日経ものづくり 2022/01号

特集1 AI時代の技術伝承
〔Part3 技術編〕 学習データ収集
脳波でラベリング時間を9割減 確信度を算出してデータの質向上

 脳波を測定されている人物が作業に集中していないと、その脳波をAIで解析しても正解率が高いラベルデータが取れない。実際に筆者は冒頭のデモンストレーションの体験後、家の画像を強く意識せずに同じ作業を行ってみた。家を意識した初回はAIが提示した画像…(48〜50ページ掲載記事から抜粋) *テキスト版記事の文字数:3491文字

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この特集全体
特集1 AI時代の技術伝承(33ページ掲載)
AI時代の技術伝承
特集1 AI時代の技術伝承(34〜37ページ掲載)
〔Part1 総論〕 技術伝承の救世主になるか AIから学び、AIと働く
特集1 AI時代の技術伝承(38〜39ページ掲載)
〔Part1 インタビュー〕 慶応義塾大学理工学部管理工学科教授 栗原 聡 氏
特集1 AI時代の技術伝承(40〜42ページ掲載)
〔Part2 事例編〕 トヨタ自動車九州
特集1 AI時代の技術伝承(43〜45ページ掲載)
〔Part2 事例編〕 タヤマスタジオ
特集1 AI時代の技術伝承(46〜47ページ掲載)
〔Part2 事例編〕 DIC
特集1 AI時代の技術伝承(48〜50ページ掲載)
〔Part3 技術編〕 学習データ収集
特集1 AI時代の技術伝承(51〜53ページ掲載)
〔Part3 技術編〕 自然言語処理
特集1 AI時代の技術伝承(54〜57ページ掲載)
〔Part4 説明可能なAI〕 「信頼できるAI」が続々登場 推定理由を説明する2つの手法
特集1 AI時代の技術伝承(58〜61ページ掲載)
〔Part5 AIの基礎知識〕 AIって何?どういう仕組み?
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update:22/01/22