【19-B-1】　身近になりつつある人工知能。エンジニアとして知っておくべき勘所とは？

タスク特化型の機械学習を中心に人工知能が再び注目を集めています。ソフトウェアエンジニアが機械学習を活用したコード、サービス、システムを開発する場合に知っておかないといけないことは何でしょうか。
本セッションではIBM Watsonを具体例としてIBM東京基礎研究所の渡辺氏への質問を通じて、自然言語処理、機械学習の基本的な仕組みや予測結果の見せ方といったエッセンスを紹介します。

渡辺 日出雄〔日本アイ・ビー・エム〕

日本アイ・ビー・エム株式会社
東京基礎研究所
数理化学＆リジリエンス工学担当 部長

森崎 修司〔名古屋大学〕

名古屋大学
大学院情報科学研究科 准教授

小学校5年生のときに両親に買ってもらったパソコンをきっかけにプログラミングをはじめる。大学修了後、情報通信企業でオンラインストレージサービスの開発に従事する。2007年より奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 助教等を経て2013年より現職。実証的ソフトウェア工学を研究の主軸とし、ソフトウェア計測、ソフトウェアレビューをテーマとする。過去の実績データによりモデル構築し、品質やコスト予測をする技法に取り組む。