MMDS大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

Applications and challenges of Deep Learning in the automotive industry

株式会社ヴァレオ Thomas Michel

AI・データ利活用研究会 第6回

Applications and challenges of Deep Learning in the automotive industry

株式会社ヴァレオ Thomas Michel

本講演では,自動車産業におけるAIの利用に関して報告する.
最初に背景として
コンピュータビジョンに対する深層学習,例えば物体検知や画像分割
の自動車産業での応用事例を紹介する.
その他関連ワード:
自動運転のオートノミーレベル,センサーフュージョン

次に,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を
資源の限られる組み込みハードウェアにおける
リアルタイム推論に利用する際の問題を論じる.メモリーフットプリントや学習 中のCNNにおけるFLOPsを減らすために,軽量化技術を利用した幾つかの結果を紹 介する.
その他関連ワード:
畳み込みカーネル・重み,正則化,確率的勾配検知,
アクティベーションスタティスティクス,特徴量マップ

更に,CNNの解釈可能性とロバスト性に関して議論する.
CNNは敵対的サンプルによって簡単に欺くことができてしまう.
例えば,画像に対する微小な摂動は全く異なる予測を引き出してしまい
それは自動車や医療への応用では致命的な事故につながり得る.
ロバスト性を向上させるための幾つかの技術についても言及する.
その他関連ワード:
失敗予測,安全性,第一種の過誤,第二種の過誤

講師: 株式会社ヴァレオ Thomas Michel
テーマ: AI・データ利活用研究会 第6回
日時: 2019年12月20日(金) 講演18:00-19:00
場所: 大阪大学 中之島センター 702号室
参加費: 無料
参加方法: 事前申し込みは不要かつ無料です.会場へ直接お越し下さい.
アクセス: 会場までのアクセスは下記URLをご参照ください。
http://www.onc.osaka-u.ac.jp/others/map/index.php
お問い合せ: 本ウェブサイトの「お問い合せ」のページをご参照ください。