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      • 製造業向け!ゼロから始めるAIプロジェクト課題設定ワークショップ 製品画像

        製造業向け!ゼロから始めるAIプロジェクト課題設定ワークショップ

        AIプロジェクトに必要な最低限のノウハウを現場メンバーと学びベクトルを合わせる!

        株式会社Ristでは、製造業向けの『ゼロから始める AIプロジェクト 課題設定ワークショップ』を行っています。 ワークショップ形式でAI活用プロジェクトの進め方が分かります。 「DX推進…

      • AI活用の課題解決『Rist Adviser Service』 製品画像

        AI活用の課題解決『Rist Adviser Service』

        AI活用を最適化し、業務変革に繋げる!Kaggle Master以上の称号を持つメンバーが対応

        『Rist Adviser Service』は、豊かな知見を持つトップデータ サイエンティストが、AI活用の課題解決までより短いルートで アドバイスするサービスです。 アドバイザーには、各国…

      • 【資料】Rist×MEDICAl RESERCH 製品画像

        【資料】Rist×MEDICAl RESERCH

        医療分野へのDeep Learning技術の応用研究!AIによる臓器輪郭抽出の自動化研究をご紹介

        当資料では、株式会社Ristが行った医療分野へのDeep Learning技術の 応用研究について掲載しております。 「AIによる画像網膜剥離判定」では、AUC98%を達成。 非疾患画像や疾…

      • AI+ロボティクス『DEEP ROBOTICS』 製品画像

        AI+ロボティクス『DEEP ROBOTICS』

        AI+ロボティクスをワンストップで開発・実装!AI検査の領域をさらに広げます

        株式会社Ristが取り扱う『DEEP ROBOTICS』をご紹介します。 立体製品の360度外観検査や移動・動作を伴う難易度の高い検査にも 柔軟に対応する高度なロボット制御と、製造業に特化した…

      • 3Dデータ解析『DEEP MESH』 製品画像

        3Dデータ解析『DEEP MESH』

        肌感覚で対象の的確な把握・分析が可能!3Dデータ解析で扱う3つの技術をご紹介します

        『DEEP MESH』は、モノ・空間の認識、判別を行う3Dデータ解析です。 Rist独自のニューラルネットワークを利用して、画像・映像から 点群データに変換して対象を認識。 ドローンカメ…

      • 水質検査システム『DEEP INSPECTION LIQUID』 製品画像

        水質検査システム『DEEP INSPECTION LIQUID』

        目視で行ってきた水質検査を、AIで自動化!24時間の状態監視を実現します

        『DEEP INSPECTION LIQUID』は、人間が目視で行ってきた水質検査を、 AIが監視し、カメラを通して浮遊物・泡・波の状態のリアルタイム監視を 実現するシステムです。 設置後は…

      • 検査システム『DEEP INSPECTION』 製品画像

        検査システム『DEEP INSPECTION』

        経験を積むほど判定精度を高め、極めて高いパフォーマンスの高速均一化を実現!

        『DEEP INSPECTION』は、Deep Learningによる検査システムです。 過去の結果と比較し自信度を算出。自信度の高いものは自動検査へ、 低いものは人に委ねる仕組みです。 …

      • データ分析『DEEP ANALYTICS』 製品画像

        データ分析『DEEP ANALYTICS』

        お客様のビジネスを予測!製造現場の課題解決や生産性向上を実現します

        『DEEP ANALYTICS』は、さまざまな情報から“次”を予測する ものづくりを変えるデータ分析です。 機器の故障やメンテナンス時期から需要予測など、製造・ビジネスの現場で 発生する様々…

      • 多品種少量生産特化 比較検査ソリューション『COLLATIO』 製品画像

        多品種少量生産特化 比較検査ソリューション『COLLATIO』

        カスレや汚れ、キズ等の印刷異常を学習し、検知すべき異常のみを見つけます!

        『DEEP INSPECTION COLLATIO』は、多品種少量生産に特化した 比較検査ソリューションです。 Deep Learningの運用には膨大な量のデータが必要。 多品種少量生産の…

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