活用AI與深度學習：人工智能的商業(yè)應(yīng)用

目錄
001
第 1章深度學習技術(shù)的發(fā)展趨勢 / 001
深度學習現(xiàn)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(shù) / 012
提供像對待國王一般的服務(wù) / 014
問題是人才不足，業(yè)界應(yīng)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(yīng)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(xiàn)自動結(jié)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(xiàn)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(wù) / 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(shù)量，每年減少250 小時 / 064
案例11
LANDA 公司
洗衣店運用AI 技術(shù)實現(xiàn)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(yù)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(wǎng)公司
通過AI 檢測輸電線異常，生產(chǎn)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(yīng)用
004
案例16
藤倉公司
將普通AI 與優(yōu)質(zhì)AI 相結(jié)合，自動檢測半導體晶片外觀 / 097
案例17
川崎地質(zhì)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(xiàn)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(xié)同聯(lián)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(yù)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(yù)測效果 / 127
案例24
Sonet Media Networks 公司
對橫幅廣告CTR 的預(yù)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(shè)備首次應(yīng)用于日本醫(yī)療領(lǐng)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(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)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(shù)實現(xiàn)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(lián)手，挑戰(zhàn)便當工廠難題 / 149
案例28
藤田建設(shè)工程公司
實現(xiàn)液壓挖掘機的自動挖掘，輸入的數(shù)據(jù)只有影像 / 153
案例29
本田技研工業(yè)
為了實現(xiàn)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(yīng)用
006
第5章應(yīng)用范圍正在向創(chuàng)作領(lǐng)域拓展 / 169
案例30
NHK ART
運用深度學習技術(shù)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(yīng)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(shù)據(jù)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(zhì)趕超專業(yè)譯員 / 190
案例35
Unirobot 公司
讓機器人理解情感，實現(xiàn)高層次交流 / 192
目錄
007
第6章通過六大問題了解商業(yè)應(yīng)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(lǐng)
域有哪些 / 199
問題二 在何種情況下應(yīng)該運用云端API，在何種情況下應(yīng)
該自主開發(fā)AI 模型 / 208
問題三 讓AI 應(yīng)用順利進行及難以進行的數(shù)據(jù)有哪些 / 214
問題四 在推進AI 應(yīng)用方面，公司應(yīng)雇用何種人才，應(yīng)巧
用公司外部的何種人才 / 218
問題五 AI 應(yīng)用的費用應(yīng)該如何估算 / 223
問題六 為了使AI 應(yīng)用成功，是重要的是什么 / 230
結(jié)語 / 233