株式会社Ridge-i
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11 months ago
【イベントレポート】「よみかい!NeurIPS 2019」を開催しました!
こんにちは、Ridge-i(リッジアイ)の採用担当です。2020/01/31に弊社で行われたイベント「よみかい!NeurIPS 2019」の模様をお伝えします。よみかい!NeurIPS 2019について「よみかい!NeurIPS 2019」はリッジアイメンバーや社外の方が「NeuIPS 2019」の論文読み会を行い、多くの方と知識の共有をすることが目的のイベントです。📷当日は50名以上の方に参加いただき最後まで盛り上がるイベントになりました。登壇者紹介1. 木村正成(リッジアイ)・NeurIPS2019イベント報・A Meta-Analysis of Overfitting in Mac...
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11 months ago
DOCOMO Open House 2020ブース出展いたしました
2020年1月23日、24日に東京ビッグサイトで開催されたDOCOMO Open House 2020 へブース出展いたしました。 現在当社と株式会社NTTドコモにて、共同開発している複数カメラによる同一人物トラッキングAIを展示いたしました。開催期間中多くの方にお立ち寄りいただき、本技術のご紹介をさせていただきました。実際にデモ機を触っていただくなど、より本技術へご興味をお持ちいただく機会になったかと思っております。 今回の出展に関して以下のサイトで取り上げていただきましたのでご紹介いたします。https://iotnews.jp/archives/145170https://ai-...
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about 1 year ago
2019年 Ridge-i Award !
先日、会社忘年会において社員アンケートから選出された4名が表彰されました。2019年に最も活躍した人、助けてもらった人、お世話になった人、リッジアイのロールモデルとして最も相応しいと思う人というアンケートで投票されたTOP4名です。選出した人/された人からのスピーチも行われ、とても盛り上がった会となりました。リッジアイのメンバーは、お互いを尊重しながら、ビジネスにおいて最高のインパクトを出すべく日々努力をしています。2020年も社員一同、より一層皆様のご期待に添えますよう、最善の努力を尽くしてまいります。
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over 1 year ago
小さい会社だが実績を上げている「伸び代最大」と判断した|ビジネスストラクチャリング|【社員インタビュー(3)】
横山慶一 ビジネスストラクチャリング担当 ( 2018年9月入社)AIにどっぷり浸かってビジネスを創ってみたかった日系SI企業で、ITエンジニアとプロジェクトマネジャーを約10年。その後、外資系コンサルティングファームに移り、新規サービスの立ち上げを実行しました。次にメガファーマ日本法人のIT部に所属して、日本法人向けのデータウェアハウスの再構築や、同様のシステムのアジア各法人への展開をリード。それが一段落したところで、AIに興味を惹かれるようになりました。自分なりに情報を収集し、AIが単なるブームで終わらないことを確認するとともに、簡単なAIアプリを自作して、技術的な面白さも知りました...
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over 1 year ago
Ridge-iに興味のある方、ご連絡ください(5/10に勉強会もあります!)
ゴールデンウィークも明けて、リッジアイには新しい仲間も増えて現時点で26名となりました。オフィスも手狭になってきて嬉しい悩みです。先月に第三者割当増資を発表してから、一層多くのご相談をいただいておりますので、こちらも変わらず最高峰の先端技術を活用して、ビジネスの最高地点を目指す仲間を募集しております。特にML/DLに夢中になれるエンジニアや、プロフェッショナル同士で切磋琢磨しながら、社会にインパクトとして届けていく仲間を募集しておりますので、興味のある方はぜひ一度オフィスに遊びに来てください。また、5/10(金曜)19時より「よみかい!ICLR」(申し込みはこちら:https://rid...
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almost 2 years ago
【社員インタビュー(2)】ゲーム性の高い人生を歩んでいる|リサーチ系エンジニア
エンジニア 木村正成(2018年4月入社)新卒入社のリサーチャー大学4年のとき、機械学習の研究に没頭していたら、いつの間にか就職活動シーズンが終わっていました。そこで通年採用を行っているAI関連の会社を探し、見つかったのがリッジアイでした。面接を受けたところ、柳原社長(創業者 代表取締役社長 柳原尚史)と技術の話で盛り上がったのです。こんな社長がいる会社なら、きっと楽しく働けるに違いないと思い、入社を決めました。そのまま2017年9月からアルバイトとして働き始め、2018年4月に正社員となって1年ほどが経ちました。私はエンジニアとして、AIソリューション開発や顧客折衝も行っているのですが...
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almost 2 years ago
【社員インタビュー】クライアントに寄り添うことを会社も私も重視している|エンジニア
阿部大志(エンジニア 2017年4月入社)顧客折衝・要件定義を中心に担当するエンジニア大学院博士課程で医療関係の画像処理を研究し、スウェーデンに研究留学をしていたとき、柳原社長(創業者 代表取締役社長 柳原尚史)と知り合う機会があり、帰国してすぐに面接を受けて入社を決めました。経営陣を除くと、3人目の社員。ですから、特に入社当初はエンジニアとして多種多様な仕事に関わる機会があり、一時期は採用面接にも入っていました。何でもチャレンジさせてもらえる環境は本当にありがたく思っています。入社から2年経って、今の私は、顧客折衝・要件定義を中心に担当するエンジニアとして働いています。リッジアイでは、...
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almost 2 years ago
Ridge-iは「DGX-2」 サーバーを導入しました
NVIDIA社が誇る最先端・最高速のディープラーニング(深層学習)向けサーバー「DGX-2」を導入しました。ニューラルネットワークのサイズ、学習バッチサイズ等に関するハードウェアの制約を解消することができ、結果的に、ディープラーニング及びR&Dの上で不可欠な計算処理に要する時間を大幅に短縮させて、AI技術の開発をさらに加速させることが可能になります。Ridge-iは2019年もますます加速していきます!このDGX-2でやってみたいことがある方、開発環境が整ったRidge-iに興味をお持ちの方は、是非Ridge-iに遊びに来てください。
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about 2 years ago
SIGGRAPH ASIA 2018 Tokyo にてプレゼンテーション/ブースにゲスト参加します
2018年12月5日(水曜)から7日(金曜)まで、「SIGGRAPH ASIA 2018」の展示会が東京国際フォーラムにて開催されます。白黒映像の自動カラー化技術を共同開発したNHKアート様が出展するにあたり、一緒にプレゼンテーションする機会を頂きました。birds of feather セッションにも一緒に登壇させていただきます(5日13:00~)▼本件に関するNHKアート様の紹介サイトはこちらをご覧ください ※プレゼンテーションスケジュールも公開されています▼共同開発した事例紹介は こちら▼birds of feather の詳細は こちら▼SIGGRAPH ASIA 2018 To...
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about 2 years ago
「ディープラーニング活用の教科書」にNHKアート様のケースにて弊社のインタビューも掲載されています
2018年10月29日に「ディープラーニング活用の教科書」(日経クロストレンド編 日本ディープラーニング協会監修)が日経BP社より刊行されました。第5章のNHKアート様のケースにて、白黒映像のカラー化AIの事例紹介がインタビュー記事として掲載されています。★ディープラーニング活用の教科書 ⇒ http://urx.blue/NyXQ少し話はそれますが......この映像の白黒カラー化に関しては過去もインタビューや講演でもお伝えしていますが、AI技術が人間の相棒として活躍する大変良い事例だと思っています。そして人間は自分たちにしかできない作業に集中することで生み出される価値を提供していく。...
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about 2 years ago
ACCV2018 併設の国際ワークショップAMV2018にて、論文が採択されました
Ridge-iのエンジニア木村と柳原による論文「Anomaly Detection Using GANs for Visual Inspection in Noisy Training Data」が、ACCV2018併設のワークショップAMV2018に採択されました。本論文では,学習データがノイジーであるケースにおける敵対生成学習モデルを用いた異常検知の際に,既知の異常データによる学習データ分布の変形を利用してモデルの性能向上を目指す新しい学習手法を提案しました。▼論文の詳細:Anomaly Detection Using GANs for Visual Inspection in No...
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over 2 years ago
半教師ありAnomaly Detection(異常検知)に関する論文を提出・投稿しました
柳原です。2週間ほど前になりますが、エンジニアの木村(主著者)と一緒に論文を作成し、学会へ提出し、Arxivにも投稿しました。Semi-supervised Anomaly Detection Using GANs for Visual Inspection in Noisy Training Datahttps://arxiv.org/abs/1807.01136異常検知の手法では、教師あり(ラベル付きデータ)か、教師なし(正例のみ扱う外れ値検知)が主となりますが、今回の論文では、後者について負例も活用することで精度をあげるアプローチについて提案しています。論文中では、GANが良品画像...