AWS Dev Day Online Japan オンデマンド トップページへ 戻る
Track E : 資料 & セッション動画
2020年10月20日-22日開催の「AWS Dev Day Online Japan」のセッションコンテンツで許諾を得られたものにつき、以下にて閲覧できます。
※セッション資料と公開資料は異なる場合がありますので、ご了承いただけますようお願いいたします。
| セッション情報 | 資料 | セッション動画 |
|
E-1 : Amazon SageMaker RLを活用したUnity環境のAIシミュレーションと自動テスト
✨講師：保里 善太（アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社）
✨セッション概要：Unity上で強化学習によるAIを利用するにはUnity ML-Agentsという開発ツールが知られていますが、この度、Unity ML-AgentsがAmazon SageMaker RL上で動作する環境がML Solutions Labの協力のもと作成され、近日中にgithubのawslabs/amazon-sagemaker-examples上に公開される予定です(９月中には公開予定)。 / 本セッションは、この機能の原理と使い方について解説することがメインとなります。 / Unity ML-Agents自体は、オンプレのマシンでも利用できますが、なぜAWSの、しかもAmazon SageMaker RL上で利用すると嬉しいのか、利点を解説し、開発までの全体像を解説します。 / 次に後半では、実際に自分のゲームにキャラクターAIを組み込むにはどうしたらいいのか、Unity ML-AgentsのAPIの使い方を中心にコードレベルで解説した後、そのバイナリをAWSにアップロードして実際にSageMaker RLのJupyter Notebookの画面でコードを確認しながらどのようにAIを学習させ、推論を実行し、シミュレーションをするのかを順を追って詳しく解説します。 / 最後に、この応用例として、作成したキャラクターAIをゲーム環境内で自由に動かし、行動をシミュレーションさせることによって、ゲーム内の新規ステージやフィールドのデバッグやレベルバランスの調整のためにも応用できることを説明します。 ✨トピック：Game開発、人工知能 & 機械学習、テスト＆品質 ✨レベル：300 |
ダウンロード |
 |
|
E-2 : DynamoDBの初心者に伝えたい初めて触るときの勘所
✨講師：佐々木 了 氏 (MARUSA TECH)
✨セッション概要：新しくサービスを立ち上げるにあたってフルサーバレスアーキテクチャを採用しました。 / その際、全く何も知らない状態からDynamoDBを学び開発/リリース/運用していった1年を振り返り、DynamoDBを使って良かったことや反省点、次回DynamoDBを使うならここに気をつける、といったポイントを初心者視点で紹介させてください。そもそものDynamoDBのサービス紹介や使い方、基本用語などの説明はしません。実際の開発や設計に役立つTipsを紹介させて頂きます。 ✨トピック：サーバーレス、Web開発 ✨レベル：100 - 200 |
ダウンロード |
 |
E-3 : ディープラーニング推論を高速化せよ ~量子化技術とインテル®DLブーストのご紹介~ ✨講師：大内山 浩 氏（インテル株式会社 AIテクニカル・ソリューション・スペシャリスト）
✨セッション概要：Amazon EC2にてご利用いただけるインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー（コードネーム：Cascade Lake）の新機能の一つがインテル®ディープラーニング・ブーストです。その名の通りディープラーニングの推論処理を高速化するための拡張命令セットであり、すでに世界中の多くのユーザーに利用されております。本セッションでは前提技術であるモデルの量子化技術の説明から、本機能の使い方までを具体的なデモを交えながらご紹介いたします。 ✨トピック：AI & 機械学習 ✨レベル：200 |
ダウンロード |
 |
|
E-4 : データドリブンな組織を目指す、AWS を活用したデータ分析基盤の取り組み ✨講師：多田 貞剛 氏(株式会社スナックミー)
✨セッション概要：弊社ではパーソナライズされたお菓子のサブスクリプションビジネスを展開しており、様々な部門で日々サービスに関わる収集したデータを分析・活用し、戦略やプロモーションを計画しています。課題として各部門が独自のスプレッドシート作る追加の工数や、業務で必要なデータへアクセスするまでに手間が発生してます。本セッションではデータにまつわる課題に対して弊社で取り組む、AWS を活用したデータ分析基盤のアーキテクチャと組織内でデータをどう利活用していくかの取り組みをご紹介します。 ✨トピック：アーキテクチャー、その他（データ分析） ✨レベル：100 |
ダウンロード |  |
|
E-5 エッジAIの新しいカタチ：インテル® FPGAとLeapMindによる極小量子化AI向けMLOps
✨講師：生嶋 孝之 氏 (インテル株式会社 プログラマブル・ソリューションズ事業部 ダイレクター）
増田 英晃 氏 (LeapMind株式会社 Infrastructure Division エンジニア） ✨セッション概要：IoT機器でエッジAIを実現するには消費電力やコストが重要なポイントになりますが、商用サービスとして運用するためには学習から推論、その結果をフィードバックするEnd-to-EndのMLOｐｓと、多数のIoT機器をリモートで管理するための仕組みが必要です。このセッションでは、AWSのサービスを活用してLeapMindの極小量子化AI技術をインテルのFPGAに実装する方法を解説します。
✨トピック：AI & 機械学習, IoT
✨レベル：200
|
 |
|
|
E-6 : Glue version 2. 数十秒で起動するサーバーレス Spark による分散処理開発の手引き
✨講師：関山宜孝 (@moomindani) (アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社)
✨セッション概要：2020 年 8 月に満を持して登場した Glue version 2.0。数十秒で起動するApache Spark環境は、分散処理の力を誰でもすぐに活かせる世界をもたらしました。本セッションでは、分散処理に馴染みのない方でも今日からすぐに分散処理プログラミングを始められるように、Glue でのコーディングの始め方、典型的なユースケースのスクリプティング、より高いパフォーマンスを実現する最適化手法、本番運用には欠かせないユニットテストやCI/CDプロセス等のエッセンスをステップバイステップでご紹介します。 ✨トピック：ビッグデータ、分散処理
✨レベル：300 |
ダウンロード |
 |
|
E-7 : コロナによる医療環境の変化と、今エンジニアができる医療への貢献
✨講師：土屋 祐介 氏(株式会社MICIN)
✨セッション概要：弊社はオンライン診療サービスcuronを展開している医療ベンチャーです。 / 今回は今年2月28日のオンライン診療に対する規制緩和を受け、FAXでの処方箋送信機能を開発した事例をご紹介します。 / 医療業界は未だに規制も強くアナログな部分も多いですがコロナの影響で大きく変化しています。なぜそれを作るに至ったのか、その中での課題と、解決策として開発したCNNモデルや画像処理APIに関しても話します。 / 事例紹介を通して今起きている変化や、その中でエンジニアが医療にどう貢献ができるかもお伝えしたいと思います。 ✨トピック：人工知能 & 機械学習 ✨レベル：100-200 |
ダウンロード |
 |
|
E-8 : デバイスの知識ゼロから始められるAWS IoT
✨講師：三平悠磨（アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社）
✨セッション概要：このセッションでは、IoT分野が未経験のデベロッパーの方に向けて、ハードウェアからクラウドまでIoTの基礎を説明します。また、ハードウェア側の開発経験のないエンジニアが、AWS IoTサービスを活用することで、クラウドに繋がるデバイスを作る第一歩の始め方を紹介します。
✨トピック：IoT
✨レベル：100
|
ダウンロード |
 |
| E-9 : kagglerが語る「コンペとキャリアとビジネスと私」 ✨講師：石原祥太郎 氏 （株式会社日本経済新聞社 データサイエンティスト） 村田秀樹 氏 （株式会社電通デジタル エンジニア） 藤田充矩（アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクト） ✨セッション概要：ここ数年、機械学習のコンペティションが国内外を問わず定着しつつあり、多くの参加者が自身の腕試しをしたり、機械学習の学びの場として活用するようになっています。 本セッションでは、「これから機械学習の勉強を始めたい」、「機械学習のコンペティションに興味がある」と考えている方々に向けて、実際にコンペティションに参加することで、キャリアの形成やビジネスへの応用といった視点で得られたことを登壇者達が実体験などを踏まえ、お話ししたいと思います。 このセッションを通じて、少しでも機械学習コンペティションを身近に感じてもらい、有効に活用していってもらえればと思います。 ✨トピック：キャリア ✨レベル：100 |
ダウンロード |
 |
他のトラックをご覧になる場合は以下のリンクよりアクセスしてください
金融顧客サービス・業務効率化における AI/機械学習の活用
開催日：2020年7月30日（木）
時間：16:00~17:20
オンラインセミナー
対象：AI や機械学習のビジネス活用に関心を持つ金融機関の LOB・デジタル戦略部門・ IT 部門他のお客様
今後、金融ビジネスでは、対面での顧客応対や店舗の削減に向け、顧客対応及び業務処理について、効率化と品質維持・向上の両立がますます高いレベルで求められます。 このセッションでは、金融ビジネス、特に顧客応対や事務における効率化・品質向上への AI/機械学習の活用について最新の動向をご紹介します。 また、先進事例からの学びによる、AI/機械学習を活用したプロジェクトの進め方やその要諦についてもご紹介します。
変化する規制・制度への RegTech 活用
開催日：2020年8月6日（木）
時間：16:00~17:20
オンラインセミナー
対象：規制・制度変更対応における RegTech に関心を持つ、金融機関の LOB・デジタル戦略部門・IT 部門等のお客様
今後も変化を続ける規制・制度変更への対応を、コストをかけずにかつ迅速に対応を進めていくためには RegTech の活用が欠かせません。このセッションでは AWS サービスを活用し、規制・制度の変化に対応している先進的な金融機関の事例を示しながら、スムーズなRegTech 導入方法をご紹介します。また後半では、リスク管理におけるシミュレーション計算においては、多くのコンピュータリソースを必要とするため多額の投資を必要とします。この課題に対し AWS の HPC 技術を適用することでコストの最適化を図る方法についてご紹介いたします。
オルタナティブデータ活用による新たな Insight の発掘
開催日：2020年8月13日（木）
時間：16:00~17:20
オンラインセミナー
対象：データレイク構築、オルタナティブデータ活用に関心を持つ金融機関の LOB・デジタル戦略部門・IT 部門等のお客様
金融業界においてもビッグデータ活用による新サービス創出の流れが出てきています。また、自社内のデータから価値を見出し、新たなデータビジネスとする動きもあります。このセッションでは海外の先進金融機関のオルタナティブデータの活用事例をご紹介するとともに、AWS Data Exchange 利用による新データビジネス創出についてご紹介します。