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  • ReNomについて

  • About ReNom

  • 画像認識AIの基本の基本と、
    AI開発
    プラットフォーム
    “ReNom”

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  • 講師紹介

  • About lecturer
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徳永 克也氏
丸紅情報システムズ株式会社　事業部門　統括役員補佐

丸紅株式会社に入社後、現在まで30年以上に渡りICT事業（ソフトウェア・ハードウェア製品・サービス）を担当。

米国駐在中にAT&Tベル研究所とのJVでノートブックPC、PDAの企画開発・マーケ担当。日本国内ではRFID（マイティカード株式会社）、MVNO（丸紅無線通信株式会社）、格安電話通信サービス（フュージョンコミュニケーションズ株式会社、現・楽天コミュニケーションズ株式会社）等で経営、事業企画に参画。現在は丸紅情報システムズ株式会社にてIoT・AI分野の新サービス創出を担当しています。

尊敬する人：両親、家族とニュートン。

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宮崎 えり子氏
株式会社グリッド　コンサルティング＆セールスグループ

大学ではスポーツ社会学を専攻。大学卒業後、某スポーツ新聞社に入社。

記者職に就き、プロ野球担当を経て2018年3月にグリッドへ入社。

入社後、AIに初めて触れ、現在はAI開発プラットフォーム「ReNom」販売を中心とした営業、セミナー登壇等の活動を行う

  • セミナー内容

  • Webinar Introduction
  • 画像分析の為のAIの基本のキホン
    丸紅情報システムズ株式会社
    事業部門　統括役員補佐
    徳永 克也氏

    ・教師あり学習のキホン
    ・Al画像分析のキホン
    ・Al学習モデルのキホン
    ・精度評価のキホン

  • “ReNom”活用事例紹介
    株式会社グリッド
    コンサルティング＆セールスグループ
    宮崎 えり子氏

    画像認識モデルの開発から運用までの全工程が可能な
    「ReNom TAG」「ReNom lMG」
    データ分析アプリケーション
    「ReNom TDA」
    について事例を交えて解説！

  • 講演概要

  • About Webinar
  • グリッド社が提供するAI開発プラットフォーム「ReNom」は、Deep Learningに留まらず、
    機械学習や深層強化学習などのアルゴリズムを組み合わせることで幅広い産業分野で活用されており、
    大学に所属する学生または研究者が学術論文の作成目的で利用する場合であれば無償で使用でき、
    大学研究室様から現在非常に注目されております。（ご利用の際は、ライセンス規約（www.renom.jp）をご確認ください）
    深層学習を用いた画像認識の応用が増えています。従来、AIモデルの構築は高額な外部委託で、
    出来上がりはブラックボックスとなるケースが多くありました。

    ここでは、AI専門技術者でなくても“プログラミングレス”で
    画像認識AIの構築が可能なグリッド社が提供するAI開発プラットフォーム「ReNom」を応用した事例を、
    教師あり学習としての画像認識や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本の基本と
    併せてわかりやすくご説明します。

  • 参加方法

  • How to Webinar
  • オンラインセミナーは、「ZOOM」を使用して行います。
  • ご登録いただいたメールアドレスに開催時間までに
    URLまたはミーティングIDをお送りいたしますので、
    アクセスしてご参加ください。
  • 以下の動作環境をご確認いただき、参加お申込みをお願いします。
    • インターネット接続－有線または無線ブロードバンド（3Gまたは4G/LTE）
    • スピーカーとマイク－内蔵、USBプラグイン、またはワイヤレスBluetooth
    • ウェブカメラまたはHDウェブカメラ－内蔵またはUSBプラグイン
    • あるいは、ビデオキャプチャカード搭載のHDカムまたはHDカムコーダー
    • MacOS 10.7以降を搭載のMac OS X
    • Windows 10
    • Windows 8または8.1
    • Windows 7
    • SP1以降を搭載のWindows Vista
    • SSP3以降を搭載のWindows XP
    • Ubuntu 12.04またはそれ以降
    • Mint 17.1またはそれ以降
    • Red Hat Enterprise Linux 6.4またはそれ以降
    • Oracle Linux 6.4またはそれ以降
    • CentOS 6.4またはそれ以降
    • Fedora 21またはそれ以降
    • OpenSUSE 13.2またはそれ以降
    • ArchLinux（64ビットのみ）
    • Win 8.1を実行するSurface PRO 2
    • Win 10を実行するSurface PRO 3
    • iOSとAndroidデバイス
    • BlackBerryデバイス
    • Windows：IE7+、 Firefox、 Chrome、 Safari5+
    • Mac：Safari5+、 Firefox、 Chrome
    • Linux：Firefox、Chrome
    • Zoomで使用される帯域幅は、参加者のネットワークに基づいて最高のエクスペリエンスが得られるように最適化されます。帯域幅は自動的に3G、WiFi、または有線環境に応じて調整されます。
    • ミーティングおよびウェビナーのパネリストに推奨される帯域幅：
      ・1対1のビデオ通話の場合：高品質ビデオの場合は600kbps（上り/下り）、HDビデオの場合は1.2 Mbps（上り/下り）
      ・グループビデオ通話の場合：高品質ビデオの場合は600kbps/1.2Mbps（上り/下り）ギャラリービューの場合：1.5Mbps/1.5Mbps（上り/下り）
      ・画面共有のみ（ビデオサムネイルなし）の場合：50-75kbps
      ・ビデオサムネイル有りの 画面共有の場合：50-150kbps
      ・オーディオVoiPの場合：60-80kbps
    • ウェビナー参加者に推奨される帯域幅：
      ・1対1のビデオ通話の場合：高品質ビデオの場合は600kbps（下り）、HDビデオの場合は1.2 Mbps（下り）
      ・画面共有のみ（ビデオサムネイルなし）の場合：50-75kbps （下り）
      ・ビデオサムネイル有りの 画面共有の場合：50-150kbps （下り）
      ・オーディオVoiPの場合：60-80kbps （下り）
    • Aver CAM340、Aver CAM520
    • Logitech C930e、 Logitech Brio、 Logitech PTZ Pro
    • Huddly
    • VDO360 PTZ HDカメラ
    • VTEL HD4000PTZカメラ
    • Vaddio Clearview USB
    • Microsoft HD Webカメラ
    • Hovercam Solo 5ドキュメントとウェブカメラ
    • Revolabs UC500
    • Jabra Speak 510
    • Clearone Chat 150
    • Logitech P710e
    • Plantronics Calisto 600
    • Phoenix Quattro3
    • Voice Tracker Array Microphones
    • Yamaha PSP-20UR
    • Yamaha YVC-100
    • Jabra USB Headphones
    • Plantronics Headsets
    • Revolab Fusion Wireless Microphones
    • Shure Wireless Conferencing Systemv
    • MXL Microphones for Conferencing
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