AWS AI/ML@Tokyoは、AWSが提供するAI/MLサービスの最新情報、お客様の活用事例をご紹介するイベントです。第10回目は、AI/MLプロジェクトをクラウドで実現することによるメリット、AWSソリューションの活用を活用したプロジェクトの実現方法に関してご紹介します。
タイトル | AWS AI/ML@Tokyo #10 - これからAI/MLを始めるために |
日時 | 2021 年 4 月 8 日(木曜日) 開演:9:30 〜 11:30 |
会場 | オンライン開催 |
参加費 | 無料 |
申込方法 | お申し込みフォームに記載 (メールで Webinar アクセス用リンクが送信されます。) ※競合他社様からのお申し込みはお控えください。 ※複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが 1 名ずつのお申し込みが必要となります。(おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。) |
対象 | AWS にご興味をお持ちのエンドユーザーの皆様 |
主催 | アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 |
アジェンダ |
9:30-10:00 AWS で始める Machine Learning Journey
機械学習を業務で活用するまでの道のり (Machine Learning Journey) には、データの収集・管理、機械学習基盤の整備・運用などの課題が多数存在し、Machine Learning Journey のフェーズによって直面する課題も変化します。AWS では、少しでも多くの課題を解決するために、これまでに多くの AI/ML サービスを発表してきました。本セッションでは、お客様が適切なサービスを選択・利用できるように、Machine Learning Journey の各フェーズで直面しうる課題と、課題に対する AWS サービスの活用方針を解説いたします。また、AWS のお客様がこれまでどのように Machine Learning Journey を進めてきたのか、実際の例を交えながら紹介いたします。 機械学習ソリューションアーキテクト 鮫島 正樹 10:00-10:30 お客様講演 三菱UFJトラスト投資工学研究所(MTEC)研究部 須田真太郎 様 「Amazon SageMaker を活用した実践・金融データサイエンス」 金融データサイエンスの実践にあたって、クオンツが直面する 1) データの収集・保存・共有、2) 特徴量抽出、3) 予測・モデル評価 の各場面での AWS 利活用について、ニュース研究を事例に MTEC の取り組みをご紹介いたします。またチームでプロジェクトを進める際の課題や工夫についても触れたいと思います。 10:30-10:40 休憩 10:40-11:10 お客様講演 DXYZ株式会社(ディクシーズ) CTO 安永 郁哉 様 「AWSを利用した顔認証IDプラットフォーム構築と Amazon Rekognition 活用事例」 AWSをインフラした顔認証IDプラットフォーム構築概要を説明を実施致します。また、Amazon Rekognition の活用事例として、どのようなサービスにおいて活用しているかの説明を実施させて頂きます。 11:10-11:30 Q&A |
推奨パソコン環境 | 視聴にあたり、以下のPC環境をご確認ください。 ブラウザ環境: Google Chrome (most recent 2 versions) Mozilla Firefox (most recent 2 versions) インターネット環境: Computer: 1 Mbps or better (broadband recommended) ※セルフチェックが可能となっております。セルフチェックはこちら≫ ※携帯からのご視聴は推奨しておりません。 |