AIシステム開発の知識と経験をもとに、4つの失敗例・課題を解説。解決策も紹介
本資料は、ディープラーニングを活用したシステム開発に関わる 4つの失敗例と課題、その解決方法について紹介した資料です。 AIの知識拡張や判定の制約について具体的に解説されているほか、 国内のAI開発環境に関する現状把握にも役立てられます。 【掲載テーマ】 ■AI導入のコストと工数 ■知識拡張に関わる制約 ■知識モデルの制約 ■日本が抱えるAI開発の課題 ※詳しくは、PDFダウンロードよりご覧ください。 お問い合わせもお気軽にどうぞ。
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基本情報
当社のＡＩは従来とは異なり、匠の技や経験による知見を ナレッジエンジニアリングで知識化して生産や設計支援、 運転制御、障害対策、予測提案など製造現場に適した対話式のＡＩです。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
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企業情報
自動車・半導体・大型プラント・造船・工作機械・新製品開発など様々な設計分野での実績があります。 CATIA、SOLID WORKS、iCAD、Inventorでの設計と、CAEや海外子会社を使った設計コストダウンに関するご提案など幅広い業務に取り組んでいます。 また、AIを取り入れた設計自動化にも取り組んでいます。
