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成果をだすAIサービス・テックビジネス立ち上げノウハウ紹介セミナー

【10月14日ウェビナー】ニューノーマル時代に成果をだすAIサービス・テックビジネス立ち上げノウハウ紹介セミナー

By James Cauchi | イベント告知, ニュースリリース&イベント | Comments are Closed | 2 10月, 2020 | 3

Table of Contents

  • 開催概要
  • 以下のようなお悩みの方にお勧めです!
  • 参加可能な方
  • セッション内容
  • イベント詳細
  • Avintonジャパン株式会社について

開催概要

近年テレビや新聞、ネットニュースでも大きく取り上げられている AI ですが、多くの企業が研究・開発の乗り出しており、まさに活用フェーズに入っています。

また、昨今のコロナ禍の影響でコスト削減が必須となった今、現状かかり続けている費用にストップをかけるソリューションが急務となっています。そしてソリューションの第一候補となっているのがまさにAIです。

しかしこのAIですが自社に導入しようとした場合にはどの業務にAIを入れるのか?何をAIで行えばいいのか?疑問点が多い決裁者の方々も多いかと思います。そこで、本セミナーでは10億円以上のAIプロジェクトに携わり、104種類以上のAIモデルを開発したAvintonジャパン株式会社が、AIプロジェクト成功へのノウハウを公開します。

今後AI導入を検討されている決裁者の皆様にとってどんな情報が必要なのか、成功している企業は何を行っているのか、インターネットには書いていない重要な秘訣をお伝え致します。

以下のようなお悩みの方にお勧めです!

  • 成果にながるテックビジネス、 サービス立ち上げのコツを知りたい方
  • AI / ビッグデータソリューションの設計開発者で最新事例やソリューシ ョンを知りたい方
  • 会社経営者様、社内イノベーション責任者で、 今後プロジェクトを牽引していく方
  • 新しいAIビジネス/ イノベーションプロジェクトをどのように開始したか知りたい方
  • ベンチャー企業とのコラボレーションのコツ・ 上手な活用方法を知りたい方
  • イノベーション推進担当になったが、 どのように進めていいかが分からない
  • 大手企業がどのように新規事業を進めるのか他社事例を知りたい

参加可能な方

  • 会社経営者様
  • 社内イノベーション責任者で、 今後プロジェクトを牽引していく方
  • AIなどの最新技術の活用推進担当の方(全社にAIをはじめとした最新技術の活用を推奨していくミッショ ンをお持ちの方 )

セッション内容

  • AIについて簡単なご紹介
  • AIとプログラミングの違い
  • 企業規模/業種別のAI導入成功事例
  • どのようなパートナーとAIプロジェクトを進めるべきか
  • Q&A及びフリーディスカッション( ご質問頂いた方と登壇者でフリートーク可能な時間です)

イベント詳細

日時 2020年10月14日(水)16時~

定員 20名

形式 無料Webセミナー(インターネット接続できるPC環境のみ必要)

利用ツール Google meet予定(開催前日までに、URLをお送りいたします)

当日のスケジュール

15:50 –     入場開始

16:00 – 16:05 開会の挨拶、登壇者紹介

16:05 – 16:25 セミナーセッション

16:25 – 16:35 Q&A・ディスカッション

16:35 – 16:40 プレゼント案内・お知らせ・ 閉会の挨拶

登壇者 中瀬幸子(Avintonジャパン株式会社 代表取締役CEO)

  • 2010年Avintonジャパン創業、現在年商20億/30カ国のエンジニア200名が所属
  • 6ヶ国に通信事業者向けデータ分析自社サービスを展開し、近年は日本の大手製造業が自社AIソリューションを採用。
  • ソフトバンクアカデミア生

お申し込みはこちらの「申込フォーム」より登録をお願いします。

Avintonジャパン株式会社について

Avintonはビジネス及びITコンサルティング会社として2010年に設立しました。現在は機械学習、ビッグデータ、データサイエンスの知識と経験を生かし、日本、シンガポールを拠点にビジネスを展開しております。

最近では製造業向けのAIソリューション開発を多く受託しており、安全対策や品質保証に貢献しています。 これまで様々な分野で培ってきた経験とノウハウにより、費用対効果の高い手法でお客様のご要望にお応え致します。 過去の取引企業は、エリクソン、ノキア、カカクコム、 TOYOTAグループ、KIRINグループ等世界を、 日本を代表する企業様も含まれます。

実績の一部として、例えば半導体製造業者様では、 ウェーハの欠陥検知をAIを用いることで、 欠品の判断時間が短縮されただけではなく、 人為的なミスの防止を実現。自動車メーカー様をご支援した案件で は元々欠陥品データが少なく、学習データの収集が困難でした。 しかし、教師なし学習での欠陥検知モデルの開発をすることで、 外観検査自動化に寄与することができました。

当社サービスについてこちらからもご確認いただけますのでぜひご覧くださいませ。

DX, AI, ウェビナー

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