AI・データサイエンスの入口と出口～データアクセスとデプロイ～

概要

AI/データサイエンスを実践するためのワークフローとして、データアクセス→前処理→機械学習・ディープラーニングのモデル作成→デプロイを準備よく繋げることで、効率的に進めることができます。今回、ワークフローの入口(データアクセス)と出口(デプロイ)にフォーカスしたセミナーがついに実現。AIを本格的に実践するために意外と重要な2ステップをじっくりと紹介します。

ラボベースでのAIをスケールアウトして業務システムに適用する過程で、データ源のフォーマットが異なっているケースがあります。前半ではAI・データサイエンスのワークフローの入口部分に注目して、効率的に進めるための機能をご紹介します。

後半はデプロイにフォーカス。MATLABから簡単にWebアプリ化して展開するソリューションや、サーバー・クラウドに展開して既存アプリケーションと連携させる上でのコツをご紹介します。

ハイライト

データベース、データ収集ボード(DAQ)、TCP/IP UDP、産業用プロトコル(OPC-UA)からのデータ読み込み
デプロイのコツ、Webアプリ化、サーバー・クラウド展開

講演者について

大開孝文 (おおびらきたかふみ）MathWorks シニアアプリケーションエンジニア

大学では、資源工学を専攻。MATLABでのプログラミング・データ解析を体験・感銘を受ける。2009年より現職。データ分析・解析処理に関連する業務を担当。近年では、企業のPoC/コンサルティング支援活動、教育機関における授業支援活動を実施中。

齊藤甲次朗 (さいとうこうじろう）MathWorks シニアアプリケーションエンジニア

MATLABのスキルほぼゼロでMathWorksに入社し、現在はMATLABコミュニティのトップコントリビューターの一人。クラウド利用、並列処理、デプロイの技術領域を担当する傍ら、ビギナー向けのMATLAB体験会なども多数実施。

アジェンダ

時間	タイトル
14:00	オープニング
14:00-14:40	【入口編】びっくりするMATLABデータインポート機能 MathWorks Japan シニアアプリケーションエンジニア　大開孝文ハードウェア・データベース連携において、MATLABには初心者に優しい、繋がりやすい機能が多く取り揃えられています。本セッションでは、AI/データサイエンスで使えるデータインポート機能について解説します。ハイライトデータベースデータ収集ボード(DAQ) TCP/IP UDP 産業用プロトコル(OPC-UA) ※質疑応答（10分）の時間を含みます。
14:40-15:20	【出口編】AIの本格運用を支えるために意外と重要なデプロイ MathWorks Japan シニアアプリケーションエンジニア　齊藤甲次朗 MATLABから簡単にWebアプリ化して展開するソリューションや、AIをサーバー・クラウドに展開する上でのコツを、国内外で多くのデプロイ・システム化の支援をしてきた経験からご紹介します。ハイライトデプロイメントのコツ Webアプリ化サーバー・クラウド展開 ※質疑応答（10分）の時間を含みます。

対象製品

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