目錄
001
第 1章深度學習技術的發(fā)展趨勢 / 001
深度學習現階段的發(fā)展情況 / 005
深度學習的發(fā)展路線圖 / 007
深度學習是通用型技術 / 012
提供像對待國王一般的服務 / 014
問題是人才不足,業(yè)界應合力培養(yǎng)人才 / 015
目錄
活用AI 與深度學習人工智能的商業(yè)應用
002
第 2章化為人“眼”,把人從簡單作業(yè)中解放出來 / 019
案例1
Sign Post 公司
運用圖像識別實現自動結算的無人收銀臺 / 022
案例2
Trial Holdings 公司
運用近700 個自制AI 攝像頭進行仿真對比測試 / 028
案例3
VAAK 公司
日本版Amazon Go 實驗:運用AI 實現防盜 / 035
案例4
可口可樂日本公司
通過分析SNS 上的上傳圖片來掌握消費場景 / 038
案例5
損害保險Japan 日本興亞公司
大幅縮短估價單的制作時間,提高保險銷售的成功率 / 039
案例6
大東建托
通過AI 將租賃房屋照片自動分類,每月減少3 000 個工時 / 043
案例7
NTT data 公司
手語翻譯小型機器人為銀行窗口接待處提供幫助 / 048
案例8
FiNC 科技公司
通過智能手機圖像分析計算食物熱量,判斷身體姿勢 / 052
目錄
003
案例9
AUCNET IBS 公司
運用亞馬遜圖像識別API 提供改善環(huán)境的AI 服務 / 058
案例10
雙日鷹島金槍魚養(yǎng)殖公司
運用AI 掌握養(yǎng)殖金槍魚的數量,每年減少250 小時 / 064
案例11
LANDA 公司
洗衣店運用AI 技術實現了無人接待,僅僅花費了50 萬日元 / 071
第3章發(fā)揮“五官”的功能,預測行為,檢測異常 / 077
案例12
Recruit 公司
AI 校對的效果十分驚人 / 079
案例13
八千代工程公司
運用AI 檢測河流護岸的損耗程度,有效檢查基建情況 / 083
案例14
東京電力電網公司
通過AI 檢測輸電線異常,生產效率提高5 倍 / 088
案例15
武藏精密工業(yè)
本田汽車零部件制造商自行研發(fā)的次品自動檢測系統(tǒng) / 094
活用AI 與深度學習人工智能的商業(yè)應用
004
案例16
藤倉公司
將普通AI 與優(yōu)質AI 相結合,自動檢測半導體晶片外觀 / 097
案例17
川崎地質公司
追蹤地面下方空洞的變化,檢測塌陷高危路段 / 101
案例18
綜合警備保障公司
通過具有保安警衛(wèi)知識的AI 實現防盜 / 104
案例19
歐姆龍
開發(fā)車載傳感器保護司機,對認知、判斷、操作情況進行判定 / 107
案例20
Mercari
通過手機拍照即可自動錄入所拍商品的名稱和品類 / 112
案例21
東京無線協同聯合公司
新手司機能夠戰(zhàn)勝老司機:AI 出租車的卓越之處 / 116
案例22
順風路公司
AI 預測人們的出行情況并將其可視化,布局未來交通系統(tǒng) / 121
案例23
Video Research 公司
讓AI 學習1 萬個電視廣告,就能在放映前準確預測效果 / 127
案例24
Sonet Media Networks 公司
對橫幅廣告CTR 的預測,專家的準確率僅為53%,而AI 的準確率
高達70% / 130
目錄
005
案例25
佳能醫(yī)療系統(tǒng)公司
深度學習型設備首次應用于日本醫(yī)療領域 / 133
國外案例
Viz·AI 公司、IDx 公司、Imagen Technologies 公司、Arterys 公司
在美國,深度學習技術在醫(yī)療領域的應用正在不斷發(fā)展 / 137
第4章我們正在迎來機器人與自動駕駛的時代 / 141
案例26
發(fā)那科機器人有限公司
運用深度學習技術實現機械抓取散裝零件 / 144
案例27
石田公司
老字號企業(yè)與AI 初創(chuàng)企業(yè)聯手,挑戰(zhàn)便當工廠難題 / 149
案例28
藤田建設工程公司
實現液壓挖掘機的自動挖掘,輸入的數據只有影像 / 153
案例29
本田技研工業(yè)
為了實現汽車的自動駕駛,將必備的六大功能全部AI 化 / 157
國外案例硅谷周邊的一些初創(chuàng)企業(yè)及其所處的生態(tài)系統(tǒng)正在沖擊日本 / 163
活用AI 與深度學習人工智能的商業(yè)應用
006
第5章應用范圍正在向創(chuàng)作領域拓展 / 169
案例30
NHK ART
運用深度學習技術提高黑白影像彩色化的效率,工時縮短至
原先的五分之一 / 171
案例31
Datagrid 公司
自動生成偶像臉,創(chuàng)造型AI 走向應用 / 178
案例32
Spectee 公司
超越Amazon AIexa,AI 播音員流暢播報的秘訣 / 183
案例33
LINE 公司
Clova 角色化戰(zhàn)略,僅憑4 小時的音頻數據就能模仿人的說話
方式 / 187
案例34
樂天(美國Rakuten VIKI 公司)
自動翻譯影視劇字幕,品質趕超專業(yè)譯員 / 190
案例35
Unirobot 公司
讓機器人理解情感,實現高層次交流 / 192
目錄
007
第6章通過六大問題了解商業(yè)應用的要點 / 197
問題一 哪些商業(yè)問題適合用AI 來解決,具有挑戰(zhàn)性的領
域有哪些 / 199
問題二 在何種情況下應該運用云端API,在何種情況下應
該自主開發(fā)AI 模型 / 208
問題三 讓AI 應用順利進行及難以進行的數據有哪些 / 214
問題四 在推進AI 應用方面,公司應雇用何種人才,應巧
用公司外部的何種人才 / 218
問題五 AI 應用的費用應該如何估算 / 223
問題六 為了使AI 應用成功,是重要的是什么 / 230
結語 / 233