深層学習の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:56

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案件内容

1. (眼底画像)画像分類用のデータセット13万枚弱に対し、
 専門家と協議しながらラベルを作成して深層学習を用いて分類精度を上げる。 2. 物体検出用の1000枚のデータセットに対し、
 深層学習を用いて11種類のラベルの検出精度を上げる。
3. 1と2を組み合わせたアルゴリズムを専門家と協議しながら研究開発する。

必須スキル

・ニューラルネットワーク業務経験
・画像検出、分類経験

案件内容

[ポジション]:AIエンジニア

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装

・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

必須スキル

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解(線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど)
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル(ビジネスレベルの日本語)

案件内容

機械学習/深層学習等AIアルゴリズム開発全般
自社プロダクトの企画/設計

必須スキル

アプリケーション開発の基礎知識(要件定義、設計、開発、テスト)
JavaScript, TypeScriptを使ったソフトウェアの開発経験
Vue, Electronなどのフレームワーク使用経験
UI / UX設計の基本的な知識
Github, Gitlabを用いたチーム開発経験

案件内容
【案件概要】
RWD 活用のコホート研究
【ミッション】
治験領域の統計解析を主管する部署で、
SAS プログラムやデータ分析面から社内プロジェクトを支援する
【作業内容】
人工知能(AI)など高度な解析技術を用いて社内外ビッグデータを利活用し、
創薬やメディカル、疾患治療体系などの知識を背景とした
各種リアルワールドデータの解析、社内外と協働し、コホート研究を推進する。
必須スキル

・以下いずれかの経験(2年以上)
 -医学統計/生物統計の経験
 -コホート研究の経験
 -ビッグデータ解析の経験
 -機械学習、深層学習の経験
・R, Python, DataRobot でのデータ解析
 (うち1つ以上実用レベル,かつ 2 年以上経験)

案件内容
■業務内容
 機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
必須スキル

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

案件内容 機械学習PJの技術顧問 開発プロダクトや受託案件に関する技術的な質問を
週1,2時間程度オンラインで相談させていただくポストとなります。
必須スキル

・機械学習を活用したプロダクトのアーキテクチャ設計経験
・画像解析のコンペでの受賞経験(Kaggle Expert以上が望ましい)

案件内容
案件内容(業務内容):
顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。
・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール
・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール
対象データ:顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ
対象環境:IDAP(統合分析環境)
必須スキル

・Python
・R
・ドメインを問わず機械学習による精度向上に取り組んだ経験(モデル、特徴量の工夫など)
・ドメインを問わずビジネス上の課題を機械学習で解決可能な問題設定に落とし込んだ経験
・問題に適した特徴量を設計、実装した経験

案件内容
【業務内容】
製造企業の部品製造における不良品判別モデルのPoC。
どのようなデータが必要か、どう集めるかプロジェクト担当者と
ともに実現の可能性や要件定義をともにし、PoCを自ら行っていただきます。
その他、別途以下のような構想もあり、打合せの中で実現の可能性が
高いものからPoCを行う可能性はあります。
(すべて自動化やシステム化しなくても作業効率が上がるところを一部AI化検討したりなど)
・CADデータから見積書自動生成
・部品生成の手順書作成の自動化
 など
必須スキル

※すべてを満たしている必要はありません
・画像系データの分析経験。もしくは、不良品判別に関する経験。
・顧客との折衝経験(コミュニケーション能力)
・プロジェクトマネジメントor推進経験。
・データ分析結果から施策提案をした経験。
・製造業向けシステム開発経験。

案件内容

【役割】プロダクト横断
【業務内容】・広告代理業におけるふんわりとした課題設定から、関係各所とのコミュニケーションを通じて課題やR&Dテーマを明確化していく
・ある程度明確化した課題やR&Dテーマに関して、技術サイドとコミュニケーションを取り、アセスメントプロセスやその後のPoCを推進していく
・ PoCが終われば、ユーザーや開発側など関係各所を巻き込んで業務への実装を推進していく

必須スキル

・機械学習や数理統計などを用いたプロジェクトの経験
・AIプロジェクトにおけるアセスメントからPoCまでの経験
・広告やマーケティングの理解に対する意欲

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