
多様なプログラミング言語のサポート
テンプレートベースの多様な言語での開発
多様な Bot Skill の接続先のサポート
Vision Speech Language Search
…
画像 動画 音声
Machine Learning
Serverless を使った イケている サービス
データ入力が変わる (かもしれない)
デー
タ
AI
Azure Cognitive Services
Azure Bot Service
Azure Cognitive Search
Azure Databricks
Azure Machine Learning
Azure AI Infrastructure
Knowledge miningAI apps & agents Machine learning
Azure AI
companies
Google
Microsoft
Facebook
record-id companies
1 [
“v02”,
“v01”,
“v05”
]
メタデータ化 | 構造化データ
自然言語処理 (NLP) は大変…
Deep Learning は、2012年
にGoogleの研究者によって
飛躍的に技術向上しました。
その後Microsoftや
Facebookなどの企業も
本格参入。
2015年から写真の識別など
幾つかの分野でMicrosoft
が
人と同程度のModelを
開発しました。
Deep Learning がもたらしたもの
Text (OCR)
“(1) Validate enrichment pipeline”
Deep Learning がもたらしたもの
Tags
“throwing”, “ball”, “girl”, “grass”,
“basketball”
Caption
“A girl throwing a ball”
Entities
Persons
“Anita Christiansen”,
“Conrad Nuber”,
Locations
“Bothell”, “Woodinville”
Organization
“Litware Insurance Corp.”
Deep Learning がもたらしたもの
Documents Cognitive skills Fully text-searchable
rich index
Knowledge mining with Azure Search
Recommendation <- 行動履歴
Dataset = 要
特徴を増やすこと
で、解析や
機械学習に
利用
Machine Learning で、Feature 抽出
Surface は
品川で買えるみた
い!XXX店は
いつも混んでいて
嫌
Azure Cognitive Services
Azure Bot Service
Azure Cognitive Search
Azure Databricks
Azure Machine Learning
Azure AI Infrastructure
Knowledge miningAI apps & agents Machine learning
Azure AI
機械学習の作業
1. 課題の特定
2. データの取得と加工
3. モデルの設計
4. モデルの学
習
5. モデルの
テストと評価 a. 初期化
b. データセットからミニバッチ
データ取得
c. 損失(差分)を計算d. 最適化: 損失(差分)の最小
化
e. 重みづけの更新
y =Wx + b
loss = |desired – actual outcome|δ
6. 展開と推論
トレーニング済みのモデル
ビジネスロジックにMLをアタッチ
Azure Databricks VMs
Deep Learning Framework
Deep Learning モデルの作成 TensorFlow KerasPytorch
Azure
Machine Learning
LanguageSpeech
…
SearchVision
On-premises Cloud Edge
生産性の高いサービス
データサイエンティストと開発チームの生産性を上げる
パワフルな Compute
Deep Learning の学習と推論の加速
柔軟な推論環境の選択肢
Cloud と Edge へのモデル展開と管理
Machine Learning on Azure
Chainer
Automated Machine Learning
Hyper parameter tuning
Distributed Deep Learning
New FPGA-powered models
Python SDK
Azure Notebook 連携
Services
Schema
モデ
ル
スキーマ ファ
イル
(Option)
推論実行
コード
推論環境の全体像
Azure Kubernetes Services
Azure Machine Learning Services
まずは ここ
Container
使い
Hack しま
せぅ
Secure Data
今回は、どの Feature (列) が有効なの?
次のボーナ
ス2018/12
Source: http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html
今回は、どの アルゴリズム が効く?
Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Parameter 1
Parameter 2
Parameter 3
Parameter 4
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Mileage Gradient Boosted Criterion
Loss
Min Samples Split
Min Samples Leaf
Others Model
Which algorithm? Which parameters?Which features?
Car brand
Year of make
モデルの開発には、多くの 試行錯誤 が必要…
Criterion
Loss
Min Samples Split
Min Samples Leaf
Others
N Neighbors
Weights
Metric
P
Others
Which algorithm? Which parameters?Which features?
Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Nearest Neighbors
Model
繰り返し
Gradient BoostedMileage
Car brand
Year of make
Car brand
Year of make
Condition
Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Gradient Boosted
SVM
Bayesian Regression
LGBM
Nearest Neighbors
Which algorithm? Which parameters?Which features?
繰り返し
Regulations
Condition
Mileage
Car brand
Year of make
データセット
目標設定
学習の一貫性
出力入力
学習を並列処理
Compute リソース管理
ベストなモデルの選択
Optimized model
Automated Machine Learning
“Volume”
膨大
“Velocity”
スピード
“Variety”
多様性
社内の
資産
サーチや
ソーシャル
オープン
データ
コラボ可視化
Big Data の構成要素
STORE &
EXPLORESensors and IoT
(unstructured)
Files (unstructured)
Media (unstructured)
Logs (unstructured)
Business/custom apps
(structured)
Power BIAzure Analysis
Services
Real-time Apps
Cosmos DB
INGEST PREP & TRAIN
MODEL & SERVE
STORE
Azure Data Lake Storage Gen2
SQL Data Warehouse
(Polybase)
Azure Databricks
Cosmos DB
Azure Data Explorer
Azure SQL
Data Warehouse
Azure Data Explorer
Azure Databricks
Azure Machine Learning
Azure Data Factory
Data Lake as “Product”
Sensors and IoT
(unstructured)
Azure IoT Hub Kafka
Azure Operational Data Services
Azure Cosmos DB: マルチ モデル/マルチ API
• キー/バリュー
• ドキュメント
• グラフ
• SQL (DocumentDB)
• MongoDB
• Azure Table Storage
• Gremlin グラフ
Delivery Service Refund Service
Notification Service
Azure Functions + Azure Cosmos DB
インタラクティブ クエリ
巨大なデータセットへの
高速クエリ実行
テラバイト級に数分で
スケール
ストリーム、ファイル な
ど
多様なデータ をサポート
交通渋滞
予測
○○線
運行情報
△ △線
運行情報
イベント
開催情報
TV番組
情報
物流
車両情報
道路工事
情報
空調負荷
予測
販売計画
混雑予測
駅員・警
備計画
空調制御
計画
故障予知
集荷予測
天候情報
保守計画
売上予測
混雑予測
有機的に相互作用する社会
交通渋滞
予測
○○線
運行情報
イベント
開催情報
TV番組
情報
物流
車両情報
道路工事
情報
空調負荷
予測
販売計画
空調制御
計画
故障予知
集荷予測
天候情報
保守計画
売上予測
混雑予測
△ △線
運行情報
混雑予測
駅員・警
備計画
有機的に相互作用する社会
© 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries.
The information herein is for informational purposes only and represents the current view of Microsoft Corporation as of the date of this presentation. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a
commitment on the part of Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information provided after the date of this presentation.
MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN THIS PRESENTATION.

More Related Content

What's hot

Deep Learning Lab - Microsoft Machine Learning meetup 2018/06/27 - 推論編
Deep Learning Lab - Microsoft Machine Learning meetup 2018/06/27 - 推論編Deep Learning Lab - Microsoft Machine Learning meetup 2018/06/27 - 推論編
Deep Learning Lab - Microsoft Machine Learning meetup 2018/06/27 - 推論編Daiyu Hatakeyama
 
AI を道具として使うための基礎知識 - Microsoft AI
AI を道具として使うための基礎知識 - Microsoft AIAI を道具として使うための基礎知識 - Microsoft AI
AI を道具として使うための基礎知識 - Microsoft AIDaiyu Hatakeyama
 
An Introduction of DNN Compression Technology and Hardware Acceleration on FPGA
An Introduction of DNN Compression Technology and Hardware Acceleration on FPGAAn Introduction of DNN Compression Technology and Hardware Acceleration on FPGA
An Introduction of DNN Compression Technology and Hardware Acceleration on FPGALeapMind Inc
 
Deep Learning Lab : Build 2020 Update - Reinforcement Learning on Azure Machi...
Deep Learning Lab : Build 2020 Update - Reinforcement Learning on Azure Machi...Deep Learning Lab : Build 2020 Update - Reinforcement Learning on Azure Machi...
Deep Learning Lab : Build 2020 Update - Reinforcement Learning on Azure Machi...Daiyu Hatakeyama
 
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~NVIDIA Japan
 
Azure Machine Learning Services 概要 - 2019年2月版
Azure Machine Learning Services 概要 - 2019年2月版Azure Machine Learning Services 概要 - 2019年2月版
Azure Machine Learning Services 概要 - 2019年2月版Daiyu Hatakeyama
 
GPU クラウド コンピューティング
GPU クラウド コンピューティングGPU クラウド コンピューティング
GPU クラウド コンピューティングNVIDIA Japan
 
機械学習 / Deep Learning 大全 (1) 機械学習基礎編
機械学習 / Deep Learning 大全 (1) 機械学習基礎編機械学習 / Deep Learning 大全 (1) 機械学習基礎編
機械学習 / Deep Learning 大全 (1) 機械学習基礎編Daiyu Hatakeyama
 
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術Preferred Networks
 
NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識
NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識
NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識NVIDIA Japan
 
Chainer on Azure 2 年の歴史
Chainer on Azure 2 年の歴史Chainer on Azure 2 年の歴史
Chainer on Azure 2 年の歴史Hirono Jumpei
 
実装ディープラーニング
実装ディープラーニング実装ディープラーニング
実装ディープラーニングYurie Oka
 
[GTCJ2018]CuPy -NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算- PFN奥田遼介
[GTCJ2018]CuPy -NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算- PFN奥田遼介[GTCJ2018]CuPy -NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算- PFN奥田遼介
[GTCJ2018]CuPy -NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算- PFN奥田遼介Preferred Networks
 
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111Hirono Jumpei
 
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~Daiyu Hatakeyama
 
PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装Hirokatsu Kataoka
 
2020/11/19 Global AI on Tour - Toyama プログラマーのための機械学習入門
2020/11/19 Global AI on Tour - Toyama プログラマーのための機械学習入門2020/11/19 Global AI on Tour - Toyama プログラマーのための機械学習入門
2020/11/19 Global AI on Tour - Toyama プログラマーのための機械学習入門Daiyu Hatakeyama
 
[DL輪読会]A closer look at few shot classification
[DL輪読会]A closer look at few shot classification[DL輪読会]A closer look at few shot classification
[DL輪読会]A closer look at few shot classificationDeep Learning JP
 

What's hot (20)

Deep Learning Lab - Microsoft Machine Learning meetup 2018/06/27 - 推論編
Deep Learning Lab - Microsoft Machine Learning meetup 2018/06/27 - 推論編Deep Learning Lab - Microsoft Machine Learning meetup 2018/06/27 - 推論編
Deep Learning Lab - Microsoft Machine Learning meetup 2018/06/27 - 推論編
 
マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ
マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップマイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ
マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ
 
AI を道具として使うための基礎知識 - Microsoft AI
AI を道具として使うための基礎知識 - Microsoft AIAI を道具として使うための基礎知識 - Microsoft AI
AI を道具として使うための基礎知識 - Microsoft AI
 
An Introduction of DNN Compression Technology and Hardware Acceleration on FPGA
An Introduction of DNN Compression Technology and Hardware Acceleration on FPGAAn Introduction of DNN Compression Technology and Hardware Acceleration on FPGA
An Introduction of DNN Compression Technology and Hardware Acceleration on FPGA
 
実世界に埋め込まれる深層学習
実世界に埋め込まれる深層学習 実世界に埋め込まれる深層学習
実世界に埋め込まれる深層学習
 
Deep Learning Lab : Build 2020 Update - Reinforcement Learning on Azure Machi...
Deep Learning Lab : Build 2020 Update - Reinforcement Learning on Azure Machi...Deep Learning Lab : Build 2020 Update - Reinforcement Learning on Azure Machi...
Deep Learning Lab : Build 2020 Update - Reinforcement Learning on Azure Machi...
 
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
エヌビディアが加速するディープラーニング ~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~
 
Azure Machine Learning Services 概要 - 2019年2月版
Azure Machine Learning Services 概要 - 2019年2月版Azure Machine Learning Services 概要 - 2019年2月版
Azure Machine Learning Services 概要 - 2019年2月版
 
GPU クラウド コンピューティング
GPU クラウド コンピューティングGPU クラウド コンピューティング
GPU クラウド コンピューティング
 
機械学習 / Deep Learning 大全 (1) 機械学習基礎編
機械学習 / Deep Learning 大全 (1) 機械学習基礎編機械学習 / Deep Learning 大全 (1) 機械学習基礎編
機械学習 / Deep Learning 大全 (1) 機械学習基礎編
 
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
 
NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識
NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識
NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識
 
Chainer on Azure 2 年の歴史
Chainer on Azure 2 年の歴史Chainer on Azure 2 年の歴史
Chainer on Azure 2 年の歴史
 
実装ディープラーニング
実装ディープラーニング実装ディープラーニング
実装ディープラーニング
 
[GTCJ2018]CuPy -NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算- PFN奥田遼介
[GTCJ2018]CuPy -NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算- PFN奥田遼介[GTCJ2018]CuPy -NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算- PFN奥田遼介
[GTCJ2018]CuPy -NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算- PFN奥田遼介
 
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111
 
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ~ AI、Advanced Analytics の使いどころ ~
 
PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装
 
2020/11/19 Global AI on Tour - Toyama プログラマーのための機械学習入門
2020/11/19 Global AI on Tour - Toyama プログラマーのための機械学習入門2020/11/19 Global AI on Tour - Toyama プログラマーのための機械学習入門
2020/11/19 Global AI on Tour - Toyama プログラマーのための機械学習入門
 
[DL輪読会]A closer look at few shot classification
[DL輪読会]A closer look at few shot classification[DL輪読会]A closer look at few shot classification
[DL輪読会]A closer look at few shot classification
 

Similar to Connect 2018 in Koriyama, with UDC - Microsoft AI Session

利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向Daiyu Hatakeyama
 
機械学習 - MNIST の次のステップ
機械学習 - MNIST の次のステップ機械学習 - MNIST の次のステップ
機械学習 - MNIST の次のステップDaiyu Hatakeyama
 
明治大学理工学部 特別講義 AI on Azure
明治大学理工学部 特別講義 AI on Azure明治大学理工学部 特別講義 AI on Azure
明治大学理工学部 特別講義 AI on AzureDaiyu Hatakeyama
 
Edge から Cloud, Beginner から Professional までサポートする Azure AI プラットフォーム
Edge から Cloud, Beginner から Professional までサポートする Azure AI プラットフォームEdge から Cloud, Beginner から Professional までサポートする Azure AI プラットフォーム
Edge から Cloud, Beginner から Professional までサポートする Azure AI プラットフォームIoTビジネス共創ラボ
 
Microsoft Open Tech Night: Azure Machine Learning - AutoML徹底解説
Microsoft Open Tech Night: Azure Machine Learning - AutoML徹底解説Microsoft Open Tech Night: Azure Machine Learning - AutoML徹底解説
Microsoft Open Tech Night: Azure Machine Learning - AutoML徹底解説Daiyu Hatakeyama
 
Azure Machine Learning Hands-on - AutoML編 - 2020年1月
Azure Machine Learning Hands-on - AutoML編 - 2020年1月Azure Machine Learning Hands-on - AutoML編 - 2020年1月
Azure Machine Learning Hands-on - AutoML編 - 2020年1月Daiyu Hatakeyama
 
Microsoft Intelligent Data Platform -データ活用のための最新技術-
Microsoft Intelligent Data Platform -データ活用のための最新技術-Microsoft Intelligent Data Platform -データ活用のための最新技術-
Microsoft Intelligent Data Platform -データ活用のための最新技術-Daiyu Hatakeyama
 
MicrosoftによるAIビジネスへの取組み
MicrosoftによるAIビジネスへの取組みMicrosoftによるAIビジネスへの取組み
MicrosoftによるAIビジネスへの取組みKosuke Fujimoto
 
第36回BAクリエイターズサロン - デジタル時代に クリエータの皆さんが知っておきたい AIと付き合うためのコツ
第36回BAクリエイターズサロン - デジタル時代に クリエータの皆さんが知っておきたい AIと付き合うためのコツ第36回BAクリエイターズサロン - デジタル時代に クリエータの皆さんが知っておきたい AIと付き合うためのコツ
第36回BAクリエイターズサロン - デジタル時代に クリエータの皆さんが知っておきたい AIと付き合うためのコツDaiyu Hatakeyama
 
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~Naoki (Neo) SATO
 
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...Naoki (Neo) SATO
 
20180627 - DEEP LEARNING LAB / Cognitive Services 最新情報 30 分でズバリ!
20180627 - DEEP LEARNING LAB / Cognitive Services 最新情報 30 分でズバリ!20180627 - DEEP LEARNING LAB / Cognitive Services 最新情報 30 分でズバリ!
20180627 - DEEP LEARNING LAB / Cognitive Services 最新情報 30 分でズバリ!Takashi Okawa
 
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonightAmazon Web Services Japan
 
サーバーレスの今とこれから
サーバーレスの今とこれからサーバーレスの今とこれから
サーバーレスの今とこれから真吾 吉田
 
[CTO Night & Day 2019] よくある課題を一気に解説!御社の技術レベルがアップする 2019 秋期講習 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] よくある課題を一気に解説!御社の技術レベルがアップする 2019 秋期講習 #ctonight[CTO Night & Day 2019] よくある課題を一気に解説!御社の技術レベルがアップする 2019 秋期講習 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] よくある課題を一気に解説!御社の技術レベルがアップする 2019 秋期講習 #ctonightAmazon Web Services Japan
 
Kansumi2013 tamagawa
Kansumi2013 tamagawaKansumi2013 tamagawa
Kansumi2013 tamagawaSORACOM, INC
 
Invitation to development tools オープン系開発ツールへのいざない
Invitation to development tools オープン系開発ツールへのいざないInvitation to development tools オープン系開発ツールへのいざない
Invitation to development tools オープン系開発ツールへのいざないSatoru Yoshida
 
基調講演「データのグループウェア化」
基調講演「データのグループウェア化」基調講演「データのグループウェア化」
基調講演「データのグループウェア化」Cybozucommunity
 
【de:code 2020】 ”AI パーツ” であなたは何つくる? Azure Cognitive Services アップデート
【de:code 2020】 ”AI パーツ” であなたは何つくる? Azure Cognitive Services アップデート【de:code 2020】 ”AI パーツ” であなたは何つくる? Azure Cognitive Services アップデート
【de:code 2020】 ”AI パーツ” であなたは何つくる? Azure Cognitive Services アップデート日本マイクロソフト株式会社
 
DLL_言語系MicrosoftAIサービス最新情報_202302.pdf
DLL_言語系MicrosoftAIサービス最新情報_202302.pdfDLL_言語系MicrosoftAIサービス最新情報_202302.pdf
DLL_言語系MicrosoftAIサービス最新情報_202302.pdfAyako Omori
 

Similar to Connect 2018 in Koriyama, with UDC - Microsoft AI Session (20)

利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
利用事例にみる AI技術活用のポイントと、Microsoft AI最新動向
 
機械学習 - MNIST の次のステップ
機械学習 - MNIST の次のステップ機械学習 - MNIST の次のステップ
機械学習 - MNIST の次のステップ
 
明治大学理工学部 特別講義 AI on Azure
明治大学理工学部 特別講義 AI on Azure明治大学理工学部 特別講義 AI on Azure
明治大学理工学部 特別講義 AI on Azure
 
Edge から Cloud, Beginner から Professional までサポートする Azure AI プラットフォーム
Edge から Cloud, Beginner から Professional までサポートする Azure AI プラットフォームEdge から Cloud, Beginner から Professional までサポートする Azure AI プラットフォーム
Edge から Cloud, Beginner から Professional までサポートする Azure AI プラットフォーム
 
Microsoft Open Tech Night: Azure Machine Learning - AutoML徹底解説
Microsoft Open Tech Night: Azure Machine Learning - AutoML徹底解説Microsoft Open Tech Night: Azure Machine Learning - AutoML徹底解説
Microsoft Open Tech Night: Azure Machine Learning - AutoML徹底解説
 
Azure Machine Learning Hands-on - AutoML編 - 2020年1月
Azure Machine Learning Hands-on - AutoML編 - 2020年1月Azure Machine Learning Hands-on - AutoML編 - 2020年1月
Azure Machine Learning Hands-on - AutoML編 - 2020年1月
 
Microsoft Intelligent Data Platform -データ活用のための最新技術-
Microsoft Intelligent Data Platform -データ活用のための最新技術-Microsoft Intelligent Data Platform -データ活用のための最新技術-
Microsoft Intelligent Data Platform -データ活用のための最新技術-
 
MicrosoftによるAIビジネスへの取組み
MicrosoftによるAIビジネスへの取組みMicrosoftによるAIビジネスへの取組み
MicrosoftによるAIビジネスへの取組み
 
第36回BAクリエイターズサロン - デジタル時代に クリエータの皆さんが知っておきたい AIと付き合うためのコツ
第36回BAクリエイターズサロン - デジタル時代に クリエータの皆さんが知っておきたい AIと付き合うためのコツ第36回BAクリエイターズサロン - デジタル時代に クリエータの皆さんが知っておきたい AIと付き合うためのコツ
第36回BAクリエイターズサロン - デジタル時代に クリエータの皆さんが知っておきたい AIと付き合うためのコツ
 
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~
 
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite ...
 
20180627 - DEEP LEARNING LAB / Cognitive Services 最新情報 30 分でズバリ!
20180627 - DEEP LEARNING LAB / Cognitive Services 最新情報 30 分でズバリ!20180627 - DEEP LEARNING LAB / Cognitive Services 最新情報 30 分でズバリ!
20180627 - DEEP LEARNING LAB / Cognitive Services 最新情報 30 分でズバリ!
 
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
 
サーバーレスの今とこれから
サーバーレスの今とこれからサーバーレスの今とこれから
サーバーレスの今とこれから
 
[CTO Night & Day 2019] よくある課題を一気に解説!御社の技術レベルがアップする 2019 秋期講習 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] よくある課題を一気に解説!御社の技術レベルがアップする 2019 秋期講習 #ctonight[CTO Night & Day 2019] よくある課題を一気に解説!御社の技術レベルがアップする 2019 秋期講習 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] よくある課題を一気に解説!御社の技術レベルがアップする 2019 秋期講習 #ctonight
 
Kansumi2013 tamagawa
Kansumi2013 tamagawaKansumi2013 tamagawa
Kansumi2013 tamagawa
 
Invitation to development tools オープン系開発ツールへのいざない
Invitation to development tools オープン系開発ツールへのいざないInvitation to development tools オープン系開発ツールへのいざない
Invitation to development tools オープン系開発ツールへのいざない
 
基調講演「データのグループウェア化」
基調講演「データのグループウェア化」基調講演「データのグループウェア化」
基調講演「データのグループウェア化」
 
【de:code 2020】 ”AI パーツ” であなたは何つくる? Azure Cognitive Services アップデート
【de:code 2020】 ”AI パーツ” であなたは何つくる? Azure Cognitive Services アップデート【de:code 2020】 ”AI パーツ” であなたは何つくる? Azure Cognitive Services アップデート
【de:code 2020】 ”AI パーツ” であなたは何つくる? Azure Cognitive Services アップデート
 
DLL_言語系MicrosoftAIサービス最新情報_202302.pdf
DLL_言語系MicrosoftAIサービス最新情報_202302.pdfDLL_言語系MicrosoftAIサービス最新情報_202302.pdf
DLL_言語系MicrosoftAIサービス最新情報_202302.pdf
 

More from Daiyu Hatakeyama

ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -Daiyu Hatakeyama
 
Ethics of AI - AIの倫理-
Ethics of AI - AIの倫理-Ethics of AI - AIの倫理-
Ethics of AI - AIの倫理-Daiyu Hatakeyama
 
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょうDaiyu Hatakeyama
 
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来Daiyu Hatakeyama
 
DXのための内製化のススメ
DXのための内製化のススメDXのための内製化のススメ
DXのための内製化のススメDaiyu Hatakeyama
 
JDMC Azureアプリ開発入門
JDMC Azureアプリ開発入門JDMC Azureアプリ開発入門
JDMC Azureアプリ開発入門Daiyu Hatakeyama
 
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DBJAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DBDaiyu Hatakeyama
 
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツDaiyu Hatakeyama
 
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリアDaiyu Hatakeyama
 
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?Daiyu Hatakeyama
 
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用Daiyu Hatakeyama
 
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろはPython に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろはDaiyu Hatakeyama
 
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 SustainabilityDaiyu Hatakeyama
 
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!Daiyu Hatakeyama
 
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来Daiyu Hatakeyama
 
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方Daiyu Hatakeyama
 

More from Daiyu Hatakeyama (20)

ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
 
Ethics of AI - AIの倫理-
Ethics of AI - AIの倫理-Ethics of AI - AIの倫理-
Ethics of AI - AIの倫理-
 
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
郡山 Connect 2022 ハッカソン 基調講演 - Hackathon からサービスインになったらデータを扱いましょう
 
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
テクノアカデミー郡山 現役ソフトウェアエンジニアが語る。IT の今と未来
 
Webサイトの最適化
Webサイトの最適化Webサイトの最適化
Webサイトの最適化
 
DXのための内製化のススメ
DXのための内製化のススメDXのための内製化のススメ
DXのための内製化のススメ
 
JDMC Azureアプリ開発入門
JDMC Azureアプリ開発入門JDMC Azureアプリ開発入門
JDMC Azureアプリ開発入門
 
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DBJAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
JAZUG12周年 俺の Azure Cosmos DB
 
Microsoft の変革
Microsoft の変革Microsoft の変革
Microsoft の変革
 
データ分析概略
データ分析概略データ分析概略
データ分析概略
 
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
法政大学 MBA 中小企業向けITとの付き合うコツ
 
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
明治大学 データサイエンス・AIに関するオムニバス授業 エバンジェリストというキャリア
 
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
Green Software Foundation Global Summit 2022 Tokyo グリーンソフトウェアとは?
 
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
コミュニケーション戦略を前提にしたOutlookやTeams活用
 
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろはPython に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
Python に行く前に Excel で学ぶデータ分析のいろは
 
AI の光と影
AI の光と影AI の光と影
AI の光と影
 
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
東京大学 メディアコンテンツ特別講義 Sustainability
 
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
Wiz国際情報工科自動車大学校 特別講演 Teams活用しよう!
 
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
Wiz国際情報工科自動車大学校_特別講演_ITの織り成す未来
 
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
東洋経済 製造業DXフォーラム 2022: 製造業のための Sustainability との 向き合い方
 

Recently uploaded

TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略Ryo Sasaki
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムsugiuralab
 

Recently uploaded (9)

TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
 

Connect 2018 in Koriyama, with UDC - Microsoft AI Session