SlideShare a Scribd company logo
1 of 80
Download to read offline
ビジネスのための AI
Sprint, MCI, AGIS, UUnet, PSINet
ISP ISP ISP
NAP NAP
IXP IXP IXP
ISP ISP
より速く より効率的で よりインテリジェントなクラウド
データ爆発: 2013年 4.4ZB -2020年 44ZB
ML、DNN、AI の実行には更に高速化が必要
自律的意思決定
接続されたデバイスへのリアルタイムの洞察
対話型ユーザーエクスペリエンス
クラウドスケールサービス
検索と推奨事項 (インターネットのインデックス作成!)
スケール
低レイテンシ
スループット
1
0
0
1
1
0
1
0
1
0
2013
1
0
0
1
1
0
1
0
1
0
2020
4.4 44
0
1
0
0
0
1
0
1
0
1
1
1
0
1
1
0
1
0
1
0
1
0
1
1
0
0
0
1
1
0
0
1
0
0
0
1
0
1
0
1
1
0
0
1
1
0
1
0
1
0
0
0
1
0
0
1
1
0
1
1
1
0
1
1
1
0
1
0
1
0
0
0
0
1
0
0
1
1
1
0
0
1
1
0
0
0
1
0
1
1
出典: IDC 2014
アルゴリズムとして実装
機械学習によるモデル化
帰納的実装
A car is running A man is cutting a
piece of meat
A man is performing on
a stage
A man is riding a bike
A man is singing A panda is walking A woman is riding a horse A man is flying in a field
本人の声による音声翻訳と合成
Ultrasonic sensors
Stereo vision
Companion
computer
AD/ADAS Workloads Supported on Azure Big Compute
多くの場合うまく行かない
やはりうまく行かない
推論
デプロイメント
データの準備
アノテーション
モデル構築・学習
ここは世界中の研究者が
論文として発表。基本的に、
GitHubで公開される。
それを利活用すべし
どんなデータを整備するか
企業内のデータ利活用
戦略が競争力の源泉
ビジネスにインパクトがある
領域の特定、そのための
機械学習利活用
第一世代:
• APIの試行錯誤
• Caffeによる画像認識発展
• Academic 発中心
第二世代:
• APIの整備(シンプルで直感的に)
• Define-by-run の導入
• IT企業が支援するFrameworkが生き残る
ラッパーの登場:
• 研究者からデータサイエンティ
ストへの拡大
• すぐ使えるテンプレート
フレームワークとチップ間の共通化
• 推論機能が各種デバイスに搭載されること
を見越して、MXNETの研究者がスタートし
たプロジェクト。
• 各フレームワークで書かれたネットワークを
各ハードウェアに最適化
• NNVMで各ネットワークを中間表現に変
換、TVMが各ハードウェアに最適化した中
間表現に変換する。
• CoreML→iOS や、TensorFlow XLAや
Lite → iOS / Androidはまた別の話。http://tvmlang.org/2017/08/17/tvm-release-announcement.html
データサイエンティスト BIプロフェッショナル
PB TB GB
研究者 エンジニア
Agents, Applications & Solutions
47
Amazon Azure Google IDCF Sakura
Gen Kepler Volta Kepler Pascal Volta Kepler Pascal Pascal Pascal
GPU K80 x 1 V100 x 1 K80 x 1
P40 x 1
P100 x 1
V100 x 1 K80 x 1 P100 x 1 P100 x 1 P100 x 1
CPU
Core
4 8 6 6 12/1- *** *** 56 8
RAM 61GB 61GB 56GB 112GB 12/1- *** *** 256GB 128GB
Cost /
Hour
$0.9 $3.06 $0.9 $2.07 12/1- $0.45 $1.46 $3.94 $3.19
https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/batch/
• InfiniBand を活用し
128 GPU で 約 100 倍
の高速化の実現
• XTREME DESIGN 社と
連携。即座にMNが使える
環境を10月から提供予定
1
10
100
1 2 4 8 16 32 64 128
理論値 Azure 実測値
(倍)
(GPU数)
Azure DSVMとは?
• 機械学習、深層学習に必要な
ツール群をすでに同梱したVM
• 無料(仮想マシン料金のみ)
• 深層学習的には、NVIDIA
Libraryを同梱しているのがとても
うれしい。
今回実現したこと:
• Chainer 3.0.0rc1 / Cupy 2.0.0rc1
のDSVMへの同梱完了
• ChainerCV/ChainerRLも同梱
• Ubuntu/Windows版も同梱
• レクチャー用のJupyter notebookも
同梱
https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/microsoft-ads.dsvm-deep-learning
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/batch-ai/
Clusters
• Provision
GPUs
• Install drivers
and software
• Interactive use
Scheduling
• Queue work
• Prioritize jobs
• Start MPI
• Monitor
• Handle
failures
Data
• Scale access to
training data
• Output logs &
models
• Secure &
compliant
Cost
• Scale up and
down
• Share reserved
instances
• Low priority
Workflow
• Choose
efficient
hardware
• Tooling
integration
• Laptop to
cloud
Apps + insights
Social
LOB
Graph
IoT
Image
CRM INGEST STORE PREP & TRAIN MODEL & SERVE
Data orchestration
and monitoring
Data lake
and storage
Hadoop/Spark/SQL
and ML
.
IoT
Azure Machine Learning
Azure Machine
Learning
Workbench
VM (CPU/GPU)
Spark
Container Services
SQL Server
ML Server
ON-PREMISES
EDGE
Azure IoT Edge
学習とデプロイの選択肢
AZURE
学習履歴&
モデル管理
サービス
Azure Machine Learning と統合するためのVS Code
のエクステンション
新しいニューラルネットワーク開発プロジェクトの、構築と
学習までをサポート
リモートのトレーニングをサポート
ジョブの管理
Python, Jupyter Notbook, Git など VS Code の既存
機能との連携
55
Catapult v0
Catapult v1
スケール v1
Catapult v2
2011 2012 2013 2014 2015 2016 ...
Ignite
本番展開
「Wikipedia」 英→西 訳
「戦争と平和」 露→英 訳
Microsoft製FPGAボード
DNN Processing Units
効率性柔軟性
Soft DPU
(FPGA)
Contr
ol
Unit
(CU)
Register
s
Arithmet
ic Logic
Unit
(ALU)
CPUs GPUs
ASICsHard
DPU
Cerebras
Google TPU
Graphcore
Groq
Intel Nervana
Movidius
Wave Computing
Etc.
BrainWave
Baidu SDA
Deephi Tech
ESE
Teradeep
Etc.
DRAM
コントローラ
USB
コントローラ
イーサネットコントローラ
dsp
スライス
ram
ram
dsp
スライス
CPU
CPU
マイクロソフトは、FPGA に対して世界最大のクラウド投資
人工知能の容量を複数のExa-Ops で
FPGA ファブリック上で強力な DNN サービスプラットフォーム
急速に進化する ML への対応
CNN、LSTM、MLP、強化学習、特徴抽出、デシジョンツリーなど
推論に最適化された数値精度
カスタム値、複数化、極小精密ネット
より大きい、より速いモデルのための更なる圧縮
数万TOPでの、低ロットサイズでの効果的な推論スループット
超低遅延による最新の DNN の提供
CPUやGPU と比較して10倍以上
単一の DNN サービスで多くの FPGA に拡張
パフォーマンス
柔軟性
スケール
 Azure は、日本初のクラウド セキュリティ ゴールドマークの取得 (外部監査人による ISO 27017 認定)を始め、
ISO 27018、HIPAA、FedRAMP、SOC 1、SOC 2 などの、幅広い国際的および業界固有のコンプライアンス基準に
適合しています。米国防総省、英国政府での採用、日本の FISC などの国ごとの基準も満たしています。
 Azure DC は、ネットワーク レイヤに人工知能を用いた DDoS / DOS / IDS 防御機能を標準で備え、不正な
トラフィックを自動検知・遮断することができます。
 マイクロソフトは、サイバークライム センターを運営しています。サイバークライムセンターでは、24 時間
の監視体制で、1日5億件以上のトラフィックを分析し、マルウェアの情報/状況を把握するとともに、攻撃元
の特定を行い、セキュリティ関連団体、インターポールや各国の警察機関に情報を提供しています。
 サイバークライム センターは、米国本社の他、日本を含む世界5都市に拠点を展開しています。
世界最高レベルの安全性
日本初のクラウド セキュリティ ゴールドマークを取得
Microsoft Azure、Office 365が
情報セキュリティ監査の認定を取得
その他の第三者認証・監査
透明性
お客様データ・プライバシー保護
準拠法・裁判管轄
➢ 準拠法は日本法
➢ 合意管轄裁判所は東京地方裁判所
➢ 日本データセンター開設
東西拠点により災害対策環境も
含めて日本DCを利用可能
➢ セキュリティセンターによる情報公開
➢ ISO/IEC 27018の準拠
• 事業者は、カスタマーの同意なしに個人情報をマーケティングや広告には使って
はいけない
• 事業者は、データの保管場所(国)及び、取扱事業者を公開しなければならない
➢ EU のデータ保護指令の要件を満たすと認定
(世界で最初に認定を受けた企業)
➢ その他対応規格/認証
➢ セキュリティ監査協会(JASA)クラウドセキュリティ推進協議会が制定した
「クラウド情報セキュリティ監査制度」において、日本で初めて
「クラウド セキュリティ(CS)ゴールドマーク」を取得
➢ 「クラウド情報セキュリティ監査制度」:クラウドサービスを提供する事業者の
サービスのセキュリティが、国際的な基準(ISO/IEC 27017)で求められる 水
準であることを示すことを目的とし、サービス提供の実態が、情報セキュリティ
マネジメントの基本的な要件を満たしているか評価する仕組みとして制定
➢ CS ゴールドマークは国際的な基準とされる Service Organization Controls
(SOC)2 にならぶ、日本で初めての第三者認定制度であり、クラウドサービス
の利用者は、CSゴールドマークを導入時や年次の利用者自身の監査結果として
利用することができます。
➢ 政府調達基準(http://www.nisc.go.jp/active/general/kijun2016.html)に
おいても、セキュリティ監査制度の活用示唆されている
➢ 日本マイクロソフトには、JIS クラウド セキュリティ コントロール標準化専門
委員会幹事や ISO/IEC JTC 1/SC 27 WG1 および WG4 委員も在籍
西日本 東日本
EU Model Clauses , Data Processing Agreement, ISO 27001, SAS 70, SSAE 16/ISAE 3402,
HIPAA BAA, FISMA, FERPA
➢ 原則
お客様データはお客様のものでありクラウドサービスをお客様に提供する目的に
のみ使用
➢ 委託先の管理
• 社員と同等のセキュリティレベル、プライバシー基準を維持
• 下請業者の一覧を公開
➢ 閉域網接続サービスの提供
• Azure :提供中
• Office 365 :提供中
クラウドセキュリティ(CS)ゴールドマーク取得により、Microsoft Azure、Office 365を、日本のお客様が、客観的な基準により安全性・信頼性が確認
されたサービスとして、選択できるようになりました。当社の CSP プログラムなどを活用し Azure や Office 365を活用したクラウドビジネスを推進する
パートナー各社にとっても、サプライチェーンとして利用サービスの安全性・信頼性を客観的にお客様へと証明することが可能となります。
http://jcispa.jasa.jp/cs_mark_co/cs_gold_mark_co/
転送時の保護
不十分なディスク、ネットワークの暗号化
保存時の保護
計算処理時におけるデータを保護 → 復号化によるリスクの低減
実行時の保護
Operating System
App
Hypervisor
Hardware
App
Code
Data
• 悪意あるシステム管理者からのデータ保護
• カーネルレベルで実行されるマルウェアからの保護
Intel SGX
ARM Bowmore
VSM
Operating System
App
Hypervisor
App
Hardware
Compute Node Key Manager
Secure
Store
Service
TSM
Key
Manager
TSM
Protect module that
stores, derives and
distributes keys
Hardware
Operating System
Trusted
Module
Hypervisor
SQL
Server
SQL
Client
暗号化され
たクエリ
暗号化され
た結果
患者データ
患者データ
患者データ
Operating System
Machine learning
algorithm
必須条件: 十分条件:
目的 人工知能や深層学習の実社会での活用を推進
(Preferred Networks, Inc. と Microsoft Corp.のアライアンス発祥)
概要
ディープラーニングに関連する技術とビジネスの
両面に精通したプロフェッショナルたちが開発事例や最新
技術動向を情報発信する
機能
深層学習に関連する多種多様な検証結果やユースケース
情報の提供し、お客様と深層学習コンサル企業とのマッチ
ングの場を提供する。
● クラウド移行による
高負荷時の安定稼働
● Microsoftのサポートにより、
短期間でインフラ移行
● 「自動スケール」により
運用コストが1/4に
PaintsChainer AIによる線画自動着色サービス
https://paintschainer.preferred.tech/
イラスト@cotubuuuun
Microsoft の深層学習への取り組み
Microsoft の深層学習への取り組み
Microsoft の深層学習への取り組み
Microsoft の深層学習への取り組み

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

次世代のデータ活用としてのIntelligent Data Platform -Microsoft Azure と AI (Artificial Inte...
次世代のデータ活用としてのIntelligent Data Platform-Microsoft Azure と AI (Artificial Inte...次世代のデータ活用としてのIntelligent Data Platform-Microsoft Azure と AI (Artificial Inte...
次世代のデータ活用としてのIntelligent Data Platform -Microsoft Azure と AI (Artificial Inte...
 
Azure Media Services 概要
Azure Media Services 概要Azure Media Services 概要
Azure Media Services 概要
 
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-
 
20160927_守るべきは、大量の情報資産を管理するデータベース! ~ユーザ事例から見るデータベースのセキュリティ対策~ by 株式会社インサイトテクノ...
20160927_守るべきは、大量の情報資産を管理するデータベース! ~ユーザ事例から見るデータベースのセキュリティ対策~ by 株式会社インサイトテクノ...20160927_守るべきは、大量の情報資産を管理するデータベース! ~ユーザ事例から見るデータベースのセキュリティ対策~ by 株式会社インサイトテクノ...
20160927_守るべきは、大量の情報資産を管理するデータベース! ~ユーザ事例から見るデータベースのセキュリティ対策~ by 株式会社インサイトテクノ...
 
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data Services
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data ServicesAzure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data Services
Azure Discovery Day - SQL Server 2019 + Azure Data Services
 
【de:code 2020】 Azure Synapse Analytics 技術編 ~ 最新の統合分析プラットフォームによる新しい価値の創出(前編)
【de:code 2020】 Azure Synapse Analytics 技術編 ~ 最新の統合分析プラットフォームによる新しい価値の創出(前編)【de:code 2020】 Azure Synapse Analytics 技術編 ~ 最新の統合分析プラットフォームによる新しい価値の創出(前編)
【de:code 2020】 Azure Synapse Analytics 技術編 ~ 最新の統合分析プラットフォームによる新しい価値の創出(前編)
 
Microsoft AI セミナー - Microsoft AI Platform
Microsoft AI セミナー - Microsoft AI PlatformMicrosoft AI セミナー - Microsoft AI Platform
Microsoft AI セミナー - Microsoft AI Platform
 
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
 
Microsoft AI Platform ビジネスでAI活用するヒント
Microsoft AI Platform ビジネスでAI活用するヒントMicrosoft AI Platform ビジネスでAI活用するヒント
Microsoft AI Platform ビジネスでAI活用するヒント
 
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
20170921 日本生物物理学会 マイクロソフトのR&DクラウドとAI
 
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線
Open Cloud カンファレンス@札幌 Microsoft AI最前線
 
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とは
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とはデータからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とは
データからビジネス変革をもたらすマイクロソフトの AI とは
 
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!
 
[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 ...
 
Elastic Aquia Joint webinar-20211006
Elastic Aquia Joint webinar-20211006Elastic Aquia Joint webinar-20211006
Elastic Aquia Joint webinar-20211006
 
[AC02] Cloud Robotics Azure Platform って何だ!?~ IoT をもっと簡単に、Cloud AI の活用をもっと気軽にや...
[AC02] Cloud Robotics Azure Platform って何だ!?~ IoT をもっと簡単に、Cloud AI の活用をもっと気軽にや...[AC02] Cloud Robotics Azure Platform って何だ!?~ IoT をもっと簡単に、Cloud AI の活用をもっと気軽にや...
[AC02] Cloud Robotics Azure Platform って何だ!?~ IoT をもっと簡単に、Cloud AI の活用をもっと気軽にや...
 
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービスEdge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
 
Elastic7.10 newfeaturesintroduce 1216
Elastic7.10 newfeaturesintroduce 1216Elastic7.10 newfeaturesintroduce 1216
Elastic7.10 newfeaturesintroduce 1216
 
2021/6/3 Deep Learning Lab - Azure Synapse Analytics Ignite & Build アップデートake
2021/6/3 Deep Learning Lab - Azure Synapse Analytics Ignite & Build アップデートake2021/6/3 Deep Learning Lab - Azure Synapse Analytics Ignite & Build アップデートake
2021/6/3 Deep Learning Lab - Azure Synapse Analytics Ignite & Build アップデートake
 
[data analytics showcase] A15: デジタルデータの可視化基盤「ENdoSnipe」を使った、システムトラブルの未然防止、経営判...
[data analytics showcase] A15: デジタルデータの可視化基盤「ENdoSnipe」を使った、システムトラブルの未然防止、経営判...[data analytics showcase] A15: デジタルデータの可視化基盤「ENdoSnipe」を使った、システムトラブルの未然防止、経営判...
[data analytics showcase] A15: デジタルデータの可視化基盤「ENdoSnipe」を使った、システムトラブルの未然防止、経営判...
 

Similar to Microsoft の深層学習への取り組み

日米クラウド最前線!経営戦略としてのクラウドを考える
日米クラウド最前線!経営戦略としてのクラウドを考える日米クラウド最前線!経営戦略としてのクラウドを考える
日米クラウド最前線!経営戦略としてのクラウドを考える
Nissho-Blocks
 
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
 

Similar to Microsoft の深層学習への取り組み (20)

JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例
JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例
JAWS-UG広島 - 2019-07-12 - 金融ビッグデータを守るリソースポリシー実例
 
Go azure keynote-クラウド利用のあらゆるニーズに応える windows azure の進化
Go azure keynote-クラウド利用のあらゆるニーズに応える windows azure の進化Go azure keynote-クラウド利用のあらゆるニーズに応える windows azure の進化
Go azure keynote-クラウド利用のあらゆるニーズに応える windows azure の進化
 
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
今改めて学ぶ Microsoft Azure 基礎知識
 
講演資料「Azure AI Update Ignite Fall 2021を振り返ろう!」
講演資料「Azure AI Update Ignite Fall 2021を振り返ろう!」講演資料「Azure AI Update Ignite Fall 2021を振り返ろう!」
講演資料「Azure AI Update Ignite Fall 2021を振り返ろう!」
 
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラData x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
 
日米クラウド最前線!経営戦略としてのクラウドを考える
日米クラウド最前線!経営戦略としてのクラウドを考える日米クラウド最前線!経営戦略としてのクラウドを考える
日米クラウド最前線!経営戦略としてのクラウドを考える
 
スケーラブルで手間なく動かせる!もうすぐ 一般提供開始 Azure Database for MySQL / PostgreSQL
スケーラブルで手間なく動かせる!もうすぐ 一般提供開始 Azure Database for MySQL / PostgreSQLスケーラブルで手間なく動かせる!もうすぐ 一般提供開始 Azure Database for MySQL / PostgreSQL
スケーラブルで手間なく動かせる!もうすぐ 一般提供開始 Azure Database for MySQL / PostgreSQL
 
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep Learning
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep LearningWatsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep Learning
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep Learning
 
Microsoft AI Platform
Microsoft AI PlatformMicrosoft AI Platform
Microsoft AI Platform
 
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しよう
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しようMicrosoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しよう
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しよう
 
Azure IoT 最前線!_IoTビジネス共創ラボ 第12回 勉強会
Azure IoT 最前線!_IoTビジネス共創ラボ 第12回 勉強会Azure IoT 最前線!_IoTビジネス共創ラボ 第12回 勉強会
Azure IoT 最前線!_IoTビジネス共創ラボ 第12回 勉強会
 
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update TopicsMicrosoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
 
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
 
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
 
クラウド座談会資料
クラウド座談会資料クラウド座談会資料
クラウド座談会資料
 
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
 
ONIC2017 プログラマブル・データプレーン時代に向けた ネットワーク・オペレーションスタック
ONIC2017 プログラマブル・データプレーン時代に向けた ネットワーク・オペレーションスタックONIC2017 プログラマブル・データプレーン時代に向けた ネットワーク・オペレーションスタック
ONIC2017 プログラマブル・データプレーン時代に向けた ネットワーク・オペレーションスタック
 
JAZUG Nagoya Windows Azure Update 20140301
JAZUG Nagoya Windows Azure Update 20140301JAZUG Nagoya Windows Azure Update 20140301
JAZUG Nagoya Windows Azure Update 20140301
 
[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~
 
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」
 

More from Hirono Jumpei

More from Hirono Jumpei (20)

20190822 Microsoftが考えるAI活用のロードマップ
20190822 Microsoftが考えるAI活用のロードマップ20190822 Microsoftが考えるAI活用のロードマップ
20190822 Microsoftが考えるAI活用のロードマップ
 
20190719 minerlpl
20190719 minerlpl20190719 minerlpl
20190719 minerlpl
 
Dllab2ndanniversarypl
Dllab2ndanniversaryplDllab2ndanniversarypl
Dllab2ndanniversarypl
 
Microsoft Autonomousへの取り組み
Microsoft Autonomousへの取り組みMicrosoft Autonomousへの取り組み
Microsoft Autonomousへの取り組み
 
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
 
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
 
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111
 
Malmotutorial
MalmotutorialMalmotutorial
Malmotutorial
 
Microsoft digital transformation and ai 20181126
Microsoft digital transformation and ai 20181126Microsoft digital transformation and ai 20181126
Microsoft digital transformation and ai 20181126
 
20180627 databricks ver1.1
20180627 databricks ver1.120180627 databricks ver1.1
20180627 databricks ver1.1
 
DLLAB COMMUNITY UPDATE 201804
DLLAB COMMUNITY UPDATE 201804DLLAB COMMUNITY UPDATE 201804
DLLAB COMMUNITY UPDATE 201804
 
Deep learning lab AI Expo
Deep learning lab AI ExpoDeep learning lab AI Expo
Deep learning lab AI Expo
 
20180323 dll standard
20180323 dll standard20180323 dll standard
20180323 dll standard
 
Dll commuinity and academy update 201803 v2
Dll commuinity and academy update 201803 v2Dll commuinity and academy update 201803 v2
Dll commuinity and academy update 201803 v2
 
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例	深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
 
DLLAB commuinity and academy update 201802
DLLAB commuinity and academy update 201802DLLAB commuinity and academy update 201802
DLLAB commuinity and academy update 201802
 
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
【Dll171201】深層学習利活用の紹介 掲載用
 
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例	深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例
 
20171201 deep learning lab albert
20171201 deep learning lab albert20171201 deep learning lab albert
20171201 deep learning lab albert
 
DLL Community Update 10月版
DLL Community Update 10月版DLL Community Update 10月版
DLL Community Update 10月版
 

Recently uploaded

物流は成長の準備ができていますか? 警告 1 日あたり 1 章を超えて消費しないでください コンテンツが覚醒と変化への意志を引き起こす
物流は成長の準備ができていますか? 警告 1 日あたり 1 章を超えて消費しないでください コンテンツが覚醒と変化への意志を引き起こす物流は成長の準備ができていますか? 警告 1 日あたり 1 章を超えて消費しないでください コンテンツが覚醒と変化への意志を引き起こす
物流は成長の準備ができていますか? 警告 1 日あたり 1 章を超えて消費しないでください コンテンツが覚醒と変化への意志を引き起こす
Michael Rada
 
Service-introduction-materials-misorae-leadership
Service-introduction-materials-misorae-leadershipService-introduction-materials-misorae-leadership
Service-introduction-materials-misorae-leadership
Yasuyoshi Minehisa
 

Recently uploaded (8)

company profile.pdf
company profile.pdfcompany profile.pdf
company profile.pdf
 
セルフケア研修で使えるカードゲーム『攻略!きみのストレスを発見せよ!: ゲームで身につくストレスマネジメント』
セルフケア研修で使えるカードゲーム『攻略!きみのストレスを発見せよ!: ゲームで身につくストレスマネジメント』セルフケア研修で使えるカードゲーム『攻略!きみのストレスを発見せよ!: ゲームで身につくストレスマネジメント』
セルフケア研修で使えるカードゲーム『攻略!きみのストレスを発見せよ!: ゲームで身につくストレスマネジメント』
 
共有用_aio基本保守プラン_WordPressサイト_20240509.pdf
共有用_aio基本保守プラン_WordPressサイト_20240509.pdf共有用_aio基本保守プラン_WordPressサイト_20240509.pdf
共有用_aio基本保守プラン_WordPressサイト_20240509.pdf
 
ストックマーク株式会社がご提供しているAnews(エーニュース)概要紹介.pdf
ストックマーク株式会社がご提供しているAnews(エーニュース)概要紹介.pdfストックマーク株式会社がご提供しているAnews(エーニュース)概要紹介.pdf
ストックマーク株式会社がご提供しているAnews(エーニュース)概要紹介.pdf
 
物流は成長の準備ができていますか? 警告 1 日あたり 1 章を超えて消費しないでください コンテンツが覚醒と変化への意志を引き起こす
物流は成長の準備ができていますか? 警告 1 日あたり 1 章を超えて消費しないでください コンテンツが覚醒と変化への意志を引き起こす物流は成長の準備ができていますか? 警告 1 日あたり 1 章を超えて消費しないでください コンテンツが覚醒と変化への意志を引き起こす
物流は成長の準備ができていますか? 警告 1 日あたり 1 章を超えて消費しないでください コンテンツが覚醒と変化への意志を引き起こす
 
202405_VISIONARYJAPAN_engineerteam_entrancebook(ver2.1)
202405_VISIONARYJAPAN_engineerteam_entrancebook(ver2.1)202405_VISIONARYJAPAN_engineerteam_entrancebook(ver2.1)
202405_VISIONARYJAPAN_engineerteam_entrancebook(ver2.1)
 
Service-introduction-materials-misorae-leadership
Service-introduction-materials-misorae-leadershipService-introduction-materials-misorae-leadership
Service-introduction-materials-misorae-leadership
 
事例DBサービス紹介資料(Case Study DB service introduction)
事例DBサービス紹介資料(Case Study DB service introduction)事例DBサービス紹介資料(Case Study DB service introduction)
事例DBサービス紹介資料(Case Study DB service introduction)
 

Microsoft の深層学習への取り組み