「MOBILITY:dev 2019」にてDeNA AI研究開発エンジニア・MLエンジニア3名が登壇した発表資料を公開しました

2019年10月31日に開催されたMOBILITY:dev 2019にてDeNAのAI研究開発エンジニアである宮澤一之、葛岡宏祐、MLエンジニアである鈴木隆史が登壇しました。
MOBILITY:devは、移動と交通を技術で変えたいEngineerのためのカンファレンスで今年が初開催です。

当日の資料は公開しておりますので、MOBILITY:devに参加されなかった方も是非ご覧ください。

ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識

高精細地図など自動運転時代の地図は絶えず最新の情報に更新し続ける必要がありますが、人に頼った更新ではその頻度に限界があります。本講演では、ドライブレコーダの映像をAIで解析することで走行空間を3次元的に認識し、地図の更新に必要な情報を映像から自動的に抽出する技術について紹介しています。

課題ドリブン、フルスタックAI開発術

AIの精度向上において、学習データやモデルの出力の可視化や解析は非常に重要です。我々は、これまで手動で行っていたそれらのプロセスをマイクロサービスに置き換え自動化することで大幅な効率化を実現しました。本講演では、そうしたフルスタックなAI開発術について紹介しています。

MOV お客さま探索ナビのGCP AIパイプラインについて

本講演では、AIを活用する「お客さま探索ナビ」のML開発フローにおいて、分析/モデル開発、実験管理、CI/CD、推定パイプライン、モデル精度監視の各課題と、どのサービスを活用し課題を解決したかについて紹介しています。