[Japan Tech summit 2017] MAI 007

  • View
    147

  • Download
    0

  • Category

    Travel

Preview:

Citation preview

Microsoft Tech Summit 2017本情報の内容(添付文書、リンク先などを含む)は、Microsoft Tech Summit 2017 開催日(2017 年 11 月 8日 - 9 日)時点のものであり、予告なく変更される場合があります。

https://github.com/ayatokura/

https://www.linkedin.com/in/ayatokura/

PHYSICAL REALITY

現実DIGITAL REALITY

デジタル

デジタルの世界現実の世界

E X C E L L O N D O N | 2 0 1 7M I C R O S O F T F U T U R E D E C O D E D | P H Y S I C A L V S D I G I T A L R E A L I T I E S

Windows Mixed Reality Platform

Windows Mixed Reality Platform

Widows Mixed Reality Platform

Widows Mixed Reality Platform

現実の空間にオブジェクトを配置 Mixed Reality 空間にオブジェクトを配置

入力 出力

検出できるもの H/W 体感できること H/W

• 映像の取得• 視線• 立体空間の認識*

• カメラ• センサー• モーションコントローラ

• 2D表示(写真/録画表示等)

• 3D表示(ホログラム)

• ディスプレイ

• 空間音響 • スピーカー

• 音声コマンド• 音声認識

• マイク • Cortanaとの対話

• ジェスチャ* • モーションコントローラー

S/W

Windows 10

機械学習 ディープラーニング 深層強化学習

画像解析

音声解析

データ分類異常検知, 顧客グルーピング

数値予測売上予測, 需要予測, 品質管理

ラベル分類不良品分析, 故障予測, チャーン分析

機械学習より強力な分析

自律学習型ロボット

自動運転車

テキストや画像等の自動生成

活用例

• 主に多層のニューラルネットワークを用いた手法での分析

• 分析のためには、莫大なデータ量、計算量、知識・スキルを要する

• 統計に基づいた手法での分析• そのため、比較的少ないデータ量と計算量で分析を行うことができる

• 定義したあるべき姿に従い試行錯誤をして自ら学習を行うための分析手法である

• 強化学習と、深層学習を組み合わせた分析

Azure Machine Learning Cognitive Toolkit / GPU Instance (N-Series)

マイクロソフトが提供する技術

人工知能の中の機械学習

• データサイエンティスト

• 研究者

•ディープラーニングエンジニア

Microsoft R

Deep Learning

on Azure GPU

フレームワーク• TensorFlow• Chainer• CNTK

Library

利用シナリオ

Frame work

Platform

Chainer

Deep Intelligence in Motion

Windows VM Linux VM SQL

Microsoft Azure

ComputerVision

AnomalyDetection

ReinforcementLearning

DistributedComputing

監視

カメラ

人物分析

製造

ライン

外観検査

機器

故障予測ユーティリティ

需要予測

ロジ

最適化

監視

カメラ

人再照合

画像

物質検知

センサー

データ

異常予測

自動彩色ロジ

最適化

■ http://chainer.org

https://docs.chainer.org/en/stable/tutorial/index.html

http://github.com/pfnet/chainer#installation

■ Chainer Notebook (英語): https://github.com/chainer/chainer

http://chainer-jp.slack.com/

http://chainer-jp.slack.com/

患者のCTデータから作成

肝臓がん術前カンファレンス 都立墨東病院

術野に3Dを表示

Segmentation

前処理(正規化)

Data Augmentation(ヒストグラムマッチング、Image Deformation)

VNet

後処理

(connected component analysis

画像入力

セグメンテーション結果

VR/MR/ARはDigital transformationの情報の入り口であり出口である

志賀泌尿器部長 NTT東日本関東病院

VR/MR/ARは頭の中の3次元の情報をデジタル化できるツール

VRで切除ラインを検討

VRでスクリューを打つ位置を検討

AR Kit

詳細、お申込みはこちら ☛ https://aka.ms/hololens_cp_seminar

期間中、HoloLensご購入で

特別セミナーへご招待!

期間限定 2017年11月17日(金) まで

Session ID Title

APP005 デモで実感!Windows Mixed Reality 祭り!

APP006 最新! Windows 10 Fall Creators Update 新機能とアプリケーション開発

SEC012 KPMGによるMicrosoft HoloLensの多角的活用例

SPL005 先行事例に学ぶ!デジタルトランスフォーメーションの舞台裏

MAI001 ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術

MAI003 新生 Azure Machine Learning Services 徹底解説

MAI009 【金融機関/FISCにも対応】Azure Stackでのクロスプレミス、最新のAI/Cognitive Servicesとは?

■ http://aka.ms/HoloLensJP

■ http://aka.ms/holo_academy

■ http://aka.ms/holo_development

■ http://aka.ms/holo_design

■ http://aka.ms/holo_forum

■ http://chainer.org

https://docs.chainer.org/en/stable/tutorial/index.html

http://github.com/pfnet/chainer#installation

■ Chainer Notebook (英語): https://github.com/chainer/chainer

http://chainer-jp.slack.com/

http://chainer-jp.slack.com/

■ http://aka.ms/mina-ai

■ http://aka.ms/psdc-ai