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深度學習的商戰必修課:人工智慧實用案例解析,看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI

  • 出版社 1不区分
  • 作者 日本深度學習會
  • ISBN 9789862357927
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正前]

――――從研究邁向實用,見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――

 

日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測

LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統……

第一手訪談先驅者的前瞻思考,掌握智慧化新技術的無限商機

 

★深入導讀深度學習的發展:影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取!

★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答,次世代新興事業、企業創造價值必讀教本!

★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛,收錄大量照片和圖表,身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來!

 

█ 以AI為眼、為腦,實現五感預測,邁向高階思考溝通!

 

扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學習,正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術,「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識,而是希望藉由多樣化的實際案例,找出靈活運用的「模式」。

 

豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。

 

本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂,長期關注企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外,人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題,包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。

 

或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用,但人人都是AI消費者、獲益者、享受者,也是受AI影響者。透過本書,見證人工智慧如何深入我們的生活,改變世界!

 

█ 從大企業到中小企業,從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體

    系統化歸納深度學習活用案例,找出高效運用的最佳模式!

 

01   以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺,與人的合作比辨識準確率更重要

02   用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際A/B測試」

03   日版「Amazon Go」的實驗,以人工智慧實現預防竊盜技術

04   分析社群網站的圖像貼文,掌握消費情境

05   大幅縮短製作估價單的時間,增加保險提案的「打數」

06   以人工智慧將租賃物件照片自動分類,每個月減少三千小時的作業

07   翻譯手語的小型機器人,設置於銀行櫃臺等窗口協助對話

08   藉由智慧型手機圖像分析,計算食物熱量和判定體態

09   使用亞馬遜的影像辨識API,將環境改善人工智慧服務事業化

10   運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量,每年減少超過兩百五十小時的作業

11   福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因

12   校對人工智慧效果驚人,檢測率超過人類,只需幾秒即完成

13   以人工智慧檢測河川護岸受損狀況,驗證公共基礎工程更有效的檢驗法

14   運用於檢測輸電線異常,希望提升五倍生產力

15   本田旗下汽車零件製造商,試作不良品自動偵測系統

16   藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合,實現自動化檢查半導體晶圓外觀

17   追蹤路面下空洞的變化,偵測塌陷危險性高的地點

18   使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜

19   研發車用保護駕駛感測器,判定認知、判斷和操作狀況

20   使用智慧型手機拍照,就能自動輸入上架商品類別和名稱

21   菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工!人工智慧計程車的威力

22   以人工智慧預測人的移動並加以視覺化,布局近未來的交通系統

23   學習約一萬支電視廣告影片,在播放前精準預測效果

24   橫幅廣告點擊率高低的預測準確率,專家百分之五十三對人工智慧百分之七十

25   日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器

26   以深度學習來讓機器人取出散裝零件

27   老字號企業與新創公司合作,挑戰解開「夾取義大利麵」的難題

28   實現油壓挖土機自動挖掘作業,輸入資料和人員作業一樣只靠影像

29   從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧,朝自動駕駛邁進

30   以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率,五天的作業一日完成

31   實現自動生成「偶像臉」,目標是創意人工智慧實用化

32   超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因

33   Clova的「個性化」策略,以約四小時的語音資料來模擬說話方式

34   實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質

35   讓機器人能理解情感,實現高階溝通